• 제목/요약/키워드: 선형적 모형

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Improvement of Wave Generation for SWASH Model Using Relaxation Method (이완법을 이용한 SWASH 모형의 파랑 조파기법 개선)

  • Shin, Choong Hun;Yoon, Sung Bum
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.29 no.4
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    • pp.169-179
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    • 2017
  • In this study, we applied the wave generation method by relaxation method to the SWASH model, which is a non - hydrostatic numerical model, for stable and accurate wave generation of linear and nonlinear waves. To validate the relaxation wave generation method, we were simulated various wave, including the linear wave and nonliner wave and compared with analytical solution. As a result, the incident wave was successfully generated and propagated in all cases from Stokes waves to cnoidal wave. Also, we were confirmed that the wave height and the waveform were in good agreement with the analytical solution.

Development of a Highway Geometric Design Consistency Evaluation Model (도로선형에 대한 설계일관성 평가모형의 개발)

  • 최재성
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.4
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    • pp.195-212
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    • 1998
  • 본 연구는 새로운 설계일관성 검토기법의 정립을 위하여 수행되었으며, 이를 위해 속도추정 모형을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 차량의 주행속도에 가장 큰 영향을 미치는 주 요소를 고려한 장점을 지니고 있다. 즉 평면곡선에서는 운전자의 시각적 판단을 기초로 등판차량의 주행속도를 추정하였다. 또한 이러한 속도추정이 승용차뿐만 아니라 트럭의 경우로 나누어 이루어짐으로써, 차종별 고려가 가능하도록 하였다. 다음은 본 연구를 통해 이루어진 결과이다. 평면곡선에서는 승용차와 트럭의 속도가 같게 추정되었으며, 시거를 통해 산정된 추정속도는 곡선반경과 밀접한 관계를 갖는다. 종단선형에서 승용차의 속도는 구배의 영향을 받지 않으나, 트럭은 구배의 영향으로 속도가 감소한다. 이 때 트럭에 작용되는 가속도는 모두 세 종류로써, 첫째, crawl speed에 도달할 때까지 작용한 가속도$(a_1)$와 둘째, crawl speed 이후 작용한 가속도$(a_2)$ 그리고 셋째, 하향구배 주행시 작용된 가속도$(a_3)$로 구분된다. Watanatade가 제시한 것과 같이 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교 함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 합성선형의 속도를 추정하는 것은 합성선형이 차량의 주행속도에 미치는 영향을 간과한 것으로 판단할 수 있다. 그러나 본 모형에서는 합성선형의 영향을 고려하여 승용차와 트럭의 주행속도를 추정함으로써, 보다 현실적으로 주행속도를 추정하였다. 본 연구의 결과는 도로의 설계일관성을 검토하는데 매우 유용한 도구가 될 것이며 향후 운전자의 희망속도 결정, 감속율의 산정, 교통류의 고려, 도로설계의 전산화 자료와 연결 등을 통해 보다 실용적인 결과를 산출할 수 있을 것이다.

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Analytical Modeling for Short-Channel MOSFET I-V Characteristice Using a Linearly-Graded Depletion Edge Approximation (공핍층 폭의 선형 변화를 가정한 단채널 MOSFET I-V 특성의 해석적 모형화)

  • 심재훈;임행삼;박봉임;여정하
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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    • v.36D no.4
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    • pp.77-85
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    • 1999
  • By assuming a linearly graded depletion edge approximation in the intrinsic MOS region and by taking into account the mobility variation dependent on both lateral and vertical fields, a physics-based analytical model for a short-channel(n-channel) MOSFET is suggested. Derived expressions for the threshold voltage and the drain current of typical MOSFET is structures could be used in a unified manner for all operating range. The threshold voltage was calculated by changing following variables : channel length, drain-source voltage, source-substrate voltage, p-substrate doping level, and oxide thickness. It is shown that the threshold voltage decreases almost exponentially as the channel length decreases. In addition, the short-channel threshold voltage roll-off, the channel length modulation and the electron mobility degradation can be derived within a satisfactory accuracy.

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Mathematical Model for Liner Shipping Alliance Problem (컨테이너 정기선 선사의 전략적 제휴를 위한 수리적 모형 연구)

  • Chung, Ki-ho
    • Management & Information Systems Review
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    • v.33 no.5
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    • pp.85-95
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    • 2014
  • This paper suggested an efficient mathematical model for strategic alliance of liner shipping companies. Even though a few previous research papers proposed the mathematical models for container slot chartering and allocation under liner shipping, those models were nonlinear and very difficult to solve. So their models had limits to apply them to real world problems. On the other hand, the model suggested in this paper is easy to solve and apply to real world problems because it is a integer linear programming model. This paper tried to apply the model to the same example problem as used in existing research paper. Excel add-in program, Premium Solver Platform was used to solve the problem and the optimal allocation and slot chartering for containers were able to be found easily. The result also showed that the total container shipping cost for applying the strategic alliance model was reduced compared to non-strategic alliance model.

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A linearity test statistic in a simple linear regression (단순회귀모형에서 선형성 검정통계량)

  • Park, Chun Gun;Lee, Kyeong Eun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.2
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    • pp.305-315
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    • 2014
  • In a simple linear regression, a linear relationship between an explanatory variable and a response variable can be easily recognized in the scatter plot of them. The lack of fit test for the replicated data is commonly used for testing the linearity but it is not easy to test the linearity when the explanatory variable is not replicated. In this paper, we propose three new test statistics for testing the linearity regardless of replication using the principle of average slope and validate them through several simulations and empirical studies.

A Correction of East Asian Summer Precipitation Simulated by PNU/CME CGCM Using Multiple Linear Regression (다중 선형 회귀를 이용한 PNU/CME CGCM의 동아시아 여름철 강수예측 보정 연구)

  • Hwang, Yoon-Jeong;Ahn, Joong-Bae
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.28 no.2
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    • pp.214-226
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    • 2007
  • Because precipitation is influenced by various atmospheric variables, it is highly nonlinear. Although precipitation predicted by a dynamic model can be corrected by using a nonlinear Artificial Neural Network, this approach has limits such as choices of the initial weight, local minima and the number of neurons, etc. In the present paper, we correct simulated precipitation by using a multiple linear regression (MLR) method, which is simple and widely used. First of all, Ensemble hindcast is conducted by the PNU/CME Coupled General Circulation Model (CGCM) (Park and Ahn, 2004) for the period from April to August in 1979-2005. MLR is applied to precipitation simulated by PNU/CME CGCM for the months of June (lead 2), July (lead 3), August (lead 4) and seasonal mean JJA (from June to August) of the Northeast Asian region including the Korean Peninsula $(110^{\circ}-145^{\circ}E,\;25-55^{\circ}N)$. We build the MLR model using a linear relationship between observed precipitation and the hindcasted results from the PNU/CME CGCM. The predictor variables selected from CGCM are precipitation, 500 hPa vertical velocity, 200 hPa divergence, surface air temperature and others. After performing a leave-oneout cross validation, the results are compared with the PNU/CME CGCM's. The results including Heidke skill scores demonstrate that the MLR corrected results have better forecasts than the direct CGCM result for rainfall.

Sensitivity Analysis of PRMS Model Parameters (PRMS 모형의 매개변수 민감도 분석)

  • Kim, Kwang-Cheon;Jeong, Il-Won;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.623-627
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    • 2005
  • 유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.

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Comparative Study on Hydropower Generation in the Han River Basin by Using HEC-ResPRM and Linear Programming (HEC-ResPRM과 선형계획법을 이용한 한강수계 댐 발전량 비교 연구)

  • Ji, Jungwon;Lee, Eunkyung;Yi, Jaeeung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.141-141
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    • 2015
  • IPCC 5차 보고서에서 기술되어 있는 것처럼 기후시스템의 온난화는 명백하며, 1950년 이후 관측된 많은 변화들은 지난 수천 년간 전례가 없는 것이었다. 지구 온난화로 대표되는 기후변화는 이제 일부 국가에 국한되는 문제가 아니라 전 지구적인 문제가 되었다. RCP 시나리오에 따라 차이는 있으나 대한민국의 경우 연평균 강수 총량은 증가할 것이라 예상되는 반면 총 예상 강우 일수는 감소하여 집중호우의 발생빈도가 증가될 것이라 예상되고 있다. 이에 따라 수자원의 효율적 이용에 대한 필요성 또한 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수자원의 효율적 이용을 위해 한강수계 9개 댐(화천, 춘천, 소양강, 의암, 청평, 충주, 괴산, 횡성, 팔당)을 대상으로 HEC-ResPRM과 선형계획법을 이용하여 발전량을 최적화 하였다. HEC-ResPRM은 미공병단 수문공학센터에서 개발한 저수지운영 최적화 모형으로 홍수 조절, 관개, 발전, 레크리에이션 등 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있는 최적의 저수지 운영방안 도출이 가능하다. 본 연구에서는 HEC-ResPRM 모형과 선형계획법을 이용한 운형모형의 결과자료를 비교하였으며 이를 통해 HEC-ResPRM 모형의 특징과 활용 가능성을 확인하였다.

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A Three-Dimensional Nonlinear Galerkin-FEM Model (비선형 Galerkin-FEM 모형 개발)

  • 강관수;정경태;선우중호
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.7 no.1
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    • pp.33-45
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    • 1995
  • This paper as a sequel to Kang et al. (1994) describes the development of a three-dimensional nonlinear Galerkin-FEM model. Nonlinear advective terms have been incorporated in a manner used by Lardner and Song (1992), that is, using velocities at given nodes computed with linear Galerkin FEM model. The Proposed model is computationally more efficient than previous nonlinear Galerkin models developed by Owen (1980) and Davies (1980) because the model uses a linear shape function as a basis and, furthermore, the similarity transform technique developed by Kang (1994). Two experiments have been carried out to examine effects of nonlinear terms. One is an experiment of wind-driven current in a rectangular basin (Heaps' basin) and the other is an experiment concerning eddy generation behind a jetty with specified downstream and upstream open boundary conditions. The computed Pattern was found to be in good agreement qualitatively with previous model experiments by Stelling (1984).

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How the Pattern Recognition Ability of Deep Learning Enhances Housing Price Estimation (딥러닝의 패턴 인식능력을 활용한 주택가격 추정)

  • Kim, Jinseok;Kim, Kyung-Min
    • Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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    • v.25 no.1
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    • pp.183-201
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    • 2022
  • Estimating the implicit value of housing assets is a very important task for participants in the housing market. Until now, such estimations were usually carried out using multiple regression analysis based on the inherent characteristics of the estate. However, in this paper, we examine the estimation capabilities of the Artificial Neural Network(ANN) and its 'Deep Learning' faculty. To make use of the strength of the neural network model, which allows the recognition of patterns in data by modeling non-linear and complex relationships between variables, this study utilizes geographic coordinates (i.e. longitudinal/latitudinal points) as the locational factor of housing prices. Specifically, we built a dataset including structural and spatiotemporal factors based on the hedonic price model and compared the estimation performance of the models with and without geographic coordinate variables. The results show that high estimation performance can be achieved in ANN by explaining the spatial effect on housing prices through the geographic location.