• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.488-491
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• 2010

본 논문에서는 돌풍응답경감제어 효과 검증을 위한 풍동시험에 사용될 유연날개에 대해 공탄성 모델, 조종면 작동기 모델, 돌풍 모델 등으로 구성되는 서보공탄성 모델링을 수행하였으며, 이에 대한 연속돌풍 응답해석을 수행하여 상용 Solver를 이용한 해석결과와 비교하여 구성된 서보공탄성 모델을 검증하였다. 또한, 유연날개의 돌풍응답을 경감하는 조종면 제어기를 설계하고, 이에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 돌풍응답 경감효과를 검증하였다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.20 no.1
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• pp.21-31
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• 2008

response surface method (RSM) is widely used to evaluate th e extremely smal probability of ocurence or toanalyze the reliability of very complicated structures. Althoug h Monte-Carlo Simulation (MCS) technique can evaluate any system, the procesing time of MCS dependson the reciprocal num ber of the probability of failure. The stochastic finite element method could solve thislimitation. However, it is limit ed to the specific program, in which the mean and coeficient o f random variables are programed by a perturbation or by a weigh ted integral method. Therefore, it is not aplicable when erequisite programing. In a few number of stage analyses, RSM can construct a regresion model from the response of the c omplicated structural system, thus, saving time and efort significantly. However, the acuracy of RSM depends on the dist ance of the axial points and on the linearity of the limit stat e functions. To improve the convergence in exact solution regardl es of the linearity limit of state functions, an improved adaptive response surface method is developed. The analyzed res ults have ben verified using linear and quadratic forms of response surface functions in two examples. As a result, the be st combination of the improved RSM techniques is determined and programed in a numerical code. The developed linear adapti ve weighted response surface method (LAW-RSM) shows the closest converged reliability indices, compared with quadratic form or non-adaptive or non-weighted RSMs.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.195-199
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• 2003

Hansen과 Hurwitz(1946)는 우편조사에서의 무응답 문제를 처리하는 방법으로 표본을 응답결과에 따라 응답층과 무응답층으로 나눈 다음, 무응답층의 일부를 랜덤 추출하여 면대면 직접조사에 의해 무응답층의 정보를 얻는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접질문 방법인 Black-Box 방법과 간접질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중 추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.224-229
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• 2010

Collision fragility analysis of offshore bridge by ship was performed. Collision velocity and angle were chosen as random variables then collision of 18,000DWT and 30,000DWT ships with bridge was analyzed. Displacement response surface of bridge by ship collision was estimated by varying ship velocity from 2 m/s to 7 m/s. Using the result of reliability analysis, fragility curves of collision was established and risk of offshore bridge to collision velocity as median and log-standard deviation was presented.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.227-231
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• 2005

민감한 모집단의 모수 추정 방법으로 확률화응답기법과 무응답을 고려한 직접조사 방법의 효율성을 비교 분석하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.21 no.2 s.24
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• pp.451-453
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• 1988

1. 회신율은 연구 주관기관이나 설문조사 내용, 표본의 성격, 응답자에게 주는 이익의 정도, 독촉 방법에 따라 많은 차이를 보이겠지만 본 사례에서 우편설문에 관한 응답양상을 살펴본 바, 회신율에 있어서는 1차 발송후 총 대상에 대하여 약 15-20% , 미응답 대상에 대한 2차 발송 후 2차 대상의 약 30%, 1, 2차 미응답 대상에 대한 3차 발송후 3차 대상의 약 20%정도의 회신율을 보여 총 회신율에 있어서는 약 54%정도를 보이었다. 이것은 사회과학 연구 조사에서의 회신율 10-25%에 비하여는 상당히 높다고 할 수 있고(김경동, 1986), 질문서 회신율이 50%면 분석의 목적 상 무난하다고 보아야 하고, 60%면 좋은 편이고, 70%가 넘으면 아주 훌륭하다는 Babbie(1973)의 의견에 비추어 볼 때 무응답 대상에 대한 비교연구가 수반되어야 정확한 판단을 내릴 수 있겠지만 본 사례에서의 회신율은 그런대로 만족할 수 있는 수준이라고 생각된다. 2. 미응답 대상에 대한 독촉 발송 시기에 있어서는 미응답 대상에 대하여 최초 발송 2주일 후 정도가 적절할 것으로 판단되며, 3차 발송까지 시행하는 것이 회신율을 높일 수 있는 방법으로 생각된다. 3차 발송 이후에도 응답이 없는 경우 또다시 독촉(4차 이상 발송)하여도 전체 회신율에는 크게 영향을 미치지 않을 것으로 예상된다. Christopher는 정부의 후원을 받는 조사 연구의 경우 회신율이 높다고 보고하였는데 이번 조사연구에서도 관련 부처로부터의 협조 공문이 회신율을 높이는데 기여하였다고 사료된다(Oppenheim, 1966).

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.1
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• pp.63-76
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• 2000

구조물-지반 상호작용에서 알려진 것처럼 구조물 지진응답은 구조물하부 지반조거에 따라 영향을 받는데 UBC-97을 포함한 여러내진설계규준에서 지반사태 영향을 반영하고 있다 이 연구에서는 기초크기 기초밑 지반깊이, 입력지진 작용점 및 기초 근입깊이 등의 영향을 살펴보고 깊은 지반 위에 세워진 구조물의 평균응답스펙트럼을 UBC-97 탄성응답스펙트럼과 비교하기 위해 구조물-지반 상호작용을 고려한 지진해석을 가상 3차원 유한요소법과 부구조물법을 이용하여 1952년 Taft와 1940년 El Centro 지진기록을 주파수영역에서 수행하였다 연구결과에 의하면 기초크기는 구조물 응답에 별 영향이 없고 기초저면 지반깊이는 구조물체계의 고유주기와 최대가속도를 변경시켰다 또 입력지진의 합리적 작용점은 기초저면이라는 것이 확인되었으며 깊은 지반위에 놓인 기초의 근입은 저주기영역에서 구조물 응답을 상당히 줄어들게 하였다 한편 30m 깊은 지반위에 세워진 구조물의 평균가속도와 UBC-97 가속도를 비교한 결과 UBC-97 탄성응답스펙트럼에 의한 구조물 내진설계가 안전하지 못할 수도 있으므로 UBC-97 지진계수의 할증이 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.6
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• pp.899-907
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• 2010

Several non-response imputation methods are suggested, however, mainly cross-sectional imputations are studied and applied to this analysis. A simple and common imputation method for panel data is the cross-wave regression imputation or carry-over imputation as a special case of cross-wave regression imputation. This study suggests a multiple imputation method combined time series analysis and cross-sectional multiple imputation method. We compare this method and the cross-wave regression imputation method using MSE, MAE, and Bias. The 2008 monthly labor survey data is used for this study.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.2
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• pp.411-419
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• 1997

본 연구에서는 확률화응답모형이 가지는 두가지 한계에 대하여 고찰하였다. 첫째 민감한 속성을 갖는 모비율의 추정시 모비율 $\pi_A$가 매우 작은 값일 경우, 즉 희귀속성일 경우 확률화응답모형을 적용하게 되면 비밀보장의 효과를 감안한다고 해도 직접질문법에 비해 비효율적일 수 있음을 지적하였다. 둘째로 비밀보장에서 오는 이점과 그로 인한 효율의 손실이라는 서로 상충되는 면을 객관적으로 고려하는데 있어서 한계가 있음을 지적하였다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.3
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• pp.1-24
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• 2001

This paper introduces the genetic programming algorithm(GP), which can approximate highly nonlinear functions, as a tool for the modeling of response surfaces. When the response surfaces is approximated, the very small or minimal teaming set should be used, and thus it is almost certain that GP trees will show overfilling that must be avoided at all costs. We present a novel method, calledDDBS(DirectionalDerivative-Based Smoothering), which very effectively eliminates the unwanted behaviors of GP trees such as large peaks, oscillations, and also overfitting. Four illustrative numerical examples are given to demonstrate the performance of the genetic programming algorithm that adopts DDBS.