• Earthquakes and Structures
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• 제7권4호
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• pp.485-510
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• 2014

In performance-based seismic design procedures Peak Ground Acceleration (PGA) and pseudo-Spectral acceleration ($S_a$) are commonly used to predict the response of structures to earthquake. Recently, research has been carried out to evaluate the predictive capability of these standard Intensity Measures (IMs) with respect to different types of structures and Engineering Demand Parameter (EDP) commonly used to measure damage. Efforts have been also spent to propose alternative IMs that are able to improve the results of the response predictions. However, most of these IMs are not usually employed in probabilistic seismic demand analyses because of the lack of reliable Ground Motion Prediction Equations (GMPEs). In order to define seismic hazard and thus to calculate demand hazard curves it is essential, in fact, to establish a GMPE for the earthquake intensity. In the light of this need, new GMPEs are proposed here for the elastic input energy spectra, energy-based intensity measures that have been shown to be good predictors of both structural and non-structural damage for many types of structures. The proposed GMPEs are developed using mixed-effects models by empirical regressions on a large number of strong-motions selected from the NGA database. Parametric analyses are carried out to show the effect of some properties variation, such as fault mechanism, type of soil, earthquake magnitude and distance, on the considered IMs. Results of comparisons between the proposed GMPEs and other from the literature are finally shown.

• Earthquakes and Structures
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• 제20권1호
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• pp.109-122
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• 2021

Significant progress in the oil and gas industry advances the application of pipeline into an intelligent era, which poses rigorous requirements on pipeline safety, reliability, and maintainability, especially when crossing seismic zones. In general, strike-slip faults are prone to induce large deformation leading to local buckling and global rupture eventually. To evaluate the performance and safety of pipelines in this situation, numerical simulations are proved to be a relatively accurate and reliable technique based on the built-in physical models and advanced grid technology. However, the computational cost is prohibitive, so one has to wait for a long time to attain a calculation result for complex large-scale pipelines. In this manuscript, an efficient and accurate surrogate model based on machine learning is proposed for strain demand prediction of buried X80 pipelines subjected to strike-slip faults. Specifically, the support vector regression model serves as a surrogate model to learn the high-dimensional nonlinear relationship which maps multiple input variables, including pipe geometries, internal pressures, and strike-slip displacements, to output variables (namely tensile strains and compressive strains). The effectiveness and efficiency of the proposed method are validated by numerical studies considering different effects caused by structural sizes, internal pressure, and strike-slip movements.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.373-386
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• 2023

터널 굴착면 전방의 지질상태 및 함수대 예측을 분석하기 위하여 단층파쇄대 붕락구간에서 TSP탐사를 수행하였다. TSP탐사 결과는 예측구간의 막장면 관찰 결과와 비교하여 검증하였다. TSP탐사의 암질 예측 결과는 막장면 관찰 결과와 비교하여 약 3~10 m의 오차가 발생하였으나 전반적인 암질 변화 및 지반상태는 비교적 유사한 것으로 분석되었다. 막장면 관찰의 함수대에서 탄성파 속도비는 1.79~2.37, 포아송비는 0.27~0.39의 범위를 보인다. 함수대 이외 구간(젖은상태(wet))의 탄성파 속도비는 1.61~1.89, 포아송비는 0.19~0.3의 값을 보인다. 탄성파 속도비와 포아송비 분포를 분석하면 탄성파 속도비는 2.0 이상, 포아송비는 0.3 이상에서 함수대 가능성이 높은 구간으로 분석된다.

• 지질공학
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• 제27권1호
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• pp.81-90
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• 2017

터널에서의 일상계측은 공정 특성상 굴착 후 바로 수행되기 어렵고, 일정 간격마다 수행되기 때문에 굴착 전 발생하는 선행변위를 측정할 수 없다. 본 연구에서는 굴착과 동시에 측정할 수 있는 굴진면 수평변위를 이용하여 단층대가 터널 상부에 분포하는 경우 천단부에서 발생하는 선행변위를 분석하였다. 단층이 터널의 굴진방향과 이루는 각도와 경사가 서로 다른 24개 모델에 대해 3차원 유한요소해석을 실시하여 굴진면 수평변위와 선행 천단변위의 상관성을 분석하였다. 분석결과, 선행 천단변위에 대한 굴진면 수평변위의 비($L_{face}/C$ ratio)는 순경사 모델의 경우 약 2~12%, 역경사 모델은 2~13%로 각 모델별로 일정한 비율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 회귀분석을 통한 선행 천단변위와 굴진면 수평변위의 상관성을 분석한 결과, 대부분의 모델에서 약 0.8 이상의 높은 결정계수($R^2$)를 보여 굴진면에서 발생하는 수평변위를 이용하면 계측 전 터널 천단에서 발생하는 선행변위의 산정이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-12
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• 2010

Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks,from 0.62 to 0.84 about 35%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.324-325
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• 2011

This paper addresses the assessment of voltage sag costs based on the stochastic prediction of voltage sags. When voltage sags below a certain voltage threshold occur at sensitive industrial process, the industrial customer will experience financial damage. In order to mitigate voltage sag costs and devise efficient solutions to mitigate damage, a study on the financial loss assessment of voltage sags is basically needed. In order to assess the voltage sag costs, the expected sag frequency at a sensitive load point should be calculated by using the concept of the area of vulnerability and historical fault statistics. Then, financial loss due to voltage sags can be obtained by multiplying the expected sag frequency by the cost per sag event.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2003년도 추계학술발표강연 및 논문개요집
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• pp.91-91
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• 2003

Sliding wear behaviors of Inconel 600 and 690 were investigated at room temperature in air. In the present study, Archard's equation which has low reliability was modified. In the prediction of wear volume by Archard's equation, the reliabilities of Inconel 600 and 690 were about from 26.3% to 45.7% and from 69. l% to 88.6%, respectively, The sliding wear behaviors of Inconel 600 and 690 turned out to be influenced by their stacking fault energy, and the fact was confirmed by using TEM and micro-hardness test Based on experimental results, the wear coefficient was modified as a function of the sliding distance. The calculation with the modified wear equation showed that the reliability of Inconel 600 tested with 409 ferritic stainless steel increased from 45.7% to 93.4%.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.635-637
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• 1998

시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.

• KIEAE Journal
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• 제10권4호
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• pp.75-80
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• 2010

Generally, ground-source heat pump (GSHP) systems have a higher performance than conventional air-source systems. However, the major fault of GSHP systems is their expensive boring costs. Therefore, it is important issue that to reduce initial cost and ensure stability of system through accurate prediction of the heat extraction and injection rates of the ground heat exchanger. Conventional analysis methods employed by line source theory are used to predict heat transfer rate between ground heat exchanger and soil. Shape of ground heat exchanger was simplified by equivalent diameter model, but these methods do not accurately reflect the heat transfer characteristics according to the heat exchanger geometry. In this study, a numerical model that combines a user subroutine module that calculates circulation water conditions in the ground heat exchanger and FEFLOW program which can simulate heat/moisture transfer in the soil, is developed. Heat transfer performance was evaluated for 3 different types ground heat exchanger(U-tube, Double U-tube, Coaxial).