본 논문은 교량구조의 체계신뢰도를 추정하기 위한 효율적인 중요도 표본추출기법의 개발을 목적으로 한다. 기존의 체계신뢰성 해석을 위한 방법은 1차 모멘트법, 2차 모멘트법, AFOSM 근사해법, 그리고 시뮬레이션 방법등이 있다. 중요도 표본추출기법은 아주 적은 경비와 노력으로 정확한 해를 구하는 시뮬레이션 방법이다. 적용 예를 통하여 중요도 표본추출기법은 교량구조의 체계신뢰성해석에 아주 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
Remaining lifetime prediction of the underground gas pipeline plays a key role in maintenance planning and public safety. One of main causes in the pipeline failure is metal corrosion. This paper deals with estimating the pipeline reliability in the presence of corrosion defects. Because a pipeline has uncertainty and variability in its operation, probabilistic approximation approaches such as first order second moment (FOSM), first order reliability method (FORM), second order reliability method (SORM), and Monte Carlo simulation (MCS) are widely employed for pipeline reliability predictions. This paper presents a fuzzy inference based reliability method (FIRM). Compared with existing methods, a distinction of our method is to incorporate a fuzzy inference into quantifying degrees of variability in corrosion defects. As metal corrosion depends on the service environment, this feature makes it easier to obtain practical predictions. Numerical experiments are conducted by using a field dataset. The result indicates that the proposed method works well and, in particular, it provides more advisory estimations of the remaining lifetime of the gas pipeline.
In this paper, we presents a new methodology for face recognition after analysing conventional ICA(Independent Component Analysis) based approach. In the literature we found that ICA based methods have followed the same procedure without any exception, first PCA(Principal Component Analysis) has been used for feature extraction, next ICA learning method has been applied for feature enhancement in the reduced dimension. However, it is contradiction that features are extracted using higher order moments depend on variance, the second order statistics. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new methodology, features are extracted using the magnitude of kurtosis(4-th order central moment or cumulant). This corresponds to the PCA based feature extraction using eigenvalue(2nd order central moment or variance). The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. ICA methodology is analysed using SVD(Singular Value Decomposition). PCA does whitening and noise reduction. ICA performs the feature extraction. Simulation results show the effectiveness of the methodology compared to the conventional ICA approach.
철근콘크리트 구조물은 타설 후 시간이 경과함에 따라 물리적인 요인과 화학적인 요인으로 인하여 열화가 진행된다. 열화된 구조물의 효율적인 구조해석을 수행하기 위하여 구조물의 거동과 밀접한 관련이 있는 중요열화변수를 정의하는 것은 필요하다. 본 연구에서는 경년열화된 철근콘크리트 전단벽의 중요변수를 분석하기 위하여 일계이차모멘트법을 이용하여 민감도해석을 수행하였다. 콘크리트의 경화현상을 고려하지 않을 경우 구조물의 열화성능이 과소평가될 수 있으므로 콘크리트의 경화에 따른 해석변수들의 민감도를 분석하였다. 열화된 전단벽에서 변수의 중요도는 토네이도 다이어그램으로 나타내었다.
The two-stage numerical model was used to study the relation between three-dimensional local wind model, advection/diffusion model of random walk method and second moment method on Pusan coastal area. The first stage is three dimensional time-dependent local wind model which gives the wind field and vertical dirrusion coefficient. The second stage is advection/diffusion model which uses the results of the first stage as input data. First, wind fields on Pusan coastal area for none synoptic scale wind showed typical land and sea breeze circulation, and convergence zone occured at 1200LST in northern of domain, in succession, moved northward of domain. Emissions from Sinpyeong industrial district were trasnported toward the inland by sea breeze during daytime, and reached the end part of domain about 1800LST. During nighttime, emissions return to sea by land breeze and vertical diffusion also contributes to upward transport. In order to use this model for forecast of air pollution concentration on the Pusan coastal area, it is necessary that computed value must be compared with measured value and wind fields model must also be dealt in detail.
In order to reduce the variation effects of uncertainties in the engineering environments, new robust optimization method, which considers the uncertainties in design process, is proposed. Both design variables and system parameters are considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of performance function, a new objective is set to minimize the variance of that function. Constraint variations are handled by introducing probability constraints. Probability constraints are solved by the advanced first order second moment (AFOSM) method based on the reliability theory. The proposed robust optimization method has an advantage that the second derivatives of the constraints are not required. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.
In this paper, free vibration of rotating beam with random properties is studied. The cross-sectional area, elasticity modulus, moment of inertia, shear modulus and density are modeled as random fields and the rotational speed as a random variable. To study uncertainty, stochastic finite element method based on second order perturbation method is applied. To discretize random fields, the three methods of midpoint, interpolation and local average are applied and compared. The effects of rotational speed, setting angle, random property variances, discretization scheme, number of elements, correlation of random fields, correlation function form and correlation length on "Coefficient of Variation" (C.O.V.) of first mode eigenvalue are investigated completely. To determine the significant random properties on the variation of first mode eigenvalue the sensitivity analysis is performed. The results are studied for both Timoshenko and Bernoulli-Euler rotating beam. It is shown that the C.O.V. of first mode eigenvalue of Timoshenko and Bernoulli-Euler rotating beams are approximately identical. Also, compared to uncorrelated random fields, the correlated case has larger C.O.V. value. Another important result is, where correlation length is small, the convergence rate is lower and more number of elements are necessary for convergence of final response.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.
최근 구조물의 국부적인 손상이 전체적인 붕괴로 이어지는 연쇄붕괴 현상에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 연쇄붕괴에 관한 기존의 연구는 대부분 해석변수의 불확실성을 포함하지 않는 확정론적인 방법이므로, 해석결과에 대한 신뢰도를 알 수 없다. 본 논문에서는 재료의 항복강도, 활하중의 크기, 감쇠비, 탄성계수 등치 설계변수들이 기둥이 제거됨에 따라 발생하는 수직변위에 영향을 미치는 민감도를 분석하였다. 이를 위하여 몬테카를로 시뮬레이션, 일계이차법, 토네이도 다이어그램의 세 가지 해석기법을 적용하였다. 비선형정적 해석결과에 의하면 난수로 설정한 해석변수들 중에서 보의 항복강도가 수직변위의 변동폭이 가장 컸으며, 비선형동적해석의 경우 보의 항복강도와 감쇠비가 서로 유사한 변동폭을 가지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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