본 연구에서는 세계측지계 변환에 있어서 삼각형 와핑을 이용한 변환방법을 제시하였다. 삼각형 와핑에 의한 좌표변환방법과 기존의 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환방법을 비교하기 위하여 의왕시의 공통점을 활용하여 정확도를 분석하였고, 그 결과 적은 수의 공통점을 이용하고 왜곡량 보정 없이 1/1,000이상 축척의 평면 위치 정확도 기준에 만족하는 결과를 확보하였다. 또한 세계측지계로 변환 작업을 마무리한 구리시, 평택시에 대해서도 본 방법을 적용한 결과 5cm 이내의 평면위치 정확도가 계산되었다. 본 연구에서 제안된 방법은 1/1,000이상의 대축척 지리정보를 세계측지계로 변환하는 과정에서 정확도를 확보하기 위하여 지역별로 많은 공통점을 확보해야하는 문제점을 개선하고, 변환계수를 적용하는 과정에서 서로 인접하는 경계지역에서 불일치되는 오류의 발생 가능성이 최소화됨을 확인하였다. 따라서 대축척의 지형도, 지적도, GIS DB와 연속지적도에 대한 세계측지계 좌표변환을 수행하는데 있어 삼각형 와핑에 의한 좌표변환 방법을 사용함으로서 공통점 사용을 최소화할 수 있었으며, 이를 통해 경제성과 정확성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.
The performance of a modeling system consisting of WRF model v3.3 and CMAQ model v4.7.1 for forecasting $PM_{2.5}$ concentrations were evaluated during the period May 2012 through December 2014. Twenty-four hour averages of $PM_{2.5}$ and its major components obtained through filter sampling at the Bulgwang intensive measurement station were used for comparison. The mean predicted $PM_{2.5}$ concentration over the entire period was 68% of the mean measured value. Predicted concentrations for major components were underestimated except for $NO_3{^-}$. The model performance for $PM_{2.5}$ generally tended to degrade with increasing the concentration level. However, the mean fractional bias (MFB) for high concentration above the $80^{th}$ percentile fell within the criteria, the level of accuracy acceptable for standard model applications. Among three bias correction methods, the ratio adjustment was generally most effective in improving the performance. Albeit for limited test conditions, this analysis demonstrated that the effects of bias correction were larger when using the data with a larger bias of predicted values from measurement values.
선체구조는 기본적으로 판부재의 조합으로 이루어져 있으며, 이러한 판부재는 하중분담 능력에 따라서 전체적인 구조의 강도에 큰 영향을 미치게 된다. 또한 각 구조적인 판부재는 개별적으로 거동하는 것이 아니라 종합적인 구조로서 작용하게 된다. 선박구조물은 강구조물과 해양구조물에서와는 달리 고정도의 부정정 구조물로 구성되어 있으며, 이러한 구조물의 거동을 정확하게 규명하기 위해서는 복잡하게 구성되어 있는 선체판넬 구조를 단순화시켜서 해석에 적용하여야 한다. 본 연구에서는 선체판넬구조의 모델링영역에 따른 최종강도 거동의 차이를 분석하여, 합리적인 모델링영역을 규명하고자 한다. 사용된 해석모델은 실제 상선의 이중저구조에서 사용되는 판넬에서 채택하였으며, 유한요소해석 모델링 시 3가지 서로 다른 해석영역을 지정하여 적용하였다. 본 연구의 목적은 일축압축하중이 작용하는 보강판넬구조에서 서로 다른 모델링영역을 갖는 보강판에서의 최종강도 거동을 분석하여 최적의 해석모델링 영역을 찾는 것이다.
The number of landslides has increased since the 2000s due to the increased frequency of heavy rainfall caused by abnormal weather. A variety of debris flow prevention facilities have been installed as a countermeasure against this problem. However, it is not easy to evaluate the efficiency of debris flow prevention structures except for the structures with constant volume such as the erosion dam, because the other structures are limited to be reproduced in simulation program for debris flow. Therefore, the methods by which the debris flow prevention structures were modeled were proposed, and the efficiency of four prevention structures installed in Baekyang Mt. in Busan was evaluated with UDS, which accuracy had been verified, using these methods. The initial amount of debris flow was determined based on landslide which occurred in 2014, and specifications of the complex retaining walls around the settlements were measured and applied modeling for terrain. The numerical results showed that the efficiency of debris flow prevention structures could be quantitatively presented. Among the debris flow prevention structures installed in Baekyang Mt., prevention structure of barrier type for debris flow was the most efficiency and debris flow prevention device was the lowest efficiency when the only depth of debris was evaluated. It seems that this study is meaningful to propose the methods which were used to model the debris flow prevention structures that could not be reproduced in most 2D debris flow numerical analysis programs. If precise verification of the presented methods is carried out, it will be possible to provide clear criteria for the efficiency evaluation method of disaster prevention structures.
Kim, Jong-Ho;Kwak, Byoung-Kyu;Ha, Min-A;Cheong, Hae-Kwan;Yi, Jong-Heop
Environmental Analysis Health and Toxicology
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제27권
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pp.8.1-8.10
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2012
Objectives: The goal was to model and quantify the atmospheric concentrations of volatile organic compounds (VOCs) as the result of the Hebei Spirit oil spill, and to predict whether the exposure levels were abnormally high or not. Methods: We developed a model for calculating the airborne concentration of VOCs that are produced in an oil spill accident. The model was applied to a practical situation, namely the Hebei Spirit oil spill. The accuracy of the model was verified by comparing the results with previous observation data. The concentrations were compared with the currently used air quality standards. Results: Evaporation was found to be 10- to 1,000-fold higher than the emissions produced from a surrounding industrial complex. The modeled concentrations for benzene failed to meet current labor environmental standards, and the concentration of benzene, toluene, orthometa- para-xylene were higher than the values specified by air quality standards and guideline values on the ocean. The concentrations of total VOCs were much higher than indoor environmental criteria for the entire Taean area for a few days. Conclusions: The extent of airborne exposure was clearly not the same as that for normal conditions.
High Deborah or Weissenberg number problems in viscoelastic flow modeling have been known formidably difficult even in the inertialess limit. There exists almost no result that shows satisfactory accuracy and proper mesh convergence at the same time. However recently, quite a breakthrough seems to have been made in this field of computational rheology. So called matrix-logarithm (here we name it tensor-logarithm) formulation of the viscoelastic constitutive equations originally written in terms of the conformation tensor has been suggested by Fattal and Kupferman (2004) and its finite element implementation has been first presented by Hulsen (2004). Both the works have reported almost unbounded convergence limit in solving two benchmark problems. This new formulation incorporates proper polynomial interpolations of the logarithm for the variables that exhibit steep exponential dependence near stagnation points, and it also strictly preserves the positive definiteness of the conformation tensor. In this study, we present an alternative procedure for deriving the tensor-logarithmic representation of the differential constitutive equations and provide a numerical example with the Leonov model in 4:1 planar contraction flows. Dramatic improvement of the computational algorithm with stable convergence has been demonstrated and it seems that there exists appropriate mesh convergence even though this conclusion requires further study. It is thought that this new formalism will work only for a few differential constitutive equations proven globally stable. Thus the mathematical stability criteria perhaps play an important role on the choice and development of the suitable constitutive equations. In this respect, the Leonov viscoelastic model is quite feasible and becomes more essential since it has been proven globally stable and it offers the simplest form in the tensor-logarithmic formulation.
p-version 유한요소법에 의한 고정밀해석은 응력특이가 발생하는 선형탄성 문제에 매우 적합한 방법으로 인식되고 있다. 해석 결과의 정확도, 모델링의 단순성, 입력자료에 대한 통용성 및 사용자와 CPU 시간의 절감 등 여러장점이 선형탄성 문제에 적용되어 우수성이 입증되었지만, 탄소성 해석분야는 아직 적용이 이루어지지 않고 있다. 그러므로 본 논문에서는 일-경화재료에 대한 구성방정식을 이용하여 정식화된 증분소성이론과 소성유동법칙에 근거한 재료비선형 p-version 유한요소모델이 제안되었다. 비선형방정식을 풀기 위해 Newton-Raphson법과 초기강성도법 등의 반복법이 모색되었다. 제안된 모델을 이용하여 개구부를 가진 사각형 평판과 내압을 받는 두꺼운 실린더, 그리고 등분포하중을 받는 원판해석 등의 수치실험이 수행되었다. 한편, p-version 모델에 의한 해석결과는 문헌의 이론값과 상용유한요소프로그램인 ADINA의 해석결과와 비교 검증되었다.
In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.
RELAP5/MOD2 Cycle 36.04코드를 이용하여 LOFT대형냉각재 상실사고 모사실험 L2-3를 계산함으로써 코드의 대형냉각재상실사고에 관련된 열수력현상 예측능력을 평가하였다. 기본계산에서 원자로 압력용기는 이중노심유로와 분리강수관 모델로 모사되었다. 기본계산의 결과 계통의 전반적인 수력학적 거동과 감압기간동안 노심 고출력 부위에서의 열적 거동은 비교적 타당하게 예측되었다. 한편 과냉각-이상유동의 천이 기간동안 임계유량모델, 고질량유속에서의 임계열유속 상관식, 감압기간중의 재접수(Blowdown Rewet)의 판정기준등 코드의 모델/상관식의 부분적 결함이 발견되었다. 이 결함들에 의해 냉각재 재고량이 과대 평가되어 재환수기간의 노심의 열적거동 예측의 정확도가 감소되었다. RELAP5/MOD2 Cycle 36.04로 부터 개선된 코드를 사용한 계산 결과 재접수 현상의 예측 정확도를 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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