A small strain and elastoplastic formulation of Polygonal Element Method (PEM) is developed for efficient analysis of elastoplastic solids. In this work, the polygonal elements are constructed based on traditional triangular finite meshes. The construction method of polygonal mesh can directly utilize the sophisticated triangularization algorithm and reduce the difficulty in generating polygonal elements. The Wachspress rational finite element basis function is used to construct the approximations of polygonal elements. The incremental variational form and a von Mises type model are used for non-linear elastoplastic analysis. Several small strain elastoplastic numerical examples are presented to verify the advantages and the accuracy of the numerical formulation.
The study will quantify the total uncertainties in streamflow and precipitation projections for Upper Awash River Basin located in central Ethiopia. Three hydrological models (GR4J, CAT, and HBV) will be used to simulate the streamflow considering two emission scenarios, six high-resolution GCMs, and two downscaling methods. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the three hydrological models and the potential evapotranspiration will be estimated using the Penman-Monteith Method. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the three hydrological models. The total uncertainty including the incremental uncertainty at each stage (emission scenarios and model) will be presented after assessing a total of 24 (=$2{\times}6{\times}2$) high-resolution precipitation projections and 72 (=$2{\times}6{\times}2{\times}3$) streamflow projections for the study basin. Finally, the primary causes that generate uncertainties in future climate change impact assessments will be identified and a conclusion will be made based on the finding of the study.
대용량 데이터베이스의 빈도패턴 분석을 위해 기존의 Apriori 방식의 단점을 보완할 수 있는 새로운 트리 기반의 빈도 패턴 분석 알고리즘이 최근 다양하게 연구되고 있다. 그 중 FP-tree는 이러한 빈도 패턴을 분석하기 위해 빈도 패턴을 표현하는 트리 구조로 단 두 번의 전체 데이터베이스 스캔을 통해 빠르게 트리를 구성할 수 있으며 FP-grwoth를 통해 빈도 패턴을 분석할 수 있다. 이처럼 빈도 패턴 트리의 노드 수는 트리 자체의 메모리 할당량과도 연관이 있지만 그 후 growth의 메모리 자원 소비 및 처리 속도에도 영향을 미치게 된다. 따라서 빈도 패턴 트리의 노드 수의 감소는 트리 자체뿐만 아니라 빈도 패턴 분석에 있어서도 매우 중요하다. 하지만 FP-tree는 전체 아이템 수 라는 고정된 기준 문제로 인해 충분한 노드 수의 압축률을 갖지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 FP-tree의 문제를 보완하여 좀 더 노드 수를 감소시킬 수 있도록 교집합 규칙이라는 새로운 패러다임을 적용한 빈도 패턴 트리인 IRFP-tree를 제시하고 실험을 통해 그 성능에 대해 증명하였다.
This paper presents an economic assessment of large-scale Li-ion battery energy storage systems applied to Korean power system. There are many applications of the battery energy storage systems (BESSs) and they can provide various benefits to power systems. We consider BESSs to the energy time-shift application to Korean power system and evaluate the benefits from the application of BESS in the social perspective. The mixed integer programming (MIP) algorithm is used to resolve the optimal operation schedule of the BESS. The social benefits can include the savings of the fuel cost from generating units, deferral effects of the generation capacity, delay of transmission and distribution infra construction, and incremental CO2 emission cost impacts, etc. The economic evaluation of the BESS is separately applied into Korean power systems of the Main-land and Jeju island to reflect the differences of the load and generation patterns.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
클래스계층구조는 객체지향 소프트웨어의 중심적인 구성요소가 되며, 따라서 이에대한 품질은 매우 중요하다. 좋은 품질을 갖춘 클래스계층 구조를 구축하는 것은 객체지향 소프트웨어 개발에 있어서 매우 중요한 작업이지만, 좋은 품질의 클래스계층구조를 구축하는 작업은 수월하지 않다. 더욱이, 반복 및 점증적인 소프트웨어 개발에 있어서, 요구사양에 적합하도록 개발중인 클래스계층구조를 재구성하거나 세련시키는 작업이 빈번히 발생한다. 따라서, 객체지향 개발자들이 이와같은 클래스계층구조의 재구성 작업을 수행할 경우에 도움이 될 수 있는 기법 및 도구들에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 클래스계층구조의 복잡도를 일정수준 측정가능한 몇가지 평가척도를 제안하고, 이러한 평가척도들을 바탕으로 클래스계층구조를 재구성하는 알고리즘들을 정의한다. 또한, 각 알고리즘들에 대하여, 알고리즘을 적용하기 전과 후의 각 클래스계층구조들로부터 생성할 수 있는 객체들의 집합이 변화하지 알고 보존됨을 증명하였다. 본 논문에서 제안하는 재구성기법은 클래스계층구조의 구축 및 재구성 등의 지침으로서 사용할 수 있으며, 이러한 평가척도들을 기반으로 하는 클래스계층구조의 재구성 알고리즘들은 객체지향 소프트웨어 개발시에 유용한 도구로서 개발자들에게 도움이 될 수 있다.
탄소성 구성방정식은 주로 미분방적식(rate equation)으로 이루어져 있기 때문에 유한요소법 등을 이용한 지반구조물 해석시 미분방정식들에 대한 수치적분을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 구조물의 거동을 해석할시 미분방정식들을 위한 적분방법은 해석결과의 정확성과 유한요소법 모델링의 안전성에 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 최근에 개발되어 사용되고 있는 흙에 관한 구성모델인 "Two-surface soil plasticity model (Manzari and Dafalias 1997)"을 Implicit return-mapping 수치적분방법을 이용하여 실행하는 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 수치적분방법은 Closest-Point-Projection Method(CPPM) 방법으로 탄성 예측자-소성 교정자(elastic predictor-plastic corrector) 개념을 Implicit Backward Euler방법으로 체계화 시킨 알고리듬이다. 본 연구에서 수행한 "Two-surface soil plasticity model"은 조립토의 비선형거동을 해석하며, Bounding surface 개념 및 비선형 등방경화와 이동경화법칙을 사용하는 모델이다. 본 연구는 CPPM 방법이 정확하고 안정되며 유용한 수치적분을 수행할 수 있는 알고리듬이라는 것을 제시한다. 또한, CPPM 알고리듬은 구성방정식의 해를 반복적으로 해석하는 동안 "Consistent tangent operator $d{\sigma}/d{\varepsilon}$"를 제공하므로, 비선형 유한요소 해석이 2차(quadratic convergence rate)의 수렴 조건을 만족하는데 기여한다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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