• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.253-260
• /
• 2005

최근 한반도를 내습하는 폭풍의 규모가 커지고 이에 대한 피해도 증가하고 있는 실정이어서 외해로 개방된 도서해역이나 연안역에 대한 재해방지를 위한 설계파라메터의 재산정이 필요한 상황이다. 기존의 설계 파라메타는 심해 설계파랑이나 바람자료만을 입력값으로 한 규칙파 모형으로 계산되어, 바람에 의한 파의 성장, 파랑 상호간의 간섭 및 에너지 재분포 등을 다룰 수 없는 문제점에 노출되어 있었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 파랑과 바람에 의한 파의 발달 및 상호간섭을 고려할 수 있는 정상상태 스펙트럼 모델의 하나인 SWAn(Simulation WAves Nearshore)모형을 이용하여 파랑변형 수치모의를 수행하였다. 연구 대상영역에 대한 기존의 설계 파라메타의 비교 결과, 기존 결과와 큰 차이를 나타내고 있으며, 특히, 이들 해역에서 도출된 결과는 장래 항만설계 및 방재 분야에서 널리 이용될 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.339-344
• /
• 2015

소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성분야에서 많이 사용되는 와이블 확장분포에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 형상모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 따른 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.203-214
• /
• 2017

본 연구에서는 진주, 수원, 춘천의 정보로만 추정한 유전 모수(New1~New3)와 지역 조합으로 추정한 유전 모수(New4~New7), NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화시기 및 잠재수량의 예측력을 평가하여 기존의 유전 정보와 새로운 유전 정보에 대한 불확실 정도를 알고 다음 후속 연구에 활용 가능성을 알아보고자 수행했다. 결과적으로, 개별 및 지역조합 유전 모수에서 모수 추정 지점 혹은 참여한 지점의 유전 모수의 평가 지표들은 비교적 좋은 결과를 보여 주었지만 뚜렷하게 나타나지 않았다. 대구, 밀양, 전주에서 New7 유전 모수의 개화시기의 예측력은 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화 시기 예측력보다 개선되지 않았다. 그러나 New7 유전 모수의 잠재수량의 예측력은 큰 차이는 아니지만 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재 수량 예측력보다 개선되는 현상을 보였다. 예를 들면, 밀양에서 NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수가 0.00과 0.01로 전혀 예측력이 없는 것으로 평가하였지만 New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.31로 나타났다. 반면, 전주에서 NICS (2010)과 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.66과 0.41로 평가되었는데, New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.00으로 예측력이 없는 것으로 평가되었다. 새로운 유전 모수의 예측력(New1~New7)이 기존의 유전 모수(NICS (2010)과 Kim et al. (2004))의 예측력보다 크게 개선되지는 않았지만, 평가 결과가 좋은 지역 조합 유전 모수를 지역별 개화시기 및 잠재수량을 예측하는 데에는 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제63권1호
• /
• pp.103-116
• /
• 2021

Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.

• 한국공간구조학회논문집
• /
• 제24권3호
• /
• pp.43-51
• /
• 2024

Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson's ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.

• Computers and Concrete
• /
• 제14권5호
• /
• pp.577-597
• /
• 2014

This paper aims to develop a prediction model for the hardened properties of waste LCD glass that is used in concrete by analyzing a series of laboratory test results, which were obtained in our previous study. We also summarized the testing results of the hardened properties of a variety of waste LCD glass concretes and discussed the effect of factors such as the water-binder ratio (w/b), waste glass content (G) and age (t) on the concrete compressive strength, flexural strength and ultrasonic pulse velocity. This study also applied a hyperbolic function, an exponential function and a power function in a non-linear regression analysis of multiple variables and established the prediction model that could consider the effect of the water-binder ratio (w/b), waste glass content (G) and age (t) on the concrete compressive strength, flexural strength and ultrasonic pulse velocity. Compared with the testing results, the statistical analysis shows that the coefficient of determination $R^2$ and the mean absolute percentage error (MAPE) were 0.93-0.96 and 5.4-8.4% for the compressive strength, 0.83-0.89 and 8.9-12.2% for the flexural strength and 0.87-0.89 and 1.8-2.2% for the ultrasonic pulse velocity, respectively. The proposed models are highly accurate in predicting the compressive strength, flexural strength and ultrasonic pulse velocity of waste LCD glass concrete. However, with other ranges of mixture parameters, the predicted models must be further studied.

• 공업화학
• /
• 제29권3호
• /
• pp.270-277
• /
• 2018

반응 표면법(RSM)과 Box-Behnken 설계(BBD) 통계 방법을 사용하여 폐감귤박으로 만든 활성탄(WCAC)에 의한 염료 Eosin Y의 흡착을 검토하였다. 실험은 Eosin Y의 농도(Conc. : 30~50 mg/L), 용액 온도(Temp. : 293~313 K) 및 흡착제 투여량(Dose : 0.05~0.150 g/L)의 3가지 입력 변수를 가진 BBD에 따라 수행하였다. 염료 Eosin Y 제거에 대해 얻어진 2차 다항식 모델의 회귀분석 결정계수($R^2$) 값이 0.9851이고 적합성 결여(Lack of fit)의 p 값은 0.342로 실험 데이터는 2차 다항식 모델에 잘 부합하였다. 염료 농도 50 mg/L, 온도 333 K 및 흡착제 투여량 0.1056 g에서 최적 염료 흡착량 59.3 mg/g이 얻어졌다. WCAC에 의한 Eosin Y의 흡착공정은 유사 2차 속도식에 의해 잘 기술되었으며, 등온 실험결과는 Langmuir 모델식을 따랐다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제54권3호
• /
• pp.340-349
• /
• 2016

본 연구에서는 정유산업의 유지 및 보수기간에 배출되는 고농도폐수의 COD (Chemical Oxygen Demand)를 효과적으로 제거하기 위해 전기산화공법을 적용하였다. 우선 산업에서 배출되는 실제 폐수를 처리하기 위하여 BDD전극을 개발하고, 개발된 전극을 이용하여 전류밀도, pH, 전해질농도, 반응시간 등과 같은 다양한 운전조건하에 실험을 진행하였다. 둘째, 이러한 실험결과를 이용하여 전기분해의 kinetic parameter를 산출한 후에, 이를 토대로 전기산화 처리설비를 수학적으로 모델링 하였다. 마지막으로, 기존에 정상운전 조건 시 사용하던 저 농도 폐수를 처리하는 공정의 유입조건에 맞추기 위하여 전기산화 처리설비의 설계 및 운전의 다양한 변수들을 최적화함으로써 보다 효율적인 폐수 전처리 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모델의 결정계수($R^2$)는 0.982로 상당히 작은 오차범위를 보여줌으로써 모델의 높은 정확도를 입증하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제16권12호
• /
• pp.1782-1788
• /
• 2003

A mathematical model has been constructed to estimate the amino acid requirements for growing Taihe silky fowls in early stage. A requirement was taken as the sum of the needs for maintenance, for gain in carcass weight without feathers, and for the feathers. The maintenance requirement was considered to be the sum of the needs for replacing skin and intestinal losses and for the obligatory creatinine excretion in the urine. A comparative slaughter trial and nitrogen balance trials with growing and adult Taihe silky fowls, respectively, were conducted to estimate the parameters in the model. The amino acid requirements were then calculated with the constructed models. The results showed as following: the replacement needs for skin nitrogen loss was determined at 213.41 mg/d for adult male fowls (body weight 1.60 kg); creatinine excretion in these birds was 4.04 mg/d. when fed an nitrogen-free diets, the adult male fowls with body weight 1.60 kg excreted a total of 246.10 mg/d endogenous nitrogen. The net protein requirement for maintenance was estimated at $11.24mg/w_g{^{0.75}}/d$Per gram of body weight gain contained 27.18 mg carcass nitrogen for growing birds in early stage, but feathers nitrogen in per gram of body weight gain increased with age. The amino acid requirements for growing Taihe silky fowls were slightly higher than for starting and growing pullets, but lower than that of broiler chicks. The amino acid requirements patterns changed with weeks of age.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.89-96
• /
• 2011

EMT-3D 모델을 사용하여 내분비계 장애물질인 Dioxins를 대상으로 울산만 에서의 적용성을 검토하였으며 민감도 분석 및 오염부하에 대한 해역의 응답성 분석을 수행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다. 대상해역의 실측치와 모델의 계산치를 비교한 결과 상관계수(R)값은 0.7951, 결정계수($R^2$) 값은 0.6265로 나타나 계산치가 비교적 잘 재현된 것으로 사료된다. 민감도 분석을 실행한 결과 수층의 용존 Dioxins와 입자성 유기물질내 Dioxins의 경우 분배계수와 침강속도의 순으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 식물플랑크톤 체내 Dioxins의 경우 생물농축계수의 증감에 따른 농도변화가 가장 큰 것으로 나타나 이들 계수에 대한 정밀한 고찰이 필요할 것으로 사료된다. 하천 및 대기로부터 유입되는 오염부하 저감에 따른 해역의 용존 Dioxins 및 입자성 유기물질내 Dioxins의 응답성을 평가하였다.