프리텐션 콘크리트 부재에서 강연선의 유효프리스트레스를 확보하기 위해서는 부재의 단부부터 특정 부착길이가 필요하며, 이를 전달길이라고 정의한다. 그러나, 강연선과 콘크리트 사이의 복잡한 부착 메커니즘으로 인해 결정론적인 방법으로 전달길이를 산정하는 기존 방법들은 많은 불확실성을 내포하고 있으며, 안전측의 해석결과를 제공하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서, 이 연구에서는 여러 영향인자들의 복잡한 메커니즘을 보다 효과적으로 고려하여 정확한 전달길이를 산정하기 위해 뉴로-퍼지 시스템의 방법 중 하나인 ANFIS를 도입하였다. 기존 연구로부터 총 253개의 실험체를 수집하여 ANFIS 알고리즘을 훈련시켰으며, 훈련된 ANFIS 알고리즘은 전달길이를 매우 정확히 예측하였다. 또한, ANFIS 전달길이 평가결과를 토대로, 변수분석과 차원해석을 수행하여 보다 간략화된 전달길이 산정식을 제안하였으며, 제안식은 ANFIS 해석결과와 거의 대등한 정확도를 보여주었다.
물수지 모델을 사용하여 발생시킨 시계열에 대해서 프랙탈(Fractal) 차원의 기본 이론이 소개 및 적용되었고 물수지 방정식이 넓은 지역에 대해 계절 시간 규모로 분석하였다. 중간 규모 순환의 발생과 변화에 있어 강우의 국부 재순환과 토양 수분의 동력학적 영향이 명시적으로 포함되어 있고 지체 시간 또한 분석에서 고려되었다. 시스템은 전개에 있어 변수 값들에 따라 고정점, 한계주기 그리고 카오스(Chaos)적인 행태와 같은 서로 다른 결과를 보여 주었다. 발생된 시계열의 추계학적인 행태는 궤적들이 초기 조거넹 매우 민감한 한정된 수의 방정식을 가지는 비선형 동력학 시스템으로부터 발생하는 확정론적 카오스 때문이다. 강우의 특성으로부터 발생하는 잡음은 어트랙터(Attractor)의 조직화된 구조를 파괴시키는데, 잡음의 존재에도 불구하고 어트랙터가 존재한다는 것은 시스템의 전개의 다기 예측에 있어 매우 중요하다고 할 수가 있다. 이러한 비선형 동력계가 가지고 있는 의미는 수문자료나 현상들의 해석과 모델링에 있어 중요하다.
Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.
주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.
Zhaoyang Fu;Li Tian;Xianchao Luo;Haiyang Pan;Juncai Liu;Chuncheng Liu
Earthquakes and Structures
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제26권4호
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pp.311-326
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2024
Transmission tower structures are particularly susceptible to damage and even collapse under strong seismic ground motions. Conventional seismic analyses of transmission towers are usually performed by considering only ground motion uncertainty while ignoring structural uncertainty; consequently, the performance evaluation and failure prediction may be inaccurate. In this context, the present study numerically investigates the seismic responses and failure mechanism of transmission towers by considering multiple sources of uncertainty. To this end, an existing transmission tower is chosen, and the corresponding three-dimensional finite element model is created in ABAQUS software. Sensitivity analysis is carried out to identify the relative importance of the uncertain parameters in the seismic responses of transmission towers. The numerical results indicate that the impacts of the structural damping ratio, elastic modulus and yield strength on the seismic responses of the transmission tower are relatively large. Subsequently, a set of 20 uncertainty models are established based on random samples of various parameter combinations generated by the Latin hypercube sampling (LHS) method. An uncertainty analysis is performed for these uncertainty models to clarify the impacts of uncertain structural factors on the seismic responses and failure mechanism (ultimate bearing capacity and failure path). The numerical results show that structural uncertainty has a significant influence on the seismic responses and failure mechanism of transmission towers; different possible failure paths exist for the uncertainty models, whereas only one exists for the deterministic model, and the ultimate bearing capacity of transmission towers is more sensitive to the variation in material parameters than that in geometrical parameters. This research is expected to provide an in-depth understanding of the influence of structural uncertainty on the seismic demand assessment of transmission towers.
현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.
산림 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 산림유역에서 발생하고 있는 수문현상에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 수문모형을 이용하여 산림유역의 식생 및 지형에 따른 수문반응을 해석하였다. 이를 위하여 결정론적, 총괄형 모형인 BROOK90모형을 선정하였으며, 산림소유역인 북문골 유역(15ha)에서 측정된 일별 하천유량 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정과 검증을 실시하였다. 북문골 소유역의 실측 유출량과 BROOK90모형에 의해 추정된 일별 평균 유출량의 편차는 모형의 보정기간에 대하여 -1.7%이었으며, 검증기간에 대해서는 4.6%로 나타났다. 한편, 월 평균 유출량의 상관계수와 모형효을을 이용하여 모형의 적용성을 분석하였다. 보정기간에 대한 상관계수와 모형효율은 각각 0.922와 0.847이었으며, 검증기간에 대해서는 그 값이 각각 0.941, 0.871로 나타났다. 북문골 소유역의 일별 유출량 자료를 이용하여 BROOK90모형의 적용한 결과, BROOK90모형은 우리나라와 같이 사면의 경사가 급하고 토층이 얕은 산림유역의 유출량 추정에 잘 활용될 수 있으며, 벌채나 기후변화 등에 따른 산림유역의 수문반응을 평가하는 도구로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
층간분리는 복합재 적층판에서 발생하는 특수한 파손 모드이다. 유한요소해석기법을 활용하여 균열 성장방향이 확실히 예측되는 일방향 복합재 적층판의 층간분리 거동과 관련된 많은 수치적 연구가 수행되었다. 반면에 여러 방향으로 적층된 복합재 적층판의 층간분리는 층간 균열 뿐 만 아니라 기지재료 파손 및 섬유 브릿징을 수반하는 층내 균열이 발생한다. 또한 층간 균열과 층내 균열이 불규칙적인 비율로 나타나고 층내 균열도 임의의 각도로 성장한다. 이러한 직교적층 복합재 적층판의 균열 성장 방향에 대한 예측은 확정론적 해석 방법 보다는 확률론적 해석 방법이 유리하다. 본 논문에서는 직교적층 탄소섬유/에폭시 복합재 적층판에 모드 I 하중이 가해질 때 균열 경로를 분석하여 향후 확률론적 해석의 기반 자료로 사용할 수 있는 확률 데이터를 수집하고 분석하였다. 직교이방성 재료의 균열선단에서의 응력장 해석결과를 활용하여 균열 성장 방향을 분석할 수 있는 두 가지 기준을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 직교적층 탄소섬유/에폭시 복합재 적층판의 균열 성장 방향을 정성적, 정량적으로 분석하고 실험값과 비교분석하였다.
기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.
이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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