An accurate and highly efficient inverse element labelled iPCB is developed based on the inverse finite element method (iFEM) for real-time shape estimation of plane-curved structures (such as arch bridges) utilizing onboard strain data. This inverse problem, named shape sensing, is vital for the design of smart structures and structural health monitoring (SHM) procedures. The iPCB formulation is defined based on a least-squares variational principle that employs curved Timoshenko beam theory as its baseline. The accurate strain-displacement relationship considering tension-bending coupling is used to establish theoretical and measured section strains. The displacement fields of the isoparametric element iPCB are interpolated utilizing nonuniform rational B-spline (NURBS) basis functions, enabling exact geometric modelling even with a very coarse mesh density. The present formulation is completely free from membrane and shear locking. Numerical validation examples for different curved structures subjected to different loading conditions have been performed and have demonstrated the excellent prediction capability of iPCBs. The present formulation has also been shown to be practical and robust since relatively accurate predictions can be obtained even omitting the shear deformation contributions and considering polluted strain measures. The current element offers a promising tool for real-time shape estimation of plane-curved structures.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1457-1469
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2017
일반계 고등학생의 사교육비 지출은 대학입시와 맞물려 최근 더욱 증가하고 있는 동시에 가구소득 수준, 지역 등에 따라 양극화되고 있다. 기존의 사교육비 연구는 주로 다중회귀모형을 토대로 최소자승법을 이용하였으나 자료가 최소자승법의 기본가정인 정규성과 등분산성을 만족하지 않으면 분석결과의 신뢰성에 대한 문제가 발생된다. 본 연구는 2015년도 사교육실태조사자료에 대하여 정규성과 등분산성이 성립되지 않음을 확인하고 이를 통제할 수 있는 베이지안 분위회귀모형을 적합한 후 깁스 샘플링 방법을 이용하여 사교육비 지출규모 수준 (분위수)에 따라 영향요인들을 분석하였다. 분석결과 학생의 성별, 부모의 나이, 방과후 학교 참여시간과 비용은 사교육비 지출규모에 의미있는 영향을 주지 못하였다. 가구소득은 사교육비 지출규모의 모든 수준에서 동일하게 영향을 주는 요인으로 파악되었다. 그 외, 거주지역, 총사교육시간, 학생의 성적, 부모의 교육정도, 가구의 경제활동주체, 방과후 학교 참여여부, EBS 교재비용은 사교육비 지출 규모의 수준에 따라 다르게 영향을 주었다.
본 연구에서는 중소기업의 개방형 혁신이 기업의 혁신성과에 미치는 영향에 대해 알아보았는데, 대부분의 연구들은 개방형 혁신과 혁신성과의 관계에서 내생성을 고려하지 않고 있어 정확한 분석을 통한 추정에 한계가 존재하였으므로 이것을 극복하고자 실증적 연구를 수행하였다. 중소기업 512개를 대상으로 수집한 자료를 토대로 연구를 추진하였으며, 내생성을 최소화하기 위하여 3SLS방법을 활용하였다. 분석결과, 중소기업의 개방형 혁신 중 개방형 혁신투자, 외부 아이디어 활용은 프로젝트 성공 및 기술적 성과에 긍정적인 영향을 주었으며, 기업 협력은 기술적 성과에만 영향을 준 것으로 나타났다. 반면 기술도입 및 연구조직과의 협력은 혁신성과에 영향을 주지 않는 것으로 나타났는데 이것은 중소기업의 개방형 혁신이 비교적 저렴한 활동에 국한되었기 때문인 것으로 추정된다. 따라서 중소기업의 개방형 혁신을 활성화 하기 위해서는 상대적으로 비용이 높은 활동에 대한 지원을 강화하여 기업의 혁신성과를 높일 수 방안을 마련해야 할 것으로 보인다. 또한 개방형 혁신 활동의 어려움을 줄이기 위해 국내 대학과 출연연구원은 기업 중심의 네트워크 구축 지원과 함께 보유기술의 활용을 적극적으로 지원하여 혁신성과를 확장시켜야 할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1171-1180
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2010
회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3498-3511
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2016
We investigate the channel state information (CSI) in multi-input multi-output (MIMO) cooperative networks that employ the amplify-and-forward transmission scheme. Least squares and expectation conditional maximization have been proposed in the system. However, neither of these two approaches takes advantage of channel sparsity, and they cause estimation performance loss. Unlike linear channel estimation methods, several compressed channel estimation methods are proposed in this study to exploit the sparsity of the MIMO cooperative channels based on the theory of compressed sensing. First, the channel estimation problem is formulated as a compressed sensing problem by using sparse decomposition theory. Second, the lower bound is derived for the estimation, and the MIMO relay channel is reconstructed via compressive sampling matching pursuit algorithms. Finally, based on this model, we propose a novel algorithm so called sparsity adaptive expectation maximization (SAEM) by using Kalman filter and expectation maximization algorithm so that it can exploit channel sparsity alternatively and also track the true support set of time-varying channel. Kalman filter is used to provide soft information of transmitted signals to the EM-based algorithm. Various numerical simulation results indicate that the proposed sparse channel estimation technique outperforms the previous estimation schemes.
In this study, the core dynamics of a PWR reactor is identified online by a recursive least-squares method. Based on the identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to designing an automatic controller for the thermal power control of PWR reactors. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, this procedure for solving the optimization problem is repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired temperature, as well as minimizing the variation of the control rod positions. In addition, the objectives are subject to the maximum and minimum control rod positions as well as the maximum control rod speed. Therefore, a genetic algorithm that is appropriate for the accomplishment of multiple objectives is utilized in order to optimize the model predictive controller. A three-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) , is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From the results of a numerical simulation that was carried out in order to verify the performance of the proposed controller with a $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and a $10\%$ step increase or decrease (which were design requirements), it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.
Damping ratio and frequency have influence on dynamic serviceability or instability such as vortex-induced vibration and displacement amplification due to earthquake and critical flutter velocity, and it is thus important to make determination of damping ratio and frequency accurate. As bridges are getting longer, small scale model test considering similitude law must be conducted to evaluate damping ratio and frequency. Analysis conditions modified by similitude law are applied to experimental test considering different scale ratios. Generally, Nyquist frequency condition based on natural frequency modified by similitude law has been used to determine sampling rate for different scale ratios, and total time length has been determined by users arbitrarily or by considering similitude law with respect to time for different scale ratios. However, Nyquist frequency condition is not suitable for multimode system with noisy signals. In addition, there is no specified criteria for determination of total time length. Those analysis conditions severely affect accuracy of damping ratio. The focus of this study is made on the determination of minimum analysis conditions for different scale ratios. Influence of signal to noise ratio is studied according to the level of noise level. Free initial value problem is proposed to resolve the condition that is difficult to know original initial value for free vibration. Ambient and free vibration tests were used to analyze the dynamic properties of a system using data collected from tests with a two degree-of-freedom section model and performed on full bridge 3D models of cable stayed bridges. The free decay is estimated with the stochastic subspace identification method that uses displacement data to measure damping ratios under noisy conditions, and the iterative least squares method that adopts low pass filtering and fourth order central differencing. Reasonable results were yielded in numerical and experimental tests.
본 연구는 재료비선형 문제를 다루기 위한 비선형 MLS 차분법의 정식화 과정을 제시한다. MLS 차분법은 절점모델을 기반으로 고속 미분근사식을 활용하여 지배 미분방정식을 직접 이산화 하는데, 변수를 변위로 일원화한 Navier 방정식을 사용하여 탄성재료 문제를 다룬 기존의 MLS 차분법은 재료의 구성방정식을 별도로 고려할 수 없다. 본 연구에서는 비선형 재료의 구성방정식을 반영할 수 있는 강정식화를 위해 1차 미분근사를 반복 사용하는 겹미분근사를 고안했다. 응력의 발산으로 표현되는 평형방정식을 그대로 이산화하고 Newton 방법을 적용하여 반복계산을 통해 수렴해를 찾는 비선형 알고리즘을 제시했다. 응력 계산과 내부변수의 갱신은 return mapping 알고리즘을 활용하였고, 알고리즘 접선계수(algorithmic tangent modulus)의 적용을 통해 빠르고 안정적인 반복계산이 가능하도록 하였다. 재생성 시험을 통해 겹미분근사의 정당성을 검증했고, 비선형재료에 대한 인장문제의 해석을 통해 개발된 비선형 MLS 차분 알고리즘의 정확성과 안정성을 확인하였다.
본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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