비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.
혼합층(Mixed layer)은 온도가 일정한 수심층으로, 해수표면에 작용하는 바람의 영향으로 인하여 해수가 위아래로 섞여 형성된다. 이러한 혼합층은 영양염의 순환과 산소의 공급 등과 함께 일차생산량을 결정하는 중요한 요인이 될 수 있으며 혼합층 두께의 변동은 양식 산업에 영향을 미칠 수 있다. 최근에는 기후변화로 인한 해수면 상승 및 해수온 상승 등이 지속되고 있으며, 이러한 현상은 해양생태계의 변화를 초래하여 수산업의 피해를 유발할 수 있다(강원연구원, 2017). 이에 국립수산과학원, 기상청, 국립해양조사원 등 유관기관에서는 정선해양 수온 관측 및 해수순환모델을 이용하여 혼합층의 분석을 수행하고 있으나 격자 구축 및 초기·경계장 설정의 한계가 존재하여 정밀하고 정확한 혼합층 분석에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 비정형격자를 사용하여 격자 구축에 제약이 없는 SCHISM (Semi-implicit Cross-scale Hydroscience Integrated System Model)을 이용하여 우리나라 연안해역의 계절변화 및 기후변동성에 따른 혼합층 두께의 변화를 검토하고자 한다. 연구대상지는 서해·동해·남해를 포함한 우리나라 전체 연안 해역(위도: 32°N ~ 39°N, 경도: 124°E ~ 132°E)으로 선정하였으며, 격자크기 100 ~ 3,000 m인 삼각격자로 격자를 구축하였다. 혼합층을 분석하기 위하여 수직격자 층은 50층으로 SZ(Sigma Z coordinate system)좌표계를 사용하였다. 초기·경계장은 FES(Finite Element Solution)2014, HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model) 및 대기모델 결과를 이용하여 설정하였다. 수치모형 검증을 위하여 수온관측소에서 수심별 측정한 수온 값과 SCHISM 결과 값을 비교하였고, 상대오차가 약 10% 이내로 나타나 모형의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 해수면 상승 및 해수온 상승 시나리오를 고려하여 계절별 연안해역의 혼합층 두께의 변화 양상에 대하여 검토하였다. 향후에는 보다 정밀한 대기모델과의 혼합모형 구축 및 다양한 수심 별 관측자료를 활용한다면 실무에서 적용 가능한 혼합층 분석 및 수산업 피해 발생 지역에 대한 피해저감 대책 수립이 가능할 것으로 판단된다.
말뚝-지반의 상호거동과 다양한 설계변수들의 불확실성을 고려한 축하중을 받는 단말뚝의 위험도를 정량화하기 위하여 효율적이고 정확한 복합 신뢰성해석 기법이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 신뢰성해석 기법은 응답면기법, 유한차분법, 일차신뢰도법과 반복 선형보간기법의 개념들을 지능적으로 결합하였다. 단말뚝-지반계의 확정적 해석을 위해서 하중전이법과 유한차분법을 통합하였다. 하중조건, 말뚝의 재료와 단면특성, 그리고 지반특성과 관련된 불확실성을 명확하게 고려하였다. 말뚝과 지반의 사용성 한계상태 및 강도 한계상태에 대한 위험도를 평가하였다. 축하중을 받는 사실적인 말뚝-지반계의 안전성평가에 대한 제안기법의 적용성, 정확성 및 효율성을 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교함으로써 검증하였다.
This paper considers the combination of cyclic and axial loads to investigate the hysteretic performance of H-section 6061-T6 aluminum alloy members. The hysteretic performance of aluminum alloy members is the basis for the seismic performance of aluminum alloy structures. Despite the prevalence of aluminum alloy reticulated shells structures worldwide, research into the seismic performance of aluminum alloy structures remains inadequate. To address this deficiency, we design and conduct cyclic axial load testing of three H-section members based on a reliable testing system. The influence of slenderness ratios and bending direction on the failure form, bearing capacity, and stiffness degradation of each member are analyzed. The experiment results show that overall buckling dominates the failure mechanism of all test members before local buckling occurs. As the load increases after overall buckling, the plasticity of the member develops, finally leading to local buckling and fracture failure. The results illustrate that the plasticity development of the local buckling position is the main reason for the stiffness degradation and failure of the member. Additionally, with the increase of the slenderness ratio, the energy-dissipation capacity and stiffness of the member decrease significantly. Simultaneously, a finite element model based on the Chaboche hybrid strengthening model is established according to the experiment, and the rationality of the constitutive model and validity of the finite element simulation method are verified. The parameter analysis of twenty-four members with different sections, slenderness ratios, bending directions, and boundary conditions are also carried out. Results show that the section size and boundary condition of the member have a significant influence on stiffness degradation and energy dissipation capacity. Based on the above, the appropriate material constitutive relationship and analysis method of H-section aluminum alloy members under cyclic loading are determined, providing a reference for the seismic design of aluminum alloy structures.
본 연구에서는 대상 원심팬 시스템에서 발생하는 유동 현상과 공력 음향 성능을 수치적/실험적으로 분석하고 다양한 수치 기법을 비교하여 평가하고자 하였다. 먼저 원심팬의 성능을 실험적으로 분석하기 위해 반무향실에서 음향 파워를 측정하였으며, 실험 결과를 통해 대상 원심팬 시스템에서 방사되는 소음 성능에 대한 유효 주파수 범위를 파악하고 이에 대한 수치 모사를 실시하였다. 수치적으로 유동 및 음향 파워를 분석하기 위해 Navier-Stokes 방정식과 Ffowcs Williams&Hawkings 방정식을 각각 유동장과 음향장의 지배방정식으로 사용하였으며, 음향장의 구현을 위해 가상의 음향 방사면을 설계하여 사용하였다. 고차 3차원 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)와 연계된 Hybrid-CAA 기법을 사용하여 모사한 음향 파워 레벨과 소음 실험을 통해 측정한 음향 파워 레벨의 비교를 통해 사용된 수치 기법의 정확도 및 수치적 특성을 평가하였다.
Sami S. Albouq;Adnan Ani Sen;Nabile Almoshfi;Mohammad Bin Sedeq;Nour Bahbouth
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.139-145
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2023
These days, protecting location privacy has become essential and really challenging, especially protecting it from smart applications and services that rely on Location-Based Services (LBS). As the technology and the services that are based on it are developed, the capability and the experience of the attackers are increased. Therefore, the traditional protection ways cannot be enough and are unable to fully ensure and preserve privacy. Previously, a hybrid approach to privacy has been introduced. It used an obfuscation technique, called Double-Obfuscation Approach (DOA), to improve the privacy level. However, this approach has some weaknesses. The most important ones are the fog nodes that have been overloaded due to the number of communications. It is also unable to prevent the Tracking and Identification attacks in the Mix-Zone technique. For these reasons, this paper introduces a developed and enhanced approach, called Multi-Obfuscation Approach (MOA that mainly depends on the communication between neighboring fog nodes to overcome the drawbacks of the previous approach. As a result, this will increase the resistance to new kinds of attacks and enhance processing. Meanwhile, this approach will increase the level of the users' privacy and their locations protection. To do so, a big enough memory is needed on the users' sides, which already is available these days on their devices. The simulation and the comparison prove that the new approach (MOA) exceeds the DOA in many Standards for privacy protection approaches.
Venkatesh Sivaprakasam;Vartika Kulshrestha;Godlin Atlas Lawrence Livingston;Senthilnathan Arumugam
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1873-1893
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2023
The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.
화재 발생 빈도는 높으나 인명 피해보다 재산 피해에 초점이 맞추어져 있으며 동시에 피난 시뮬레이션이 성능위주설계를 하는 특정소방대상물을 중심으로 이루어지는 현실 속에서 소규모 공장은 피난 안전 연구의 사각지대에 존재한다. 또한, 기존의 연구에서 제시하는 방법들은 안전을 개선하는 데 큰 시설・설비 및 구조의 변화를 요구한다. 이 연구에서는 피난 시뮬레이션을 통해 공장 작업대의 위치 변화만으로 RSET이 달라지며 대피 가능 여부에도 차이가 있음을 밝혀냈다. 작업대를 세로 형태로 배치하는 것이 가로 형태 배치 대비 이동 거리를 줄여 RSET을 줄임을 알 수 있으며 가장 RSET이 짧은 것은 '세로-가로'의 복합형이었다. 연구 결과는 예산 등의 제약으로 필수적 안전 설비를 제외한 추가적 투자가 어려운 소규모 공장에서 RSET을 줄일 수 있는 실용적 대안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
This paper presents the effect on the inelastic behavior and structural performance of concrete and filled steel pipe through a numerical method for reliable judgment under various load conditions of the CJS composite structural system. Variable values optimized for the CJS synthetic structural system and the effects of multiple variables used for finite element analysis to present analytical modeling were compared and analyzed with experimental results. The Winfrith concrete model was used as a concrete material model that describes the confinement effect well, and the concrete structure was modeled with solid elements. Through geometric analysis of shell and solid elements, rectangular steel pipe columns and steel elements were modeled as shell elements. In addition, the slip behavior of the joint between the concrete column and the rectangular steel pipe was described using the Surface-to-Surface function. After finite element analysis modeling, simulation was performed for cyclic loading after assuming that the lower part of the foundation was a pin in the same way as in the experiment. The analysis model was verified by comparing the calculated analysis results with the experimental results, focusing on initial stiffness, maximum strength, and energy dissipation capability.
Ali Zar;Zahoor Hussain;Muhammad Akbar;Bassam A. Tayeh;Zhibin Lin
Smart Structures and Systems
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제32권5호
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pp.319-338
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2023
The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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