• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.327-340
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• 2022

The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권2호
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• pp.223-230
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• 1995

Rb-82 dynamic PET과 이중적분법에 의한 국소 심근 혈류측정 연구를 시행하고자 실험 개를 이용한 심근 경색 모델과 허혈성 심근질환에서 좌심실 입력함수에 의한 정상 및 관류결손 심근에서의 혈류를 측정하였다. 이중적분법이 선형회귀모델에 의한 혈류측정방법에 비하여 안정도가 높고 심근내혈류가 선형적인 가정을 배제할 수 있어 사용 가능한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.247-254
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• 2008

조 등(2004)에 의하여 연안 조위 발생빈도 분포함수로 제시된 쌍봉형 정규분포는 관측조위의 발생빈도와 매우 잘 일치하고 있으나 Monte-Carlo 모의기법을 이용하는 신뢰성 설계과정에서 수백만개의 조위를 발생하는 경우 비현실적인 조위가 발생되어 과대 또는 과도설계가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 비현실적인 조위발생을 원천적으로 차단하기 위하여 경계조위 상한-하한을 설정하여 분포함수의 범위를 제한하는 이중절단 쌍봉형 정규분포 함수를 제안하였으며, 제안된 함수분포에 포함된 매개변수를 비선형최적화기법을 이용하여 추정-제시하였다. 제안된 분포함수는 기존의 쌍봉형 정규분포에 비하여 뚜렷하게 정량적으로 크게 개선되는 모습을 보이지는 않으나, 신뢰성 설계과정에서 비현실적인 조위발생의 가능성을 제거할 수 있으며, 비현실적인 조위발생으로 유발되는 설계인자의 비현실적인 과대 및 과소평가 가능성도 자동적으로 제거되는 효과를 기대할 수 있는 것으로 파악되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.820-827
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• 2014

One of the basic problems in Wireless Sensor Networks (WSNs) is the localization of the sensor nodes based on the known location of numerous anchor nodes. WSNs generally consist of a large number of sensor nodes and recording the location of each sensor nodes becomes a difficult task. On the other hand, based on the application environment, the nodes may be subject to mobility and their location changes with time. Therefore, a scheme that will autonomously estimate or calculate the position of the sensor nodes is desirable. This paper presents an intelligent localization scheme, which is an artificial neural network (ANN) based localization scheme used to estimate the position of the unknown nodes. In the proposed method, three anchors nodes are used. The mobile or deployed sensor nodes request a beacon from the anchor nodes and utilizes the received signal strength indicator (RSSI) of the beacons received. The RSSI values vary depending on the distance between the mobile and the anchor nodes. The three RSSI values are used as the input to the ANN in order to estimate the location of the sensor nodes. A feed-forward artificial neural network with back propagation method for training has been employed. An average Euclidian distance error of 0.70 m has been achieved using a ANN having 3 inputs, two hidden layers, and two outputs (x and y coordinates of the position).

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.147-159
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• 2010

연약지반 개량을 위한 선행재하 공법에서 현장 시공 조건에 따른 연약지반의 침하 거동을 예측하는 것은 매우 중요하다. 하지만 실제 지층의 구성이나 물성치를 정확히 평가하는 것은 매우 어렵기 때문에, 대부분은 침하 계측 데이터에 기반을 둔 침하량 추세 분석 방법을 통하여 최종 침하량 및 지반 물성치를 추정한다. 현재 다양한 침하량 추세 분석 방법이 제안되었으며, 국내 시공 현장에서는 쌍곡선법이 가장 널리 사용되고 있다. 하지만 동일한 현장에 대하여 쌍곡선법을 사용하더라도 계측 침하 자료의 회귀 방법, 그리고 분석 대상 구간을 선정함에 따라 침하랑 결과는 상이하게 나타난다. 본 연구에서는 쌍곡선법을 이용하여 부산 $\bigcirc\bigcirc$ 현장의 현장 계측 데이터로부터 침하 곡선을 추정하였다. 이때 쌍곡선법의 적용 조건을 다양하게 적용하였으며, 그에 따른 결과들을 비교, 분석하여 최적의 적용 방법을 제안하였다. 회귀 방법과 계측 데이터의 분석 구간에 따른 추정 치 변화를 평가하였으며, 이후 검증 시험을 통하여 적용 방법의 타당성을 검증하였다. 해석 결과 성토에 따른 지하수위 상승이 안정화된 시점 이후 해석하는 것이 안정적이며, 해석 방법에 대해서는 현장 데이터를 직접 회귀하는 것이 더 정확하게 침하 곡선을 추정할 수 있었다.

• 대기
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• 제27권1호
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• pp.67-77
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• 2017

In this study, we analyzed the characteristics of flow around the Daeyeon automatic weather station (AWS 942) and established formulas estimating inflow wind speeds at a computational fluid dynamics (CFD) model domain for the area around Pukyong national university using a computational fluid dynamics (CFD) model. Simulated wind directions at the AWS 942 were quite similar to those of inflows, but, simulated wind speeds at the AWS 942 decreased compared to inflow wind speeds except for the northerly case. The decrease in simulated wind speed at the AWS 942 resulted from the buildings around the AWS 942. In most cases, the AWS 942 was included within the wake region behind the buildings. Wind speeds at the inflow boundaries of the CFD model domain were estimated by comparing simulated wind speeds at the AWS 942 and inflow boundaries and systematically increasing inflow wind speeds from $1m\;s^{-1}$ to $17m\;s^{-1}$ with an increment of $2m\;s^{-1}$ at the reference height for 16 inflow directions. For each inflow direction, calculated wind speeds at the AWS 942 were fitted as the third order functions of the inflow wind speed by using the Marquardt-Levenberg least square method. Estimated inflow wind speeds by the established formulas were compared to wind speeds observed at 12 coastal AWSs near the AWS 942. The results showed that the estimated wind speeds fell within the inter quartile range of wind speeds observed at 12 coastal AWSs during the nighttime and were in close proximity to the upper whiskers during the daytime (12~15 h).

• 대한조선학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.88-95
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• 2015

For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.88-95
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• 2015

본 논문은 비선형적 최소제곱법을 위한 효율적인 위치추정기법 연구를 하였다. 비선형적 최소제곱 방식은 선형적 최소제곱 방식에 비해 정확도가 높으며 거리 오차에 대해서 보다 강인한 추세를 보이지만 회기적인 방법을 취하기 때문에 계산 량이 매우 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비선형적 최소제곱 위치 추정 방식인 Newton method와 Levenberg-Marquardt 방식을 이용하였을 때 추정 위치 정확도와 복잡도 간의 기회비용 관점에서 효율적인 알고리즘을 제시하여 계산 량을 줄이면서 성능 열화를 방지할 수 있는 기법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과로 추정 위치 정확도와 회기(iteration) 횟수를 구하고 선형적 방식의 위치 추정 성능, 기존의 비선형적 방식, 제안한 방식에 대해 비교 분석하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권4호
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• pp.385-396
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• 2022

The accurate determination of the subgrade reaction modulus (K_s) of soil is an important factor for geotechnical engineers. This study estimated the K_s of soft soil improved with floating deep cement mixing (DCM) columns. A novel prediction model was developed that emphasizes the accuracy of identifying the most significant parameters of K_s. Several multi-layer perceptron (MLP) models that were trained using the Levenberg Marquardt (LM) backpropagation method were developed to estimate K_s. The models were trained using a reliable database containing the results of 36 physical modelling tests. The input parameters were the undrained shear strength of the DCM columns, undrained shear strength of soft soil, area improvement ratio and length-to-diameter ratio of the DCM columns. Grey wolf optimization (GWO) was coupled with the MLPs to improve the performance indices of the MLPs. Sensitivity tests were carried out to determine the importance of the input parameters for prediction of K_s. The results showed that both the MLP-LM and MLP-GWO methods showed high ability to predict K_s. However, it was shown that MLP-GWO (R = 0.9917, MSE = 0.28 (MN/m²/m)) performed better than MLP-LM (R =0.9126, MSE =6.1916 (MN/m²/m)). This proves the greater reliability of the proposed hybrid model of MLP-GWO in approximating the subgrade reaction modulus of soft soil improved with floating DCM columns. The results revealed that the undrained shear strength of the soil was the most effective factor for estimation of K_s.

• 한국어병학회지
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• 제26권2호
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• pp.65-75
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• 2013

실험실에서 온도 별로 스쿠티카충을 배양한 데이터(Table 1)를 사용 스쿠티카충 개체군의 변화율(1.2)과 성장 방정식(1.3)을 in vitro 조건에서 구했다. 이 모델에서는 스쿠티카충의 증가모델 식은 로지스틱 증가함수로 두 가지 온도에서의 스쿠티카충의 증가율 매개변수를 구하였고, 기생충으로 인한 숙주인 넙치에 치명적일 수 있는 기생충의 임계밀도를 구하였다. 또 다른 데이터는 같은 온도에서 스쿠티카충 수를 다양하게 넙치의 복강에 주사하는 그룹과 동일한 스쿠티카충 수를 복강에 주사한 후 온도를 다르게 한 두 그룹의 스쿠티카충의 감염으로 폐사한 실험데이터(Table 2)에 근거하여 넙치의 감염에서 폐사가 되는 시스템 식(1.5)을 세웠다. 정리에서는 감염된 넙치와 폐사된 넙치의 미분방정식계는 감염넙치와 폐사 넙치와의 평형점을 찾고 그 평형점에 대한 안정성과 불안정성을 설명하였다. 각 온도에서의 매개변수를 사용하면 방정식 (1.6)은 시간에 대해 넙치의 누적 폐사량을 알 수 있는 방정식이다. 이 논문에서는 다양한 초기값 $P_0$값에 따른 넙치의 폐사를 중심으로 보았으므로 온도와 $P_0$가 동시에 넙치폐사에 어떠한 관계를 갖는 연구를 하기에는 제약을 갖고 있다. 이 연구의 제한점에서 언급했듯 실험을 여러 번 시행한 것이 아니기 때문에 단지 근사적인 값으로 이해를 해야 한다. 또한 넙치의 면역력을 알 수 있다면 기생충으로부터 저항력을 연구하는데 오차를 좀 더 줄인 근사치를 구할 수 있을 것을 기대할 수 있을 것이다.