In this paper, we propose a optimization approach for the Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility (ELOMF), which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. In simulation design, we consider the critical path and sensitivity analysis of the critical (dependent) factors and the design (independent) parameters for the parameter selection and reduction of the metamodel. Therefore, we construct the multi-objective non-linear programming. The objective function is normalized for the generalization of design parameter while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodel for the critical factors and design factor's domain. Then the effective solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This approach provides a comprehensive approach for the optimization of Train Overhaul Maintenance Facility(TOMF)'s design parameters using the simulation and metamoels.
Jeong, Min Chul;Lee, Won Woo;Kim, Jung Hoon;Kong, Jung Sik
한국방재학회:학술대회논문집
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2011.02a
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pp.38-38
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2011
일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.28
no.11
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pp.1198-1206
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2006
We have carried out highway traffic noise prediction and measurement for 10 sites with representative road shapes and structures. A road traffic noise prediction model(NIER('99)) has been developed for environmental impact assessment in Korea. With the fitted regression analysis, the distribution ratio($R^2$) and Pearson correction coefficient(r) was 92.4% and 0.96 in $1^{st}$ floor, 38.7% and 0.66 in $3^{rd}$ floor, 42% and 0.65 in $5^{th}$ floor, 7.5% and 0.27 in $7^{th}$ floor, 28.4% and 0.53 in 10th floor, 35.6% and 0.60 in $13^{th}$ floor, 52.7% and 0.73 in $15^{th}$ floor, respectively. The measured values of the noise level except the 1st floor did not show a good agreement with the predicted noise level in the NIER('99) formula. Also, the NIER('99) formula demonstrated that the measured values weren't reasonably close to the predicted values, indicating the validity and adequacy of the predicted models with the fitted vs residual analysis in the 95% of confidence interval and 95% of predict interval. Using the equal variation on the basis of the residual vs fitted value, there was the significant difference for variation between $3^{rd}$ floor and $15^{th}$ floor except $1^{st}$ floor. The results suggested that the NIER('99) model obtained by the results according to the apartment floor must be improved and developed on the road traffic noise.
Sim, Kyu Bum;Yeon, Jong Sang;Kim, Eung Seok;Chung, Gunhui
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.19-19
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2015
최근 기후변화로 인해 집중호우 및 게릴라성 폭우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 도시화 및 산업화로 인해 불투수지역이 증가하여 첨두강우의 도달시간은 짧아지고, 강우강도는 증가하는 현상을 보이고 있다. 이로 인해 도시유역에서는 우수관의 통수능 부족으로 인한 홍수가 빈번히 발생하고 있다. 본 연구에서는 EPA-SWMM User's manual에서 제공하는 예제 관망도를 이용하여 SWMM 모형 매개변수들 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 사전 조사 및 분석을 통해 유역폭, 관조도계수, 불투수유역 조도계수, 투수유역 조도계수, 불투수면적 비율 등 총 5개의 매개변수를 분석 대상으로 선정하였다. 매개변수들 간의 상관관계를 분석한 결과 유역폭-관조도계수, 유역폭불투수유역조도계수, 불투수면저 비율-투수유역 조도계수가 양의 기울기를 가지는 1차 선형함수 형태를 보였다. 즉, 예로 유역폭이 증가하면 관조도계수 또한 증가하는 경향을 보였다. 반대로 유역폭-불투수면적비율, 불투수유역 조도계수-관조도계수의 경우 음의 기울기를 가지는 상관관계를 보였으며 특히, 유역폭-불투수면적비율의 경우 2차 회귀곡선을 가지는 감소경향을 보였다. 본 연구의 결과를 활용하여 향후 우수관 설계를 수행한다면 내수침수 저감에 실무적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
The objective of this study is to analyze the factors affecting the pedestrian accidents of roundabout near schools. To this end, this study has focus on the comparative analysis of pedestrian accidents across different school areas. The traffic accident data from 2007 to 2014 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. To develop the pedestrian accident rate model, the linear regression model has been utilized in this study. 28 explanatory variables such as geometry and traffic volume factors are used. The main results are summarized as follows. First, the null hypotheses that the number of pedestrian accidents are the same are rejected. Second, 5 multiple linear regression accident models with higher statistical significance (adjusted $R^2$ of 0.651~0.788) have been developed. Third, while the common variables of 3 models (model I~III) related to school location are evaluated to be the pedestrian island, crosswalk, types of roundabout, elementary school and bus stop. Fourth, while the common variable of 3 models (model III~V) related to near school area or not is evaluated to be pedestrian island, type of roundabout, sidewalk, elementary school, speed hump, speed limit sign and number of entry lane. As a result, the installation of pedestrian islands and crosswalk might be expected to decrease the number of pedestrian accidents near schools.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.1B
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pp.9-20
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2012
Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1992.12a
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pp.12-13
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1992
양액재배에 따른 배양액 관리의 자동화가 진행될수록, 배양액을 효율적으로 관리할 수 있는 배지원시스템이 필요하다. 최근 시설원예의 환경관리 등에 AI 수법이 도입되고 있고 양액관리도 예외는 아니다. 신경회로망은 패턴인식, 학습 등의 분야에서 유망한 수법으로 인정되고 있고 통계적수법에 유사한 분석 등에도 적용되고 있다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 각 이온의 농도를 입력(독립변수), 전기전도도를 출력(종속변수)로 하는 비선형 증회귀분석을 시행하여 배양액의 전기전도도의 추정 및 신경회로망의 적용성 여부를 검토하였다. (중략)
In this study, the empirical models were established to estimate the concentrations of surface-level $PM_{2.5}$ over Seoul, Korea from 1 January 2012 to 31 December 2013. We used six different multiple linear regression models with aerosol optical thickness (AOT), ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponents (AE) data from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aboard Terra and Aqua satellites, meteorological data, and planetary boundary layer depth (PBLD) data. The results showed that $M_6$ was the best empirical model and AOT, AE, relative humidity (RH), wind speed, wind direction, PBLD, and air temperature data were used as input data. Statistical analysis showed that the result between the observed $PM_{2.5}$ and the estimated $PM_{2.5}$ concentrations using $M_6$ model were correlations (R=0.62) and root square mean error ($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$). In addition, our study show that the relation strongly depends on the seasons due to seasonal observation characteristics of AOT, with a relatively better correlation in spring (R=0.66) and autumntime (R=0.75) than summer and wintertime (R was about 0.38 and 0.56). These results were due to cloud contamination of summertime and the influence of snow/ice surface of wintertime, compared with those of other seasons. Therefore, the empirical multiple linear regression model used in this study showed that the AOT data retrieved from the satellite was important a dominant variable and we will need to use additional weather variables to improve the results of $PM_{2.5}$. Also, the result calculated for $PM_{2.5}$ using empirical multi linear regression model will be useful as a method to enable monitoring of atmospheric environment from satellite and ground meteorological data.
This study aims to develop a predictive model to suggest a used sales price to sellers and buyers when trading used tablet PCs. For model development, we analyzed the real used tablet PC transaction data and additionally collected detailed product information. We developed several predictive models and selected the best predictive model among them. Specifically, we considered a multiple linear regression model using the used sales price as a dependent variable and other variables in the integrated data as independent variables, a multiple linear regression model including interactions, and the models from stepwise variable selection in each model. The model with the best predictive performance was finally selected through cross-validation. Through this study, we can predict the sales price of used tablet PCs and suggest appropriate used sales prices to sellers and buyers.
Journal of The Korean Dental Society of Anesthesiology
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v.11
no.2
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pp.141-145
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2011
배경: 협조가 불가능하거나 진정법 하 치과치료가 여의치 않을 경우 전신마취 하 치료를 계획하게 된다. 하지만 전신마취 하 치료시 기관내 삽관이 여의치 않은 경우를 종종 경험하게 된다. 이와같은 경우 기관지경을 이용한 기관내 삽관을 시행한다. 기관지 내시경을 환자의 성문에 근접하게 전진시킬 경우 기관지 내시경 하 시야확보가 용이한 점을 감안 시 비공 - 성대간 거리를 예측하는 것은 매우 유용할 것으로 생각된다. 또한 비공 - 성대간 거리를 추정하게 되면 맹목적 비강내 기관내 삽관을 하는데도 도움이 된다. 방법: 본 연구는 전신마취하 치과치료가 예정되어 있는 62명의 소아환자들을 대상으로 하여 신체변수와 비공 - 성대거리와의 관계를 확인해보고자 하였다. 선형회귀분석을 시행하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 결과: 소아환자들에 있어 비공 - 성대간 거리는 환아의 신장, 체중, 연령 등과 상관관계를 나타내었다. 비공 - 성대간 거리와 상관관계를 보인 변수들 중 에서 신장과의 상관계수가 가장 높았다. 선형회귀분석을 통해 비공 - 성대간 거리를 예측하는 다음과 같은 회귀식을 구하였다. 비공 - 성대간 거리 = (4.8 + 신장(cm)) ${\times}$ 0.07 고찰: 본 연구에서 구해진 회귀식을 이용하여 기도유지가 어려운 소아의 기도유지 하는데 큰 도움이 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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