Satyam Tiwari;Sarat K. Das;Madhumita Mohanty;Prakhar
Geomechanics and Engineering
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제37권5호
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pp.475-498
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2024
The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (Vs) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and Vs-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower Gmean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F75) for SPT and Vs data and normalized average cone tip resistance (qc) and peak horizontal ground acceleration (amax) for CPT data. It was also observed that the addition of Vs measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.
본 연구에서는 1분 상세강우자료를 이용하여 개정범용토양유실공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 2002년부터 2015년까지 14년간 전국 기상청 관측소의 강우 자료를 수집하여 지점별로 새롭게 계산한 연 강우침식도 및 경험식을 산정하였으며 남한전체($99,720km^2$)를 대상으로 연강우침식인자의 공간분포도를 작성하였다. 1분 강우자료로 계산된 강우침식도와 연평균 강우량의 상관관계로부터 도출된 경험식과의 결정계수($R^2$, determination coefficient)는 0.70~0.98로 높은 상관관계를 나타냈으며 이는, 기존의 국내에서 적용된 경험식과 비교하여 실측값과의 정확성이 높게 개선됨을 알 수 있다. 또한, 물리적인 지리요소가 고려된 공간 강우침식인자(R) 분포도를 산정하기 위해 고도가 고려된 공간보간기법(IDW)을 이용하여 연강우량 분포도를 산정하였다. 최종적으로 본 연구에서의 1분 강우자료부터의 R 산정 및 1시간 강우자료와의 회귀산정 과정의 방법 및 절차를 일반 사용자가 간단하게 사용 할 수 있도록 Python GUI 프로그램을 이용하여 R 산정 프로그램을 개발하였다.
분산 시스템은 물리적으로 분산된 컴퓨터들이 네트워크에 의해 유기적으로 연결된 것을 의미한다. 유무선 인터넷의 보편적인 사용으로 인해 사용자는 언제 어디서나 분산 서비스의 이용이 가능하게 되었다. 분산 서비스의 폭발적인 증가는 서비스의 기능적 측면에서의 검증뿐만 아니라 서비스 품질과 관련된 비기능적 요소의 검증도 강하게 요구하고 있다. 분산 서비스를 검증하기 위해서는 분산 시스템에 맞는 테스트 환경을 구축해야 한다. 하지만 분산 시스템은 물리적으로 분산된 노드로 구성되기 때문에 테스트 환경을 구축함에 있어서 단일 시스템의 테스트 환경보다 많은 노력이 요구된다. 이 논문에서 우리는 분산 시스템의 기능 및 비기능 요소의 검증을 위한 테스트 프레임워크를 제안한다. 제안하는 테스트 프레임워크는 메시지 시퀀스 차트(Message Sequence Chart)를 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하며, 물리적으로 분산된 노드를 흉내 낼 수 있는 가상의 분산 노드로 구성된 테스트 드라이버를 포함한다. 테스트 수행 결과는 다양한 그래프와 GUI를 통해서 쉽게 확인할 수 있다. 이 논문에서 제안하는 테스트 프레임워크를 통해 분산 시스템 테스트에 드는 노력을 감소할 수 있고 시스템의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.
최근에는 환경에 대한 인식이 높아지면서 제조 차량에서 전자식 파워 스티어링(EPS)이 조향장치로 채택되는 사례가 증가하고 있다. EPS는 스티어링 파워 향상, 유압 호스 누출 제거 및 연료 소비 감소와 같은 수많은 이점을 제공하지만, 시스템이 움직임에 반응하게 만드는 센서를 요구한다. 이는, 센서의 선형 변동성을 유지하는 것이 스티어링 반응의 안정성에 필수적임을 의미한다. 따라서 EPS의 제어 품질을 보장하기 위해 내부 설계 특성의 변화에 대한 센서의 민감도, 결함 및 선형성을 평가하기 위한 신뢰성 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 차량속도 구간 분할을 기반으로 EPS 구성요소 결함과 선형성을 분석하는 데이터 중심 결함 및 선형성 평가 모니터링 시스템을 제안한다. EPS 테스트 지그에서 수집된 데이터를 사용하여 모니터링 시스템의 성능을 검증하였으며, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 적용하여 시스템을 개선하였다. 개발된 시스템은 설계를 기반으로 0.99% 정확도의 결함 감지 및 가변적인 차량속도에서 선형성 평가를 효과적으로 수행하였다.
철도는 다른 육상교통수단보다 에너지 효율성이 높은 환경 친화적인 교통수단이다. 예비타당성조사와 철도노선 선정 과정에서 에너지 효율성과 환경에 관한 문제들이 일반적으로 고려되고 있다. 철도노선 선정에서는 지형적인 특성 그리고 시설물의 관리와 운영을 중심으로 선정되고 있다. 철도노선선정에 영향을 미치는 환경관련 문제에 대해서 본 연구는 집중적으로 검토 분석하였다. 본 연구는 철도 및 환경전문가 그리고 철도 노선선정에 관련된 전문가 의견을 검토 분석하여 환경에 영향을 미치는 주요 항목의 가중치를 선정하였다. 환경 친화적인 철도노선을 선정하기 위하여 여러 대안이 비교되어야 하고 각 대안의 평가는 환경성을 검토하여야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 계층구조를 이용하여 복잡한 문제를 간단하고 객관적으로 결론 내리는데 용이한 AHP 기법을 이용하였다. 이에 따라 전문가에 의한 환경평가항목의 가중치를 기본값으로 정하고 GUI를 활용한 정량화 시스템을 개발하였다.
빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.
컴프턴 카메라는 컴프턴 산란현상의 기하학적 해석을 통해 감마선원의 3차원적 위치분포를 고정된 위치에서 찾아내는 신개념의 감마선 영상장치이다. 기존의 감마선 영상장치에서는 필수적으로 사용되는 기계적 집속기를 사용하지 않기 때문에 높은 영상 감도를 제공할 수 있으며, 다중 추적자 기능을 제공한다는 장점이 있어 차세대 감마선 영상장치로서 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 Geant4 몬테칼로 전산모사 툴키트를 이용하여 사용자 친화형의 컴프턴 카메라 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터의 정확성을 검증하기 위하여 한양대학교에서 개발 중인 이중 산란형 컴프턴 카메라의 실험 결과와 비교하였다. 영상 해상도의 경우 선원의 에너지가 높아짐에 따라 해상도가 향상되는 동일한 경향을 보였으나, 시뮬레이터 결과에서 약 1 mm 정도 우수하게 평가되었다. 영상 감도의 경우 실험에서 2~3배 정도 높게 평가되었다. 이러한 결과들은 우연 동시반응에 기인한 것으로, 실험에서 획득한 유효반응들은 전산모사와는 달리 우연한 동시계수에의한 데이터가 상당수 포함되어 있기 때문에 영상 해상도는 상대적으로 저조하고, 영상 감도는 높게 나타난 것으로 판단된다. 개발된 시뮬레이터를 이용하여 새로운 구조의 컴프턴 카메라에 대한 성능을 평가하였다. 단일 산란형 컴프턴 카메라의 경우 산란부를 다층 구조로 개발할 때 4대의 산란부 검출기를 사용하는 것이 최상의 성능을 보이는 것으로 평가되었고, 그 이상 사용할 경우 성능이 오히려 저하됨을 확인하였다.
오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.
교량은 현대 사회에서 중요한 사회기반시설물 중에 하나로 교량의 붕괴는 막대한 인명 피해와 경제적 손실을 일으킬 수 있다. 따라서 교량의 구조적 안전성을 평가하는 것은 매우 중요하며, 이를 위해 교량을 둘러싼 여러 종류의 불확실성 요인들을 고려하는 구조신뢰성 해석이 흔히 사용된다. 본 연구에서는 다양한 하중 조건에서 교량의 안전성을 평가하기 위한 새로운 구조신뢰성 해석 플랫폼을 제안한다. 제안 플랫폼 FERUM-MIDAS는 신뢰성 해석 소프트웨어인 Finite Element Reliability Using MATLAB(FERUM)과 교량 설계/해석에 특화된 상용 소프트웨어인 MIDAS/CIVIL을 연결하여, 자동적인 입출력 데이터 교환을 통해서 구조신뢰성 해석을 수행한다. 나아가 MIDAS/CIVIL의 그래픽 사용자 인터페이스로만 소프트웨어 구동이 가능한 한계점을 극복하기 위하여 FERUM에 별도의 그래픽 사용자 인터페이스 제어 모듈을 추가하였다. 본 연구에서는 제안 플랫폼을 간단한 프레임 예제에 적용하여 대표적인 신뢰성 해석 방법인 FORM(First-Order Reliability Method)과 MCS(Monte Carlo simulation)의 해석 결과를 비교·분석하였으며, 계산된 파괴확률 차이가 5% 미만인 것을 확인하여 제안 플랫폼의 검증을 완료하였다. 이와 더불어 개발된 플랫폼을 활용하여 KL-510 활하중 모델을 고려한 프리스트레스트 콘크리트(pre-stressed concrete, PSC)교의 파괴확률과 신뢰도 지수를 도출하고, 그 결과를 분석하여 교량의 구조적 안전성을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 구조신뢰성 해석 플랫폼을 통해 교량의 효과적인 신뢰도 기반 안전성 평가가 가능할 것으로 기대된다.
지하 염수층의 $CO_2$ 주입은 큰 저장 능력으로 인하여 대기 중으로의 $CO_2$ 방출을 감소시키기 위한 가장 유망한 방법일 것이다. $CO_2$ 저장은 적어도 수 천년 간 $CO_2$가 지층 안에 안전하게 남아있도록 주의깊게 계획되고 모니터링되어야 한다. 특히 해양 저류층에 대한 탄성파 탐사 방법들은 알맞은 저류층특성이 제공된다면 $CO_2$의 주인공정과 분산을 모니터링하기 위한 일차적인 수단이다. 탄성파탐사 방법은 잠재적인 트랩, 저류층 특성, 저류층 저장능력의 규명에 또한 필수적이다. 따라서 $CO_2$ 저장에 대한 탄성파 반응의 변화에 대한 평가는 매우 초기 단계에 이루어져야 한다. 이것은 모암과 $CO_2$ 사이의 화학적 작용에 의해 일어날 수 있는 유체의 특성이나 광물 조성의 변화에 따른 탄성파 반응에서의 잠재적 변화를 평가하기 위해 나중 단계에 다시 고려될 필요가 있다. 따라서 저류층에 일정시간 이상의 $CO_2$ 주입에 의한 탄성파 반응 변화에 대해 섬세히 구축된 모형은 장기간의 모니터링 프로그램 설계에 도움을 준다. 그러한 목적으로 주입된 $CO_2$에 대한 단기간과 장기간의 4차원 탄성파 반응을 모델링하도록 설계된, 그래픽 사용자 인터페이스((GUI)를 채택한 암석물리학 모의실험장치를 개발했다. 적용분야는 $CO_2$ 위상 변화, 국부적인 압력과 온도 변화, 화학 반응 및 광물의 침전을 포함한다. 이방성 가스만(Gassmann) 식을 모의실험장치에 고려시킴으로써 단층과 파쇄대를 재활성화 시키는 $CO_2$의 탄성파 반응 또한 예측될 수 있다. 이 논문에서는 암석물리학 모의실험장치를 적용했던 현장(해상과 육상의 잠재적 $CO_2$ 격리 지역)의 사례를 보여주고 있다. 4차원 탄성파 반응들이 모니터링 프로그램의 설계를 돕기 위하여 만들어 졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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