Nonlinear seismic performances of code designed Perforated Steel Plate Shear Walls (P-SPSW) were studied. Three multi-storey (4-, 8-, and 12-storey) P-SPSWs were designed according to Canadian seismic provisions and their performance was evaluated using time history analysis for ground motions compatible with Vancouver response spectrum. The selected code designed P-SPSWs exhibited excellent seismic performance with high ductility and strength. The current code equation was found to provide a good estimation of the shear strength of the perforated infill plate, especially when the infill plate is yielded. The applicability of the strip model, originally proposed for solid infill plate, was also evaluated for P-SPSW and two different strip models were studied. It was observed that the strip model with strip widths equal to center to center diagonal distance between each perforation line could reasonably predict the inelastic behavior of unstiffened P-SPSWs. The strip model slightly underestimated the initial stiffness; however, the ultimate strength was predicted well. Furthermore, applicability of simple shear-flexure beam model for determination of fundamental periods of P-SPSWs was studied.
This study proposed a simple estimation method for irrigation return flow from paddy fields using the water balance model. The merit of this method is applicability to other paddy fields irrigated from agricultural reservoirs due to the simplicity compared with the previous monitoring based estimation method. It was assumed that the unused amount of irrigation water was the return flow which included the quick and delayed return flows. The amount of irrigation supply from a reservoir was estimated from the reservoir water balance with the storage rate and runoff model. It was also assumed that the infiltration was the main source of the delayed return flow and that the other delayed return flow was neglected. In this study, the amount of reservoir inflow and water demand from paddy field are calculated on a daily basis, and irrigation supply was calculated on 10-day basis, taking into account the uncertainty of the model and the reliability of the data. The regression rate was calculated on a yearly basis, and yearly data was computed by accumulating daily and 10-day data, considering that the recirculating water circulation cycle was relatively long. The proposed method was applied to the paddy blocks of the Jamhong and Seosan agricultural reservoirs and the results were acceptable.
PURPOSES: The new methodology is proposed for estimation of long-term performance and pavement life based on the national highway database in Daejeon area. Furthermore, this study tried to verify the applicability of performance estimation using NHPCI (National Highway Pavement Condition Index) on tendency of pavement deterioration as time goes by under Korean road environments. METHODS: Reliability theories are applied to estimate the mean life and to determine the appropriate distribution using 3 levels of traffic loads (high, medium, low) based on maintenance and rehabilitation history data for 15 years. RESULTS: As a result, Lognormal distribution is suitable for explanation of pavement lifetime in Daejeon area regardless of traffic loads. In addition, we found that the results of mean life and maintenance timing based on NHPCI for the pavement sections of 3 levels of traffic loads are available. CONCLUSIONS: Based on this study, it was found that mean life of high, medium and low levels of traffic loads are about 8.1 years, 12.2 years and 12.7 years, respectively. Higher level of traffic loads shorten the pavement mean life.
The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. First, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The control input for the system in the HFC combined PID controller with fuzzy controller is a convex combination of the FLC's output and PID's output by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, an auto-tuning algorithms utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The proposed HFC is evaluated and discussed to show applicability and superiority with the and of three representative processes.
Many manufacturers define the system of a new product flexibility, and take advantage of previous-product information using the product configuration concept. Product configuration is an approach that defines the system of a new product centered on the product structure by referring to the previous-product information. In this paper, it is established how to apply the concept of a product configuration utilizing previous-ships information in construction cost estimation process systematically and effectively. For this, we define the advanced-construction cost estimation process based on a naval ship product model, and design construction cost estimating model. It is validated that this process and model have the applicability through the case study of the construction cost estimating of the mine-warfare ship.
This paper presents a comparative study between the parameter-optimized Pacejka model and artificial neural network model for the tire force estimation. The two different approaches are investigated and compared in this study. First, offline optimization is conducted based on Pacejka Magic Formula model to determine the proper parameter set for the minimization of tire force error between the model and test data set. Second, deep neural network model is used to fit the model to the tire test data set. The actual tire forces are measured using MTS Flat-Track test platform and the measurements are used as the reference tire data set. The focus of this study is on the applicability of machine learning technique to tire force estimation. It is shown via the regression results that the deep neural network model is more effective in describing the tire force than the parameter-optimized Pacejka model.
AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R2에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 Part I에서는 포화 점성토지반 침하량의 합리적인 평가를 위한 새로운 개념의 응력경로법 적용방법을 제안하였으며, 이러한 새로운 개념의 실용화와 관련하여 포화 점성토지반의 침하관련 특성변형거동을 효율적으로 평가하고 활용하는 구체적인 방법을 개발하였다. 본 Part II에서는 이러한 선행 연구결과를 바탕으로 실제 침하량 평가에 활용가능한 수준의 침하량 평가절차를 개발하였으며, 다양한 예제에 대한 침하량 분석을 통해 그 적용성과 유용성을 확인하였다. 이와 더불어 개발된 평가방법과의 비교를 통해 기존 평가방법들의 한계 또한 명확히 제시하였다. 본 연구에서 개발된 침하량 평가절차는 그 뛰어나고 유연한 적용성으로 인해 향후 여러 관련 시공현장에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 대표적인 예로, 개발된 평가절차는 특정 구조물에 대해 허용침하량 기준을 만족하도록 다양한 설계대안을 검토하거나 또는 시공과정에서 발생하는 각종 설계변경이 침하량에 미치는 영향을 즉각적으로 평가할 필요가 있는 경우 등에 효과적으로 활용될 수 있으며, 특히 동일한 지반 상에 다양한 구조물이 들어서게 될 대규모 부지에 대한 사전 검토작업에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역에 대해서 증발량 산정방법 중에 하나인 공기동력학적 방법의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 과거 연구자들에 의해서 제안된 공기동력학적 증발량 산정식들을 7가지 형식으로 구분하고 일반화하여 증발량 산정모델을 유도하였다. 또한, 공기동력학적 방법 적용에 필요한 기상요소자료들(풍속, 포화미흡량, 기온, 대기압)을 이용하여 4가지의 다변량 선형회귀모델을 유도하고 그 적용성을 검토하였다. 기상자료들의 자기상관의 영향을 고려하기 위해 변수들을 차분시켜 회귀분석을 실시하고 자기상관을 고려하지 않은 경우와 비교한 결과 결정계수 값에 큰 차이가 없음을 확인하였다. 연구결과에 의하면 공기동력학적 모델이나 다변량 선형회귀모델 모두에서 산정된 월 증발량과 관측된 월 증발량 사이에 매우 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 대부분의 증발량 산정모델에서 8, 9, 10, 11, 12월에 증발량을 과다 산정하고 있는 것으로 나타났다. 다변량 선형회귀모델들에 사용된 기상요소자료들은 모두 증발량 산정에 유의한 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 포화 미흡량이 가장 중요한 기상요소이며, 두 번째로는 기온, 세 번째로는 풍속, 그리고 마지막으로 대기압인 것으로 나타났다.
본 연구는 표고자료의 임의지점에서 표면의 형상에 대한 파라미터들을 추정하는 경우, 추정에 적용된 조정계산모델들의 전통계량이 추정결과를 채택 혹은 기각하는데 적용될 수 있는 정도를 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 표면 파라미터 추정시 그 추정결과값을 신뢰할 수 있는지에 대한 여부는 일반적으로 표면의 조건, 그리고 적용된 조정계산모델의 유형에 따라 영향을 받을 것으로 예상되지만 이에 대한 체계적이고 구체적인 연구는 아직 미흡한 실정이다. 원시자료가 실제 관측으로부터 취득된 자료인 경우, 그 참값을 알 수 없기 때문에, 조정계산모델들의 적용적합성을 명확히 파악하기 위하여, 본 연구에서는 원시자료를 모의적으로 생성하여 연구를 수행하였다. 모의자료생성은 각 기준면위에 수평면, 경사면, 그리고 곡면을 포함시키고 일정량의 노이즈를 추가함으로써 연구를 수행하였다. 비교 분석은 모의자료의 임의지점에서 추정된 결과값들을 각 조정계산모델별 전통계량과 연계분석함으로써 수행되었다. 실험결과로부터 조정계산모델들의 다양한 표면조건에 따른 추정특성을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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