• 한국건설관리학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.192-200
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• 2003

본 연구는 공공건설 공사에 실적자료에 의한 공사비산정 방법의 전산화 적용을 목적으로 먼저 실적공사비의 정의 및 구조와 현행 실적공사비 운영체계 이해를 통해 전산화의 문제점 및 개선기준을 공사비 산정방법 중심으로 분석 기술하였으며 제안한 기준에 따라 전산화 알고리즘을 제시하였다. 기존 예정공사비 산정방법은 일반적인 공종별 분류에 따른 실적자료조건과 단순히 물가지수, 연면적규모에 따른 시공단가를 적용함으로서 공사비산정의 정확성이 요구되며, 본 연구는 이에 대한 개선 안으로 부위와 부분별 공종분류 방식에 의한 데이터 추출조건으로 실적자료의 적용성과 신뢰성을 높였다. 또한 물량규모에 의한 공사비 변동요인을 물량규모 대비 단가의 확률적 회귀분석으로 예측 추정하여 실행 가능한 적정 공사비 산정방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 전산화 적용 방안으로 확률적 예정공사비산정방법을 기준으로 시스템 프로세스를 각 영역별로 구축하고 그에 따른 윈도우 어플리케이션 활용 툴과 개별 전산화에 대한 알고리즘을 구축하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.303-313
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• 2018

본 논문에서는 약품비 지출에 대한 예측을 수행하기 위하여 시계열 모형을 도입한다. 2012년 약가 일괄인하를 반영하기 위하여 구간별 모형을 토대로, 자기회귀오차모형과 전이함수모형을 고려하였다. 자기회귀오차모형에서는 예측의 편리성을 위하여 결정적 추세만을 고려하였으며, 전이함수모형에서는 주요한 외생변수와의 교차상관성을 이용하여 약품비 지출의 인과 메커니즘을 설명하였다. 각 모형에서 약가 일괄인하 이후 수준 변화가 유의하게 나타났으며, 전이함수모형에서는 의약품 사용자 수 및 노인환자 비중 시계열 변수가 유의하게 나타났다. 자기회귀오차모형은 약가 일괄인하로 의한 약품비 수준이동에 좌우되어 비교적 낮은 예측값이 도출되었으며, 전이함수모형은 약품비 지출에 영향을 미치는 외부 설명변수의 증가 추세가 적절히 반영되어 더 높은 예측값을 보였다. 설명변수를 포함하지 않을 경우, 약품비 수준이동만을 고려한 ARIMA 모형은 약품비 지출 추세를 가장 높이 예측하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1651-1664
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• 2013

도로포장의 파손과정에는 다양하고 복합적인 원인에서 비롯되는 불확실성이 포함되어 있어 정확한 해석이 쉽지 않다. 이로 인해 최근에는 결정론적 모형보다는 확률이론이 보다 많이 활용되고 있으나, 파손의 전체적 특성만을 설명하는 일반적인 분석방안으로는 포장파손특성의 변화과정에 대해 구체적인 정보를 제공하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 포장파손과정을 상태와 시간기준으로 분해함으로써 지역적으로 이질성을 띄는 포장파손속도와 그 분산에 대해 구체적으로 파악하고자 하였다. 또한, 분해된 확률과정을 다시 조합하는 과정을 통해 포장의 기대수명과 불확실성을 예측해 보았다. 실증분석을 위해 일반국도포장관리시스템에서 2003년부터 2010년까지 수집된 균열률 자료를 활용하였다. 이러한 시도들은 자산관리의 주요기법 중 하나인 생애주기비용분석의 신뢰성을 높일 수 있으며, 파손속도의 변화과정에 대한 이해가 필수적인 예방적 유지보수전략에 관한 기반연구로써도 중요한 의의가 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권6호
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• pp.53-60
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• 2005

옥내$\cdot$외의 전력선 환경에 대한 정확한 채널 모델링에 관한 노력이 최근에 이루어지고 있다 알려진 일반 제한과 발표된 모델들은 특별한 형태의 접근들이었다. 본 논문은 더 신속하고 효율적인 전력선 통신 실험을 위한 전력선 채널 특성 측정에 관한 연구이다. 용량성 부하 시뮬레이터는 전력선 옥내 망 모뎀 개발에 필수적인 장비이다. 총 2:H가지 경우의 용량성 부하 변화에 대한 주파수 응답 특성 측정으로 채널 데이터 베이스화를 수행하였다. 본 측정 실험에서 전력선통신 채널은 보다 더 확정적인 매체라는 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권1호
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• pp.39-54
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• 2014

Node layout optimization of structural wireless systems is investigated as a means to prolong the network lifetime without, if possible, compromising information quality of the measurement data. The trade-off between these antagonistic objectives is studied within a multi-objective layout optimization framework. A Genetic Algorithm is adopted to obtain a set of Pareto-optimal solutions from which the end user can select the final layout. The information quality of the measurement data collected from a heterogeneous WSN is quantified from the placement quality indicators of strain and acceleration sensors. The network lifetime or equivalently the network energy consumption is estimated through WSN simulation that provides realistic results by capturing the dynamics of the wireless communication protocols. A layout optimization study of a monitoring system on the Great Belt Bridge is conducted to evaluate the proposed approach. The placement quality of strain gauges and accelerometers is obtained as a ratio of the Modal Clarity Index and Mode Shape Expansion values that are computed from a Finite Element model of the monitored bridge. To estimate the energy consumption of the WSN platform in a realistic scenario, we use a discrete-event simulator with stochastic communication models. Finally, we compare the optimization results with those obtained in a previous work where the network energy consumption is obtained via deterministic communication models.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.488-498
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• 2009

지역간 철도는 일반적인 대중교통의 특징 이외에도 노선의 수가 매우 많다는 등의 차별화되는 특징이 있다. 본 연구는 경로구간에 노선선택확률의 개념을 도입하여, 지역간 철도의 특징을 잘 반영할 수 있는 확률적 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 확률적 통행배정모형은 결정적 통행배정모형의 특성을 포함한 보다 일반화된 모형이다. 본 모형은 다양한 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있으며, 기존의 도로 통행배정모형에서 많이 활용되고 있는 탐색알고리즘을 직접 활용하기 위해 대중교통 통행배정모형에서 적용되는 네트워크 확장을 단순화시킬 수 있다. 모형의 검증을 위해서 기존에 대표적으로 이용되는 선형 및 격자형 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해서 본 연구에서 제안한 해법을 사용하여 기존 모형과 비교하였다. 또한, 지역간 철도의 현실을 반영한 소규모 네트워크에서 기존 모형과의 예측 능력을 비교하였으며, 그 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측 능력이 가장 우수한 것으로 분석되었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제2권4호
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• pp.253-280
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• 2010

A new prediction model is derived for the uplift capacity of suction caissons using a hybrid method coupling genetic programming (GP) and simulated annealing (SA), called GP/SA. The predictor variables included in the analysis are the aspect ratio of caisson, shear strength of clayey soil, load point of application, load inclination angle, soil permeability, and loading rate. The proposed model is developed based on well established and widely dispersed experimental results gathered from the literature. To verify the applicability of the proposed model, it is employed to estimate the uplift capacity of parts of the test results that are not included in the modeling process. Traditional GP and multiple regression analyses are performed to benchmark the derived model. The external validation of the GP/SA and GP models was further verified using several statistical criteria recommended by researchers. Contributions of the parameters affecting the uplift capacity are evaluated through a sensitivity analysis. A subsequent parametric analysis is carried out and the obtained trends are confirmed with some previous studies. Based on the results, the GP/SA-based solution is effectively capable of estimating the horizontal, vertical and inclined uplift capacity of suction caissons. Furthermore, the GP/SA model provides a better prediction performance than the GP, regression and different models found in the literature. The proposed simplified formulation can reliably be employed for the pre-design of suction caissons. It may be also used as a quick check on solutions developed by more time consuming and in-depth deterministic analyses.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2012

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.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권6호
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• pp.550-561
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• 2008

본 연구에서는 도시권역의 대중교통수단과는 여러 가지 측면에서 차별화 되는 지역 간 철도의 특징을 반영한 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 경로구간 기반으로 대중교통 네트워크를 확장하고, 경로구간을 운행하는 노선의 선택확률을 통행배정모형 내에서 결정하는 것이 아닌 외부적으로 결정하는 방식을 적용하여, 직접 네트워크를 확장하는 방법보다 네트워크 확장 규모를 줄일 수 있었다. 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있도록 적정한 가정을 통해서 경로구간 기반의 결정적 대중교통 통행배정모형과 해법을 제시하였다. 현실을 최대한 반영한 소규모 네트워크에서 기존의 대표적인 대중교통 통행배정모형과 비교한 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측력이 우수한 것으로 분석되었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권2호
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• pp.187-199
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• 2022

Kriging metamodel, as a flexible machine learning method for approximating deterministic analysis models of an engineering system, has been widely used for efficiently estimating slope reliability in recent years. However, the autocorrelation function (ACF), a key input to Kriging that affects the accuracy of reliability estimation, is usually selected based on empiricism. This paper proposes an adaption of the Kriging method, named as Genetic Algorithm optimized Whittle-Matérn Kriging (GAWMK), for addressing this issue. The non-classical two-parameter Whittle-Matérn (WM) function, which can represent different ACFs in the Matérn family by controlling a smoothness parameter, is adopted in GAWMK to avoid subjectively selecting ACFs. The genetic algorithm is used to optimize the WM model to adaptively select the optimal autocorrelation structure of the GAWMK model. Monte Carlo simulation is then performed based on GAWMK for a subsequent slope reliability analysis. Applications to one explicit analytical example and two slope examples are presented to illustrate and validate the proposed method. It is found that reliability results estimated by the Kriging models using randomly chosen ACFs might be biased. The proposed method performs reasonably well in slope reliability estimation.