컨테이너의 양 ${\cdot}$ 하역 작업 시 크레인을 정 위치에 고정시키고, 돌풍으로 인해 크레인이 레일방향으로 미끄러지는 것을 방지하는 장치가 레일클램프이다. 쐐기형 레일클램프는 풍속이 증가하면 쐐기작용에 의해 압착력이 증가하므로 구조적으로 안정성과 내구성이 있게 설계해야한다. 따라서 본 연구에서는 순차적 표본방법을 기반으로 하는 크리깅 모델을 이용하여 조 형상최적설계를 수행하였다. 크리깅은 표본점의 반응치를 기초로 내삽법에 의해 임의의 점에서의 반응치를 예측하는 근사기법의 하나이다. 이것은 최적설계 분야에서 자주 사용되는 근사기법인 반응표면법에 비해 반응치의 보다 정확한 예측이 가능하며 특히 비선형성이 강한 함수의 예측에 적합하다고 알려져 있다. 순차적 크리깅 모델에 의하여 구해진 최적해를 상용프로그램을 이용하여 구한 최적해와 비교하고 제안된 방법의 유용성을 검토하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)는 항만 자동화를 위한 수평 이송 시스템이며, 셔틀카(shuttle car)와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PLMSL(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 논문에서는 LMTT시스템 부품인 이동체(mover)의 경량화를 위하여 직교배열표 및 크리깅 방법을 이용하여 최적설계를 수행한다. 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠빔의 두께와 높이 방향의 치수를 결정하는 형상변수를 포함시켰다. 목적함수로는 중량, 제한조건 함수로는 안전율이 고려된 응력으로 설정하였다. 본 연구에서 제시된 방법으로 구한 최적해를 민감도기반 최적설계로 구해진 최적해와 비교, 검토하였다.
This study proposes a structural design method for the upper control arm installed at the rear side of a SUV. The weight of control arm can be reduced by applying the design and material technologies. In this research, the former includes optimization technology, and the latter the technologies for selecting aluminum as a steel-substitute material. Strength assessment is the most important design criterion in the structural design of a control arm. At the proto design stage of a new control arm, FE (finite element) analysis is often utilized to predict its strength. This study considers the static strength in the optimization process. The inertia relief method for FE analysis is utilized to simulate the static loading conditions. According to the classification of structural optimization, the structural design of a control arm is included in the category of shape optimization. In this study, the kriging interpolation method is adopted to obtain the minimum weight satisfying the strength constraint. Optimum designs are obtained by ANSYS WORKBENCH and the in-house program, EXCEL-kriging program. The optimum results determined from the in-house program are compared with those of ANSYS WORKBENCH.
본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.
조향계부품인 아우터타이로드 조립체에 대하여 경량화를 위한 최적화를 수행하였다. 지금까지의 아우터타이로드의 최적설계해석에서는 인너타이로드가 제외되었으나 본 연구에서는 조립체에 대한 최적화를 실시함으로써 실제 시험모드와 동일한 조건을 묘사하였다. 경량화 재료는 알루미늄 단조재이며 최적화 대상은 좌굴하중에 견딜수 있는 최소 중량의 아우터 타이로드 조립체의 형상이다. 형상 최적화 기법으로는 비선형 모델의 최적화 기법인 반응표면법과 크리깅 내삽법을 적용하였으며 초기모델 대비 각각 16.3%, 16.6%의 중량 감소 효과를 얻을 수 있었다. 근사모델로부터 얻은 최적설계 모델은 유한요소 해석을 통하여 검토한 결과 좌굴하중 예측치는 각각 2.6% 2.04% 중량예측치는 0.17% 0.13%의 오차를 가지고 있어 크리깅 기법 근사 모델이 더욱 최적해에 가까운 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다.
국가수치지도의 고도정보를 바탕으로 정확하고 효율적인 정규격자 수치고도모델을 생성하는 데에 있어서는 기초자료로 제공되어진 고도정보의 배치 형태와 수, 정확성을 유지하기 위한 기준점의 추가 방법, 수학적 추정 보간방법의 선택이 가장 중요하게 고려되어져야 할 것이며 , 이들의 이상적인 배합은 추정 고도의 정확성에 결정적 영향을 줄 것이다. 본 연구는 국가 수치지도에 이미 구축되어 있는 고도자료를 이용하여 정규격자 수치모델의 생성을 위한 다양한 격자망 간격과 일반적으로 수치고도모델 처리 프로그램에서 가장 많이 적용되고 있는 보간 방법들에 대하여 수치적 실험을 통한 문제점을 분석한 후, 가장 최적의 격자간격과 보간 방법을 제시하는데 목적을 두었다. 수치시험 결과 정규격자 수치고도모델의 생성에는 크리깅 보간방법이 표준오차가 가장 적게 계산되어 정확성 면에서 매우 우수한 결과를 가져 왔으며, 정규 격자망 간격은 생성할 등고선 간격의 2배가 가장 최적이라는 결과를 가져왔다.
본 논문은 거래빈도가 낮아 지금껏 적극적으로 시도되지 못한 상업용 토지의 가격을 정확히 추정하고자 하였다. 서울시 상업용 토지 실거래가 자료를 대상으로 선형 결합 형태의 평균 구조(전역적 경향), 지수 형태의 공분산함수 그리고 순수 오차항을 구성요소로 하는 모형을 구축 및 적용하였다. 상권별로 가격수준이 차별적으로 형성되는 상업용 토지 가격의 특성을 감안하여 대표적 공간보간기법인 크리깅 방법을 적용함으로써 지가의 공간적 상관성을 명시적으로 고려하였다. 더 나아가 희소한 자료의 한계를 극복하기 위해 전문가 지식을 사전 확률분포의 형태로 모형에 반영할 수 있는 베이지안 크리깅 방법을 활용하였다. 적용한 모형의 성능은 적합 과정에 사용되지 않은 검증 자료를 대상으로 검토하였으며, 전문가 지식의 반영과 공간적 상관성의 명시적 고려를 통해 가격 추정의 정확성이 높아진 사실을 확인하였다. 본 논문은 베이지안 크리깅 기법을 토지 가격 추정에 적용하되, 전문가의 주관적 지식을 명시적으로 모형에 반영하였다는 점 등에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 본 논문의 결과는 거래 자료가 희소한 상황에서도 신뢰성 있게 부동산 가격을 추정해야하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 용담댐 상류, 천천 시험유역을 대상으로 분포형 수문모형을 이용하여 강우의 공간분포 특성에 의한 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 분석하고, 유출 및 유사량 모의결과에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적으로 강우의 공간적 분포를 묘사하기 위해 사용되는 지점 강우 내삽기법(Thiessen Polygon: TP, Inverse Distance Weighting: IDW, Kriging) 및 레이더 강우 합성기법(Gauge-Radar ratio: GR, Conditional Merging: CM)을 이용하여 태풍으로 인한 3개의 집중호우 사상기간동안의 강우장을 생성한 후 각 기법들에 의해 생성된 강우장의 양적, 공간적 특성을 평가하였다. 또한, 각 기법별로 생성된 공간분포형 강우를 분포형 수문모형에 적용하여 강우의 공간분포에 따른 유역에서의 강우-유사-유출분석 및 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 비교 분석하였다. 그 결과, 지상 우량계를 이용한 내삽기법의 경우 유사한 우량주상도 및 수문응답을 나타내었으며, 원시 레이더 자료 및 GR기법에 의한 결과는 각각 과소, 과대산정된 반면 CM기법은 레이더 강우의 공간적 특성을 유지하면서 양적으로도 개선된 결과를 보여주었다. 또한 양적으로 유사한 강우장임에도 불구하고, 각 기법에 의한 강우장의 공간적 특성으로 인하여 대상유역내 침식 및 퇴적양상은 매우 상이하게 나타났다.
지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌던 한반도에서 2017년 규모 5.4의 강진이 포항지역에 발생함으로써 액상화 현상이 민가, 농지에서 광범위하게 나타났고 이에 액상화 현상을 예측하는 액상화 재해도 작성에 관한 연구수요가 높아지고 있다. 액상화 현상이란 느슨한 사질토에서 지진과 같은 큰 동적응력이 짧은 시간 작용할 때 과잉간극수압의 급격한 증가로 지반의 강도가 완전히 상실되는 현상을 의미한다. 액상화는 액상화 가능지수(liquefaction potential index, LPI)를 통해 평가할 수 있지만 LPI는 단일 시추공 별로 산출되기 때문에 해당지역의 대표성에 대한 문제가 발생하게 된다. 이러한 대표성의 문제는 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 활용한 공간보간을 통해 보완될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구통계학적인 공간보간 기법 중 하나인 크리깅(kriging)을 활용하여 지반정보의 대표성 문제를 해결하고자 하였으며 액상화 평가를 위한 지반정보DB를 구축하고자 하였다. 또한 구축된 지반정보DB를 활용하여 재현주기 별 액상화 재해도를 작성하였으며 액상화 재해도 결과는 교차검증을 통하여 정밀도 검증을 수행하였다.
Galloping is one of the most serious vibration problems in transmission lines. Power lines can be extensively damaged owing to aerodynamic instabilities caused by ice accretion. In this study, the accident probability induced by galloping phenomenon was analyzed using logistic regression analysis. As former studies have generally concluded, main factors considered were local weather factors and physical factors of power delivery systems. Since the number of transmission towers outnumbers the number of weather observatories, interpolation of weather factors, Kriging to be more specific, has been conducted in prior to forming galloping accident estimation model. Physical factors have been provided by Korea Electric Power Corporation, however because of the large number of explanatory variables, variable selection has been conducted, leaving total 11 variables. Before forming estimation model, with 84 provided galloping cases, 840 non-galloped cases were chosen out of 13 billion cases. Prediction model for accidents by galloping has been formed with logistic regression model and validated with 4-fold validation method, corresponding AUC value of ROC curve has been used to assess the discrimination level of estimation models. As the result, logistic regression analysis effectively discriminated the power lines that experienced galloping accidents from those that did not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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