• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.243-250
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• 2009

최근 기업에서는 설계 기간을 단축하기 위하여 기존의 CAD시스템들의 기능을 기업의 목적에 맞게 수정할 수 있는 커스터마이징 기술이 요구되고 있다. 이에 대부분의 상용 CAD시스템 개발회사들은 일련의 반복된 작업을 자동으로 수행할 수 있게 해주는 매크로나 외부 프로그램을 작성할 수 있도록 API를 제공하고 있다. 본 논문은 지식기반의 제품개발 체계를 구축하기 위하여 특정 부품의 정형화된 설계 규칙을 3D CAD 템플릿으로 개발하여 특정 모델링을 보다 편리하게 수행할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 냉장고의 부품 설계에 요구되는 관련 수식, 데이터 및 설계지식을 Unigraphics의 UG/Open API를 이용하여 프로그램화하였고 그 개발사례를 제시하였다. 상용 CAD시스템에 연결하여 사용함으로써 설계 검증 및 설계 변경을 제품설계 업무에 효과적으로 적용하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.173-188
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• 2002

보행하중을 받는 바닥판 구조물의 진동해석을 위해서 일반적으로 계측한 보행하중을 적용하거나 Bachmann의 보행하중식을 사용하게 된다. 다양한 매개변수의 영향을 받는 보행하중은 계측이 쉽지 않으며 Bachmann 보행하중식은 보행진동수가 2.OHz와 2.4Hz로 제한적이기 때문에 다양한 보행진동수에 따른 보행하중을 적용하기가 곤란하다. 따라서 보행하중을 받는 구조물의 진동해석을 위해서 보행하중의 매개변수 분석과 다양한 보행진동수에 적용이 가능한 보행하중의 모형화가 필요하다. 본 논문에서는 로드셀이 장착된 계측 플레이트를 이용하여 바닥판에 가해지는 보행하중을 직접 계측하고 매개변수를 분석하였다. 그리고 퓨리에 변환을 이용하여 계측한 보행하중을 다양한 진동수를 가지는 조화하중으로 분해하였다. 분해과정을 거쳐 얻은 조화하중의 계수들을 보행진동수에 대한 일정한 함수관계로 유도하여 보행하중을 모형화하였다. 본 논문에서 제안한 보행하중식을 이용하면 다양한 보행진동수에 따라 다르게 나타나는 보행하중을 구조물의 진동해석에 용이하게 적용할 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제42권5호
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• pp.715-728
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• 2012

This paper deals with determining the fundamental frequency of tall buildings that consist of framed tube, shear core, belt truss and outrigger systems in which the framed tube and shear core vary in size along the height of the structure. The effect of belt truss and outrigger system is modeled as a concentrated rotational linear spring at the belt truss and outrigger system location. Many cantilevered tall structures can be treated as cantilevered beams with variable cross-section in free vibration analysis. In this paper, the continuous approach, in which a tall building is replaced by an idealized cantilever continuum representing the structural characteristics, is employed and by using energy method and Hamilton's variational principle, the governing equation for free vibration of tall building with variable distributed mass and stiffness is obtained. The general solution of governing equation is obtained by making appropriate selection for mass and stiffness distribution functions. By applying the separation of variables method for time and space, the governing partial differential equation of motion is reduced to an ordinary differential equation with variable coefficients with the assumption that the transverse displacement is harmonic. A power-series solution representing the mode shape function of tall building is used. Applying boundary conditions yields the boundary value problem; the frequency equation is established and solved through a numerical process to determine the natural frequencies. Computer program has been developed in Matlab (R2009b, Version 7.9.0.529, Mathworks Inc., California, USA). A numerical example has been solved to demonstrate the reliability of this method. The results of the proposed mathematical model give a good understanding of the structure's dynamic characteristics; it is easy to use, yet reasonably accurate and suitable for quick evaluations during the preliminary design stages.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.117-127
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• 2022

Data anomalies seriously threaten the reliability of the bridge structural health monitoring system and may trigger system misjudgment. To overcome the above problem, an efficient and accurate data anomaly detection method is desiderated. Traditional anomaly detection methods extract various abnormal features as the key indicators to identify data anomalies. Then set thresholds artificially for various features to identify specific anomalies, which is the artificial experience method. However, limited by the poor generalization ability among sensors, this method often leads to high labor costs. Another approach to anomaly detection is a data-driven approach based on machine learning methods. Among these, the bidirectional long-short memory neural network (BiLSTM), as an effective classification method, excels at finding complex relationships in multivariate time series data. However, training unprocessed original signals often leads to low computation efficiency and poor convergence, for lacking appropriate feature selection. Therefore, this article combines the advantages of the two methods by proposing a deep learning method with manual experience statistical features fed into it. Experimental comparative studies illustrate that the BiLSTM model with appropriate feature input has an accuracy rate of over 87-94%. Meanwhile, this paper provides basic principles of data cleaning and discusses the typical features of various anomalies. Furthermore, the optimization strategies of the feature space selection based on artificial experience are also highlighted.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권4호
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• pp.327-341
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• 2022

Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-18
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• 2007

본 연구에서는 환율의 컨테이너 물동량에 대한 영향의 비중을 고려하여 외환위기 이후 환율변동성이 커짐에 따라 컨테이너 물동량도 상당히 영향을 받은 것으로 예상되기 때문에 환율변동성의 컨테이너 물동량에 대한 장 단기적 영향을 체계적으로 분석하고 시사점을 도출하고자 한다. 환율변동성을 도출하기 위하여 GARCH 모형을 이용하여 우리나라의 환율 변동성 모형을 분석한다. 물론 구축된 모형을 분석하기 이전에 설정된 변수들과 모형의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한다. 또한 환율의 변동성이 컨테이너 물동량에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 오차수정모형과 충격반응 및 분산분해를 실시하고 마지막으로 결론과 시사점을 도출한다. 분석결과 환율변동성을 포함시킨 컨테이너물동량함수를 회귀 분석한 결과 추정계수가 모두 이론적 예상과 부호가 일치하고 통계적 유의성도 높은 것으로 나타났다. 환율변동성은 우리나라의 컨테이너 물동량에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환율변동에 의한 불확실성이 예상됨으로써 위험기피에 의하여 무역과 생산이 감소하고 이에 따라 컨테이너 물동량도 영향을 받은 것으로 판단된다. 오차수정모형에 근거한 인과관계 검정에서 단기와 장기 모두 환율변동성에서 컨테이너 물동량간의 일방적 인과관계가 존재하였다. 또한 충격반응함수에서 나타난 바와 같이 환율변동성 충격에 대하여 컨테이너 물동량은 부(-)의 영향을 받으며 그러한 부의 효과는 비교적 짧은 기간 내에 안정적인 추세로 수렴된다. 예측오차의 분산분해의 결과는 환율변동성과 실질환율이 컨테이너 물동량의 분산에 상당한 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.337-343
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• 2019

오늘날 고령화와 경제여건의 변화 등에 따라 노후준비의 필요성이 더욱 증대되었다. 본 연구는 소득의 불안정성과 노후준비정도와 현재생활의 만족도간의 관련성을 분석하는데 목적이 있다. 먼저 선행연구 검토를 통해 주요 변수를 추출하고 이를 설문화하여 설문조사를 통해 수집된 자료를 구조방정식 모델로 통계분석하였다. 분석결과 현재의 소득위험이 노후준비정도를 매개로하여 현재생활의 만족도에 영향을 미치는 간접효과는 통계적으로 유의수준 0.05하에서 유의미한 음(-)의 영향을 미치나 현재의 소득위험이 현재생활의 만족도에 영향을 미치는 직접효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이에 연령변수와 부양가족 수를 각각 2분하여 추가분석을 실시하였다. 결과를 요약하면 현재생활의 만족도를 높이기 위한 선행요건으로 노후준비정도가 상당한 역할을 하고 노후준비를 위해서는 현재 소득의 변동성(위험)이 중요한 역할을 하는데, 이 요인(잠재변수)들 간의 관련성 정도는 연령, 부양가족 수의 많고 적음에 따라 세부적으로는 다소간의 차이가 있었다. 본 분석 결과는 현재 각 개인의 상황 속에서 만족스런 삶을 준비하기 위한 기초자료를 제공하는데 의미가 있을 것이다. 한편 본 연구는 횡단면적 분석만을 실시한 한계점을 갖고 있으며 향후에는 시계열적 변화를 분석하고자 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.83-93
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• 1998

본 연구에서는 유조선 구조의 종강도부재를 대상으로 확률론적 부식예측모델을 개발하였다. 이를 위해 유조선 종강도부재의 부식계측자료를 수집하고, 구조 부위별로 통계분석을 통하여 부식속도(년간 부식량)의 평균치와 분산치를 계산하였다. 구조부재의 부식진행특성은 코팅방법이나 화물 적재방법에도 큰 영향을 받으며, 본 연구에서는 코팅방법에 따라 코팅수명이 달라진다는 점에 착안하여 부식속도특성에 대한 코팅수명의 영향을 분석하였다. 통계자료를 바탕으로 분석한 결과의 정도는 통계자료량에 의존하며, 본 연구에서는 추후 부식 계측자료가 더욱 축척되면 이들 자료의 추가 통계분석이 용이하도록 전용 해석프로그램을 개발하였다. 부식손상효과를 고려한 노후선박의 구조강도성능과 신뢰성을 평가하기 위하여는 선령의 증가에 따른 선체구조 주요부재의 부식속도를 예측할 수 있는 계산 모델이 필요하며, 본 연구에서 개발한 부식속도 예측모델은 그 같은 목적으로 유용하게 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권8호
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• pp.561-570
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• 2004

In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.1-22
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• 2016

본 연구는 MS-VAR 모형을 이용하여 1971년 1분기부터 2016년 1분기까지 분기별 실질 GDP의 국제적 동조화 및 구조적 변화를 조사하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 실질 GDP에서 모형 또는 개별 시계열에서 발생되는 경기변동현상은 마코프 국면전환 분석으로 파악되었다. 또한 본 연구에서 국가별 실질 GDP를 이용한 MS-VAR 모형의 동조성과 비대칭성을 현저하게 보여 주었다. 둘째, 본 연구에서 부분적으로 차이가 있을지라도 MS-VAR 모형에서 글로벌 오일쇼크위기가 끝나는 1988년 2분기와 글로벌 금융위기가 시작된 2007년 3분기 등에서 경기수축국면(불경기)이 나타나는 구조적 변화가 현저하게 존재하였다. 1988년 2분기 전의 경우 독일과 일본의 상관관계가 가장 높았고 다음으로 미국과 일본, 미국과 독일, 한국과 미국 등의 순으로 높았으며, 이후에는 미국과 독일간의 상관관계가 가장 높았고 미국과 캐나다, 독일과 캐나다, 한국과 일본 등의 순으로 높았다. 셋째, 경기확장과 경기수축국면은 동시적으로 국가간에 대규모로 구조적 변화를 발생시켰다. 1973년과 1974년의 1차의 글로벌 오일쇼크 이후에 동시에 발생한 2차의 전세계 오일쇼크가 대규모의 국제적 실질 GDP의 동조화를 일으킨 주요 원인이었다. 또한 이용되는 G7 국가들이 1997년부터 1999년까지의 아시아의 외환위기 동안에 한국과 관련된 동조화가 미약하게 나타났을지라도 글로벌 금융위기기간인 2007년 말에는 한국과 G7 국가간에 현저한 동조화를 나타내었다. 넷째, 실질 GDP를 이용한 국면전환과 더불어 1973년 이후는 국가별로 발생하는 고유의 충격으로 인해 동시적 상관관계가 높게 나타나는 특징을 보여 주었다. 이러한 결론은 이용가능한 많은 이론적 및 실증적 증거와 일치하였으며, 과거 30년의 거시경제적 변동은 주로 전세계적인 충격에 의해 발생되었다는 것을 확인하였다. 글로벌 경기변동은 대규모의 비대칭적 충격이 일반적 변동으로 인하여 일시적으로 상쇄될 수 있다는 가능성을 배제하지 못할 지라도, 본 연구의 결과는 국가별 고유의 충격으로 인한 주요 국제적 동조화 및 구조적 변화를 보여 주었다.