The objective of this thesis is to develop a prediction system of potential landslide sites to apply to the prevention of landslide disaster which occurred during the heavy rainfall in the rainy season. The system was developed by combining a modified slope stability analysis model and a hydrological model. The modified slope stability analysis model, which was improved from 1-D infinite slope stability analysis model, has been taken into consideration of the flexion of the hill slopes. To evaluate its applicability to the prediction of landslides, the data of actual landslides were plotted on the predicted areas on the GIS map. The matching rate of this model to the actual data was 92.4%. And the relations between wetness index and landform factors and potential landslide were analyzed.
이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(K-MACFOS) 개발의 주요부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 구현에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 제안하여 그 유효성을 Baltic 모델과 수정 LIP 모델과 비교하면서 검토하였다. 회귀 분산분석기법에 의한 평가결과, CD-LIP 모델이 연구대상 해역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.
이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.
Ground source heat pump systems (GSHP) can achieve higher performance of the system, by supplying more efficient heat source to the heat pump, than the conventional air-source heat pump system. But building clients and designers have hesitated to use GSHP systems, due to expensive initial cost, and uncertain economic feasibility. In order to reduce the initial cost, many researches have focused on the energy-pile system, using the structure of the building as a heat exchanger. Even though several experimental studies for the energy-pile system have been conducted, there was not enough data of quantitative evaluation with economic analysis and comprehensive analysis for the energy-pile. In this study, a prediction method has been developed for the energy pile system with barrette pile, using the ground heat transfer model and ground heat exchanger model. Moreover, a feasibility study for the energy pile system with barrette pile was conducted, by performance analysis and LCC assessment. As a result, it was found that the heat exchange rate of a barrette pile was 2.55 kW, and the payback period using LCC analysis was 8.8 years.
This paper presents the prediction of deep excavation-induced ground surface movements using artificial neural network, which is of prime importance in the perspective of damage assessment of adjacent buildings. A finite element model, which can realistically replicate deep-excavation-induced ground movements was employed and validated against available large-scale model test results. The validated model was then used to perform a parametric study on deep excavations with emphasis on ground movements. Using the result of the finite element analysis, Artificial Neural Network(ANN) system is formed, which can be used in the prediction of deep exacavation-induced ground surface displacements. The developed ANN system can be effecting used for a first-order prediction of ground movements associated with deep-excavation.
A novel reliability-based work model of k/n (G) system has been developed. Unit failure probability is given based on the load and strength distributions and according to the stress-strength interference theory. Then a dynamic reliability prediction model of repairable k/n (G) system is established using probabilistic differential equations. The resulting differential equations are solved and the value of k can be determined precisely. The number of work unit k in repairable k/n (G) system is obtained precisely. The reliability of whole life cycle of repairable k/n (G) system can be predicted and guaranteed in the design period. Finally, it is illustrated that the proposed model is feasible and gives reasonable prediction.
Kim, Byung-ki;Choi, Sung-sik;Wang, Jong-yong;Oh, Seung-Taek;Rho, Dae-seok
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.1356-1362
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2015
The location of PV systems in distribution system has been increased as one of countermeasure for global environmental issues. As the operation efficiency of PV systems is getting decreased year by year due to the aging phenomenon and maintenance problems, the optimal algorithm for state diagnosis in PV systems is required in order to improve operation performance in PV systems. The existing output prediction algorithms considering various parameters and conditions of PV modules could have complicated calculation process and then their results may have a possibility of significant prediction error. To solve these problems, this paper proposes an optimal prediction algorithm of PV system by using least square methods of linear regression analysis. And also, this paper presents a performance evaluation algorithm in PV modules based on the proposed optimal prediction algorithm of PV system. The simulation results show that the proposed algorithm is a practical tool of the state diagnosis for performance improvement in PV systems.
The reliable estimation of the system parameters and the accurate prediction of the system behavior are important to design underground structures safely and economically. Especially, the elastic modulus and the in-situ stresses are very important parameters in predicting the behavior of the underground structure. Therefore, the back analysis using the field measurement data is developed to determine accurately the elastic modulus and the in-situ stresses of the underground structural system in this study. A back analysis using the combined finite and boundary element is developed. It can consider the far field boundary condition and is efficient in computation. In this study, a back analysis is performed to predict behaviors of underground structures for the real construction site. The comparison between the results of the back analysis with field measurement data and the obtained material properties from the field test shows good agreement for the real construction site.
The conventional observations of the Korea Meteorological Administration (KMA) and National Centers for Environmental Prediction (NCEP) are compared in the numerical weather forecast system at the Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems (KIAPS). The weather forecasting system used in this study is consists of Korea Integrated Model (KIM) as a global numerical weather prediction model, three-dimensional variational method as a data assimilation system, and KIAPS Package for Observation Processing (KPOP) as an observation pre-processing system. As a result, the forecast performance of NCEP observation was better while the number of observation is similar to the KMA observation. In addition, the sensitivity of forecast performance was investigated for each SONDE, SURFACE and AIRCRAFT observations. The differences in AIRCRAFT observation were not sensitive to forecast, but the use of NCEP SONDE and SURFACE observations have shown better forecast performance. It is found that the NCEP observations have more wind observations of the SONDE in the upper atmosphere and more surface pressure observations of the SURFACE in the ocean. The results suggest that evenly distributed observations can lead to improved forecast performance.
본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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