In this study, a conventional pipeline unsteady friction model has been integrated into Levenberg Marquardt method to calibrate friction coefficient in a pipeline system. The method of characteristics has been employed as the modeling platform for the frequency dependant model of unsteady friction. In order to obtain Hessian and Jacobian matrix for optimization, the direct differentiation of pressure to friction factor was calculated and sensitivities to friction for heads and discharges were formulated for implementation to the integration constant in the characteristic method. Using a hypothetical simple pipeline system, time series of pressure, introduced by a sudden valve closure, were obtained for various Reynolds numbers. Convergency in fiction factors were evaluated both in steady and unsteady friction models. The comparison of calibration performance between the proposed method and genetic algorithm indicates that faster and stabler behaviour of Levenberg Marquardt method than those of evolutionary calibration.
Forecasting volatility is essential to avoiding the risk caused by the uncertainties of an financial asset. Complicated financial volatility features such as ambiguity between non-stationarity and stationarity, asymmetry, long-memory, sudden fairly large values like outliers bring great challenges to volatility forecasts. In order to address such complicated features implicity, we consider machine leaning models such as LSTM (1997) and GRU (2014), which are known to be suitable for existing time series forecasting. However, there are the problems of vanishing gradients, of enormous amount of computation, and of a huge memory. To solve these problems, a causal temporal convolutional network (TCN) model, an advanced form of 1D CNN, is also applied. It is confirmed that the overall forecasting power of TCN model is higher than that of the RNN models in forecasting VIX, VXD, and VXN, the daily volatility indices of S&P 500, DJIA, Nasdaq, respectively.
Elementary combinatorial problem may be classified into three different combinatorial models(selection, distribution, partition). The main goal of this research is to determine the effect of type of combinatorial operation and implicit combinatorial model on problem difficulty. We also classified errors in the understanding combinatorial problem into error of order, repetition, permutation with repetition, confusing the type of object and cell, partition. The analysis of variance of answers from 339 students showed the influence of the implicit combinatorial model and types of combinatorial operations. As a result of clinical interviews, we particularly noticed that some students were not able to transfer the definition of combinatorial operation when changing the problem to a different combinatorial model. Moreover, we have analysed textbooks, and we have found that the exercises in these textbooks don't have various types of problems. Therefore when organizing the teaching , it is necessary to pose various types of problems and to emphasize the transition of combinatorial problem into the different models.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.381-394
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2016
Graphical model represents conditional dependencies between variables as a graph with nodes and edges. It is widely used in various fields including physics, economics, and biology to describe complex association. Conditional dependencies can be estimated from a inverse covariance matrix, where zero off-diagonal elements denote conditional independence of corresponding variables. This paper proposes a efficient BCDR (block coordinate descent with random permutation) algorithm using graphics processing units and random permutation for the CONCORD (convex correlation selection method) based on the BCD (block coordinate descent) algorithm, which estimates a inverse covariance matrix based on pseudo-likelihood. We conduct numerical studies for two network structures to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm for the CONCORD in terms of computation times.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.688-692
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2006
산지 소하천 유역을 대상으로 물순환 과정을 규명하기란 대단히 어려운 실정이다. 1차적으로는 수문자료의 부재가 제일 크며, 자료가 있다 하더라도 홍수기 중심 및 단기간 자료의 축적에 불과하다. 이중 설마천 시험유역은 한국건설기술연구원의 11년간 운영경험을 바탕으로 비교적 장기간의 수문자료를 축적하고 있다. 최근 6년간은 신뢰할 만한 양질의 수문자료를 구축하였으며, 현재는 신뢰도의 완성을 높이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 설마천 시험유역의 유역의 물순환 구조는 자연계의 유입과 유출이 지배적이며, 이들의 수문성분을 규명하기 위해서는 각각의 수문성분들의 관측 및 해석이 필요하며, 각 수문성분들의 물수지 분석을 통하여 정량적인 합의 결과를 가시적으로 확보함이 매우 중요하다. 신뢰도와 정확성에 근거한 관측자료를 이용한 물수지 분석결과는 수문성분들의 총체적 표현이라 할 수 있는 모형(model)의 중요 입력자료이며, 모형의 분석결과를 검증할 수 있는 중요한 기준이 된다. 모형의 결과와의 비교 검토를 통해 산지 소하천 유역의 물순환 관계를 규명하는 기반을 확보하게 될 것이다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 수문관측 자료를 이용하여 물수지 분석을 수행하였다. 물수지 분석의 대상유역인 설마천 시험유역의 신뢰할 만한 관측자료에는 강우량, 유출량, 지하수이용량이며, 증발산량 산정을 위한 기상관측 및 대형증발계를 통한 실제 증발량 관측은 이루어지나 유역을 대표하는 증발산량의 관측이 연속적으로 이루어지지 못하는 실정이다. 그러나, 설마천 시험유역은 소규모이며, 대체로 동질성 있는 유역이라고 가정하여 1개 기상관측소에서 운영하는 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하고 물수지에 적용하였다. 또한, 그 동안 관측하지 못했던 지하수위 관측을 실시함으로써 정확한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.6
no.2
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pp.21-29
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1980
This paper deals with the capital budgeting problem of a firm where investments are risky and interrelated. The established models might be classified into two categories; One is the chance-constrained programming model and the other is the expected utility maximization model. The former has a rather limited objective function and does not consider the risk in direct manner. The latter, on the other hand, might lead to a wrong decision because it uses an approximate value of expected utility. This paper attempts to extend the applicability of the chance-constrained programming model by modifying its objective function into a more general form. The capital budgeting problem is formulated as a nonlinear 0-1 integer programming problem first, and is formulated into a linear 0-1 integer programming problem for finding a lower-bound solution of the original problem. The optimal solution of the original problem is then obtained by branch & bound algorithm.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1493-1497
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2007
산지 소하천 유역을 대상으로 물순환 과정을 규명하기란 대단히 어려운 실정이다. 1차적으로는 수문자료의 부재가 제일 크며, 자료가 있다 하더라도 홍수기 중심 및 단기간 자료의 축적에 불과하다. 이중 설마천 시험유역은 한국건설기술연구원의 12년간 운영경험을 바탕으로 비교적 장기간의 수문자료를 축적하고 있다. 최근 7년간은 신뢰할 만한 양질의 수문자료를 구축하였으며, 현재는 신뢰도의 완성을 높이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 설마천 시험유역의 유역의 물순환 구조는 자연계의 유입과 유출이 지배적이며, 이들의 수문성분을 규명하기 위해서는 각각의 수문성분들의 관측 및 해석이 필요하며, 각 수문성분들의 물수지 분석을 통하여 정량적인 합의 결과를 가시적으로 확보함이 매우 중요하다. 신뢰도와 정확성에 근거한 관측자료를 이용한 물수지 분석결과는 수문성분들의 총체적 표현이라 할 수 있는 모형(model)의 중요 입력자료이며, 모형의 분석결과를 검증할 수 있는 중요한 기준이 된다. 모형의 결과와의 비교 검토를 통해 산지 소하천 유역의 물순환 관계를 규명하는 기반을 확보하게 될 것이다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 수문관측 자료를 이용하여 물수지 분석을 수행하였다. 물수지 분석의 대상유역인 설마천 시험유역의 신뢰할 만한 관측자료에는 강우량, 유출량, 지하수이용량이며, 증발산량 산정을 위한 기상관측 및 대형증발계를 통한 실제 증발량 관측은 이루어지나 유역을 대표하는 증발산량의 관측이 연속적으로 이루어지지 못하는 실정이다. 그러나, 설마천 시험유역은 소규모이며, 대체로 동질성 있는 유역이라고 가정하여 1개 기상관측소에서 운영하는 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하고 물수지에 적용하였다. 또한, 그 동안 관측하지 못했던 지하수위 관측을 실시함으로써 정확한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.
Korea also plans to introduce Renewable Portfolio Standard (RPS) for strengthening market functions after 2012 as United States and several members of EU countries did. Through the introduction of RPS, it requires energy industry to supply new and renewable energy at fixed rate. Therefore, it will contribute to the distribution of new and renewable energy. This paper analyzed the economic effect of the introduction of RPS using CGE. The summary of the paper on the analysis of the economic effect based on endogenous growth theory under imperfect market competition by using CGE is as follows; Since RPS possibly regulates the amount of new and renewable energy, it can achieve the target amount of new and renewable energy without fail. As achieving the target amount accurately, the distribution of more advanced skills can be expected. However, GDP reduction can occur because investment cost increases due to the requirement of new and renewable energy supply. Therefore, in the long run, it is appropriate to introduce RPS because it contributes to the distribution of new and renewable energy and can be utilized as a new growth engine to encourage economic growth.
Micro-simulation models have been recognized as an efficient assessment tool in developing traffic signal control technologies. In this paper a prototype of a microscopic simulation model which can be applied to evaluate the performance of traffic-adaptive signal control strategies was developed. In the simulation process, space-based arrays were appled to estimate parameters of car following and lane changing models. Two levels of link types, a micro-type and macro-type links, were also embodied in the simulation process. The proposed model was tested on a test network consists of 9 intersections. The performance of the proposed model was evaluated in link by link comparisons with the results of NETSIM. The results show that the proposed model could appropriately simulate traffic flows of the test network. The model also produces traffic adaptive signal timings, cycle lengths and green times for turning movements, based on the detector data. It implies that the optimization process of the model produces reasonable signal timings for the test network on the cycle basis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.190-190
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2019
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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