• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2005년도 학술발표대회 논문집
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• pp.69-73
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• 2005

The failure of geogrids used for soil reinforcement application can be defined as an excessive creep strain which causes the collapse of slopes and embankments. Accordingly, the lifetime is evaluated as a time to reach the excessive creep strain using two accelerated creep testing methods, time-temperature superposition(TTS) and stepped isothermal methods(SIM). TTS is a well-accepted acceleration method to evaluate creep behavior of polymeric materials, while SIM was developed in the last ten years mainly to shorten testing time and minimize the uncertainty associated with inherent variability of multi-specimen tests. The SIM test is usually performed using single rib of geogrids for temperature steps of $14^{\circ}C$ and a dwell time of 10,000 seconds. However, for multi-ribs of geogrids, the applicability of the SIM has not been well established. In this study, the creep behaviors are evaluated using multi-ribs of polyester geogrids using SIM and TTS creep procedures and the newly designed test equipment. Then the lifetime of geogrids are predicted by analyzing the failure times to reach the excessive creep strains through reliability analysis.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제7권3호
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• pp.435-451
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• 2015

Evaluation of the performance of aging structures is essential in the oil and gas industry, where the inaccurate prediction of structural performance can have significantly hazardous consequences. The effects of structure failure due to the significant reduction in wall thickness, which determines the burst strength, make it very complicated for pipeline operators to maintain pipeline serviceability. In other words, the serviceability of gas pipelines and elbows needs to be predicted and assessed to ensure that the burst or collapse strength capacities of the structures remain less than the maximum allowable operation pressure. In this study, several positions of the corrosion in a subsea elbow made of API X42 steel were evaluated using both design formulas and numerical analysis. The most hazardous corrosion position of the aging elbow was then determined to assess its serviceability. The results of this study are applicable to the operational and elbow serviceability needs of subsea pipelines and can help predict more accurate replacement or repair times.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권1호
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• pp.14-26
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• 2014

This paper provides the prediction of ultimate longitudinal strengths of the hull girders of a very large crude carrier considering probabilistic damage extent due to collision and grounding accidents based on IMO Guidelines (2003). The probabilistic density functions of damage extent are expressed as a function of non-dimensional damage variables. The accumulated probabilistic levels of 10%, 30%, 50%, and 70% are taken into account for the estimation of damage extent. The ultimate strengths have been calculated using the in-house software called Ultimate Moment Analysis of Damaged Ships which is based on the progressive collapse method, with a new convergence criterion of force vector equilibrium. Damage indices are provided for several probable heeling angles from $0^{\circ}$ (sagging) to $180^{\circ}$ (hogging) due to collision- and grounding-induced structural failures and consequent flooding of compartments. This paper proves from the residual strength analyses that the second moment of area of a damage section can be a reliable index for the estimation of the residual ultimate strength. A simple polynomial formula is also proposed based on minimum residual ultimate strengths.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권3호
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• pp.313-324
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• 2022

Rock properties are important in the design of mines and civil engineering excavations to prevent the imminent failure of slopes and collapse of underground excavations. However, the time, cost, and expertise required to perform experiments to determine those properties are high. Therefore, empirical models have been developed for estimating the mechanical properties of rock that are difficult to determine experimentally from properties that are less difficult to measure. However, the inherent variability in rock properties makes the accurate performance of the empirical models unrealistic and therefore necessitate the use of soft computing models. In this study, Gaussian process regression (GPR), artificial neural network (ANN) and response surface method (RSM) have been proposed to predict the static and dynamic rock properties from the P-wave and rock density. The outcome of the study showed that GPR produced more accurate results than the ANN and RSM models. GPR gave the correlation coefficient of above 99% for all the three properties predicted and RMSE of less than 5. The detailed sensitivity analysis is also conducted using the RSM and the P-wave velocity is found to be the most influencing parameter in the rock mechanical properties predictions. The proposed models can give reasonable predictions of important mechanical properties of sedimentary rock.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권5호
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• pp.453-460
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• 2022

It is essential for geotechnical engineers to conduct studies and make predictions about the stability of slopes, since collapse of a slope may result in catastrophic events. The Gaussian process regression (GPR) approach was carried out for the purpose of predicting the factor of safety (FOS) of the slopes in the study that was presented here. The model makes use of a total of 327 slope cases from Iran, each of which has a unique combination of geometric and shear strength parameters that were analyzed by PLAXIS software in order to determine their FOS. The K-fold (K = 5) technique of cross-validation (CV) was used in order to conduct an analysis of the accuracy of the models' predictions. In conclusion, the GPR model showed excellent ability in the prediction of FOS of slope stability, with an R² value of 0.8355, RMSE value of 0.1372, and MAPE value of 6.6389%, respectively. According to the results of the sensitivity analysis, the characteristics (friction angle) and (unit weight) are, in descending order, the most effective, the next most effective, and the least effective parameters for determining slope stability.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권5호
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• pp.359-368
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• 2010

국내의 경우 터널 지반보강증 강관다단그라우팅 공법이 폭넓게 시용되지만 해외의 경우 시공성 및 경제성이 막장볼트 공법이 흔히 적용되고 있다. 본 논문에서는 국내 도로터널 붕락 발생시 적용한 강관다단그라우팅 및 막장볼트의 적용효과에 대해서 수치해석을 통해 분석해 보았다. 또한 해외 시공사례의 계측데이터를 바탕으로 두 공법의 보강효과에 대해 분석해 보았다. 본 연구를 통해 막장 전면에 파쇄대가 발달하는 경우 페이스공법도 막장보강에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.26-35
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• 2017

미국 노스리지 지진(1994)과 일본 고베지진(1995) 발생 이후 다양한 구조물 및 건축물을 설계 할 때 성능기반 내진설계 개념을 적용하고 있다. 최근 국내 소방시설물에 대해서도 내진설계기준이 제정되어 내진설계 규정에 따라 적합하게 설계되어야 한다. 성능기반 설계가 도입되면서 구조물 중요도에 따라 기능수행, 즉시복구, 인명보호, 붕괴방지 등 각각의 성능에 적합한 연발생빈도의 등재해도 스펙트럼이 요구되고 있다. 확률론적 방법을 적용하여 국내 주요 5개 도시에 대해 등재해도 스펙트럼(uniform hazard spectrum)을 분석하였다. 지진 및 지체구조 관련된 전문가 패널은 10인이며 전문가 패널이 제시한 다수의 지진지체구조구 모델 및 다양한 지진동 감쇠식을 적용하였다. 분석대상 진동수는 (0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0) Hz이고 또한 PGA(최대지반가속도) 결과를 이용하여 500년, 1,000년 및 2,500년 등 3개 주요 성능기준에 해당하는 재현주기에 대해 등재해도 스펙트럼을 분석하였다. 민감도 분석에 의하면 지진지체구조 구 모델 변수보다 지반진동 감쇠식 변수가 지진재해도에 보다 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 일반적으로 등재해도 스펙트럼은 10 Hz에서 최대 지진재해도를 보여 주었고, 기존 연구 및 관련 기술기준에 제시된 등재해도 스펙트럼의 수준 및 모양 특성과 대단히 유사하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.416-429
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• 2018

태풍, 홍수는 우리에게 빈번하게 닥치는 자연 재해이며, 이와 같은 자연 재해로부터 오는 피해는 사전에 예측되어 대응책이 마련될 필요가 있다. 자연 재해로부터 야기되는 피해에는 건물의 붕괴, 인명 피해, 논/밭의 유실 등 주로 직접적인 피해가 많지만, 소비자 물가 상승과 같은 간접적인 영향에도 관심을 가져야 한다. 태풍, 홍수의 피해로부터 영향을 받는 대표적인 소비재 상품은 농산물이다. 갑작스럽고 강력한 태풍은 많은 비를 동반하면서 농작물에 피해를 주고, 농산물의 가격을 상승시킨다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 태풍과 같은 자연 재해가 농산물 가격에 미치는 영향을 예측한다. 우리는 데이터 확보가 가능한 쌀, 양파, 대파, 애호박, 시금치 등을 가격 예측 대상으로 했고, 농산물 가격에 영향을 미치는 변수 데이터들로 학습 모델을 만들고, 그 학습 모델이 농산물 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 가격의 차이를 나타내는 RMSE가 0.069 수준이며, 농산물 가격을 비교적 잘 설명하는 것으로 해석된다. 정확한 농산물 가격 예측은 정부의 농산물 공급 규모 조절 등 자연 재해 대응을 위한 정부의 노력에 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권12호
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• pp.7-20
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• 2017

본 연구에서는 전단특성 및 유변학적 정수를 모두 산정할 수 있는 직접전단실험 장비를 이용하여 조립토와 세립토에 대하여 전단강도 및 유변학적 특성에 대한 입도분포의 영향을 조사하고자 하였다. 최대입경 0.075mm의 세립토와 최대입경이 0.425mm이고, 세립분 함량이 17%인 조립토를 건조상태와 액성한계상태로 조성하여, 산사태 분류기준에 따라 재활성 산사태(reactivated landslide) 혹은 붕괴직후 토석류 속도에 해당하는 전단속도에 대하여 전단강도를 산정하였다. 또한, 유변학적 특성 평가를 위해 액성한계상태로 조성된 조립토와 세립토에 대하여 서로 다른 세 가지의 전단변형률속도로 반복적으로 전단하며 잔류전단강도를 측정하였다. 측정된 잔류전단강도와 전단변형률속도와의 관계를 통해 빙햄모델의 소성 점도와 항복응력을 산정하였다. 건조 및 액성한계상태에서 조성된 시료에 대하여 첨두전단강도에서 산정한 점착력의 경우, 세립토에서 조립토보다 더 크게 산정되었으며, 내부마찰각은 조립토에서 더 크게 산정되었다. 유변학 정수의 경우, 소성 점도와 항복응력이 조립토보다 세립토에서 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 재활성 산사태 혹은 붕괴직후 토석류의 거동예측에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.