• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.21-28
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• 2008

To evaluate the seismic performance of multi-degree of freedom(MDF) systems, repeated nonlinear response history analyses are often conducted, which require extensive computational efforts. To reduce the amount of computation required, equivalent single degree of freedom(SDF) systems representing complex multi-degree of freedom(MDF) systems have been developed. For the equivalent SDF systems, bilinear models and trilinear models have been most commonly used. In these models, the P-$\Delta$ effect due to gravity loads during earthquakes can be accounted for by assigning negative stiffness after elastic range. This study evaluates the adequacy of equivalent SDF systems having these hysteretic models to predict the actual response of steel moment resisting frames(SMRF). For this purpose, this study conducts cyclic pushover analysis, nonlinear time history analysis and incremental dynamic analysis(IDA) for SAC-Los Angeles 9-story buildings using nonlinear MDF models(exact) and equivalent SDF models(approximate). In addition, this study considers the strength limited model.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.213-222
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• 2002

The 3-hour-interval prediction of ground-level temperature up to +45 hours in Seoul area is performed using dynamic linear models(DLM). Numerical outputs and observations we used as input values of DLM. According to compare DLM forecasts to RDAPS forecasts using RMSE, DLM improve the accuracy of prediction and systematic error of numerical model outputs are eliminated by DLM.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.97-105
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• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.10 no.2 s.48
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• pp.31-38
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• 2006

The purpose of this study is to assess the seismic performance of reinforced concrete bridges using nonlinear finite element analysis. The accuracy and objectivity of the assessment process may be enhanced by the use of sophisticated nonlinear finite element analysis program. A computer program, named RCAHEST (Reinforced Concrete Analysis in Higher Evaluation System Technology), for the analysis of reinforced concrete structures was used. Material nonlinearity is taken into account by comprising tensile, compressive and shear models of cracked concrete and a model of reinforcing steel. The smeared crack approach is incorporated. The proposed numerical method is applied to reinforced concrete bridges and compared.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.21 no.11
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• pp.1220-1228
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• 2010

In this paper, we suggest a scheme to develop an efficient discrete nonlinear model based on polynomial structure for a RF power amplifier(PA). We describe a procedure to extract a discrete nonlinear model such as Taylor series or memory polynomial by sampling the input and output signal of RF PA. The performance of the model is analyzed varying the model parameters such as sample rate, nonlinear order, and memory depth. The results show that the relative error of the model is converged if the parameters are larger than specific values. We suggest an efficient modeling scheme considering complexity of the discrete model depending on the values of the model parameters. Modeling efficiency index(MEI) is defined, and it is used to extract optimum values for the model parameters. The suggested scheme is applied to discrete modeling of various RF PAs with various input signals such as WCDMA, WiBro, etc. The suggested scheme can be applied to the efficient design of digital predistorter for the wideband transmitter.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.12 no.19
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• pp.31-37
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• 1989

The recursive residuals are obtained by the iterative processes as descrbed in section 2. They may require more efforts and time to compute and may face difficultie in ordering of data. But we can investigate each case to be deleted and gather more informations on each case. The recursive residuals are much more effective with conjecture of cusum technique. We suggest to use the predicted residual for the construction of recursive residuals in nonlinear regression models. The assessment of influence and leverage by the connection with recursive residuals will be necessary.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.3
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• pp.414-419
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• 2006

In this paper, the numerical results using the Mohr-Coulomb and the Duncan-Chang models, on the stresses and strains of a tunnel under a deep open-cut site and the surrounding ground, were compared with each other. The Mohr-Coulomb model produced larger values than the Duncan-Chang model in stress and displacement of tunnel and ground.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.1
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• pp.35-50
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• 2000

본 논문에서는 반복하중을 받는 철근 콘크리트 쉘구조물의 해석을 위한 비선형 유한요소 해법을 제시하였다 유한 요소로서는 충상화기법을 이용한 부재회전강성도를 갖는 4절점 평면 쉘요소가 개발되었다 두께 방향에 대한 철근과 콘크리트의 재료성질을 고려하기 위하여 충상화기법이 도입되었다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트중에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 이에 대한 콘크리트의 균열모델로서는 분산균열모델을 사용하였으며 철근에 대해서는 1축 응력상태로가정하여 등가의 분산 분포된 철근량으로 모델화하였다 구성모델은 재하, 제하 그리고 재재하과정을 포함하여 요소는 반복하중하에서 철근콘크리트 쉘의 거동을 파악할 수 있다 신뢰성 있는 실험결과와 비교를 통하여 본 논문의 해석방법이 반복하중을 받는 철근콘크리트 쉘구조의 비선형 해석에 적합한 방법임을 입증하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.57-71
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• 1996

차량 모델 비선형성의 주된 요인중 하나는 타이어의 비선형성이라고 할 수 있다. 타이어 모델도 간편화하기 위해 선형화된 타이어 모델을 적용할 경우에 저속 주행 또는 고속 주행이라고도 조향각이 적을 때는 문제가 없지만, 급격한 가감속과 과도한 조향각을 주었을 때는 타이어 미끄럼 각(Tire Slip Angle)이 급격히 변화되므로 선형화 된 타이어 모텔을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델이 요구되어진다. 실험적 모델은 실제 차량의 실험 데이터를 바탕으로 커브 피팅(Curve Fitting)하여 타이어의 동특성을 표현하도록 모델링 하므로서 모델의 정확도를 높일 수 있는 반면 요구하는 계수들이 많아지게 되어 계산량이 증가되는 단점이 있다. 기존의 타이어 모델 연구 결과에 대해 분석하고, 관측 자료들을 바탕으로 FMFNN(Fuzzy Membership Function based Neural Network)을 이용한 함수 근사화로서 타이어 횡축력과 종축력의 모델링 방법을 제안하였다.