• 한국공간구조학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.51-58
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• 2020

Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권8호
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• pp.56-64
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• 2005

모형헬리콥터를 이용한 무인항공기 설계를 위해 비선형 형태의 수학적 모델이 선행되어야 한다. 모형헬리콥터는 실기 헬리콥터에 비해 회전수가 훨씬 높으며 따라서 동특성도 실물기에 비해 훨씬 빠르다는 차이점이 있다. 본 논문에서는 축소형 헬리콥터의 수학적 모델링에 필요한 정식화과정으로서 복잡성을 최소화하면서도 실제의 동특성에 잘 부합하도록 각 구성요소별로 계산한 후 전체로 합산하는 방법을 제시하였다. 제자리 비행과 전진비행에서 수치계산을 통해 트림 값들을 계산하고 제자리 비행조건에서 선형 시스템을 해석하여 모형헬리콥터의 비행모드를 분석하였다. 계산결과 일반적인 경향은 몇 가지 작은 부분 이외에는 대체로 다른 연구결과와 비슷하였다. 이 과정을 검증하기 위해서 비행시험을 수행하여 시스템식별에 의한 결과와 비교하는 연구가 후속 수행될 예정이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권6호
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• pp.447-454
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• 2007

항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권3호
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• pp.348-354
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• 2007

Polymer actuators, which are also called as smart materials, change their shapes when electrical, chemical, thermal, or magnetic energy is applied to them and are useful in wide variety of applications such as microelectromechanical systems (MEMS), machine components, and artificial muscles. For this study, Polyaniline/carbon-nanotube polymer actuator that is one of electroactive polymer actuators was prepared. Since the nonlinear phenomena of hysteresis and a step response are essential considerations for practical use of polymer actuators, we have investigated the movement of the Polyaniline/carbon-nanotube polymer actuator and have developed an integrated model that can be used for simulating and predicting the hysteresis and a step response during actuation. The Preisach hysteresis model, one of the most popular phenomenological models of hysteresis, were used for describing the hysteretic behavior of Polyaniline/carbon-nanotube polymer actuator while the ARX method, one of system identification techniques, were used for modeling a step response. In this paper, we first expain details in preparation of the Polyaniline/carbon-nanotube polymer then present the mathematical description of our model, the extraction of the parameters, simulation results from the model, and finally a comparison with measured data.

• 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.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.395-404
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• 2000

강제진동을 가한 구조물의 제한된 위치에서 측정한 가속도를 사용하여 손상을 확인하고 평가하는 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬에서는 선형적 구속-비선형 최적화에 의해 최적의 구조변수를 구하여 구조물을 인식하는 시간영역-시스템 인식기법을 사용하였다. 동적운동방정식의 오차를 최소화하도록 최적의 변수를 추정하였으며, 제한된 위치에서 측정된 가속도 자료를 이용하여 손상된 부재를 찾기 위하여 적합적 변수모음법을 적용하였다. 손상은 측정된 가속도의 시간이력에 시간창의 개념을 적용하여 통계적으로 평가하였다. 가속도가 측정된 자유도에서의 변위와 속도는 측정된 가속도를 적분하여 계산하였으며, 미측정 자유도에서는 변위를 추가의 미지변수로 추정하고, 속도와 가속도는 추정된 변위의 차분에 의해 수치적으로 계산하였다. 개발된 알고리듬의 효율성을 검증하기 위하여 트러스에 대한 수치모의실험을 실시하였다. 손상지수의 한계치를 정하고 각 부재에서의 손상가능도를 계산하기 위하여 자료교란법을 적용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.555-563
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• 2011

영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능 지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.57-67
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• 1998

Genetic programming (GP) is an extension of a genetic algoriths paradigm, deals with tree structures representing computer programs as individuals. In recent, there have been many research activities on applications of GP to various engineering problems including system identification, data mining, function approximation, and so forth. However, standard GP suffers from the lack of the estimation techniques for numerical parameters of the GP tree that is an essential element in treating various engineering applications involving real-valued function approximations. Unlike the other research activities, where nonlinear optimization methods are employed, I adopt the use of a weighted linear associative memory for estimation of these parameters under GP algorithm. This approach can significantly reduce computational cost while the reasonable accurate value for parameters can be obtained. Due to the fact that the GP algorithm is likely to fall into a local minimum, the GP algorithm often fails to generate the tree with the desired accuracy. This motivates to devise a group of additive genetic programming trees (GAGPT) which consists of a primary tree and a set of auxiliary trees. The output of the GAGPT is the summation of outputs of the primary tree and all auxiliary trees. The addition of auxiliary trees makes it possible to improve both the teaming and generalization capability of the GAGPT, since the auxiliary tree evolves toward refining the quality of the GAGPT by optimizing its fitness function. The effectiveness of this approach is verified by applying the GAGPT to the estimation of the principal dimensions of bulk cargo ships and engine torque of the passenger car.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권3호
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• pp.145-156
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• 2000

In this paper, we propose a new methodology which includes the optimal design procedure of Polynomial Neural Networks(PNN) structure for model identification of complex and nonlinear system. The proposed PNN algorithm is based on GMDA(Group Method of Data handling) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and cubic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. In other words, the PNN uses high-order polynomial as extended type besides quadratic polynomial used in GMDH, and the number of input of its node in each layer depends on that of variables used in the polynomial. The design procedure to obtain an optimal model structure utilizing PNN algorithm is shown in each stage. The study is illustrated with the aid of pH neutralization process data besides representative time series data for gas furnace process used widely for performance comparison, and shows that the proposed PNN algorithm can produce the model with higher accuracy than previous other works. And performance index related to approximation and prediction capabilities of model is evaluated and also discussed.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6A호
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• pp.581-590
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• 2010

본 연구는 곡선배치 텐던을 갖는 변단면 PSC의 전단을 고려한 층상화 단면해석기술을 소개한다. 곡선배치 텐던의 전단평형을 고려하기 위해서, 각 층상화 단면에서 전단응력을 직접 산출 할 수 있는 새로운 방법과 각 층상화 단면의 변형률 산정시 기존의 반복법보다 수렴 속도가 효율적인 시스템인식기법을 적용하였다. 제안기법은 변단면 PSC보의 정재하실험 결과와 비교분석 되었으며, 추정된 구조응답과 실험결과가 잘 일치하고 있다. 또한, 동일 조건에서 변단면 PSC보와 균등단면 PSC보의 거동특성이 비교분석되었다. 분석결과을 살펴보면, 휨강성은 변단면과 균등단면이 동일하지만, 전단강성은 변단면이 균등단면 보다 크다. 더욱이, 변단면의 자중이 균등단면보다 크지만 변단면의 최대처짐이 균등단면 보다 작다.