• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.827-838
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• 2021

The dynamic displacement is considered to be an important indicator of structural safety, and becomes an indispensable part of Structural Health Monitoring (SHM) system for high-speed railway bridges. This paper proposes an indirect strain based dynamic displacement reconstruction methodology for high-speed railway box girders. For the typical box girders under eccentric train load, the plane section assumption and elementary beam theory is no longer applicable due to the bend-torsion coupling effects. The monitored strain was decoupled into bend and torsion induced strain, pre-trained multi-output support vector regression (M-SVR) model was employed for such decoupling process considering the sensor layout cost and reconstruction accuracy. The decoupled strained based displacement could be reconstructed respectively using box girder plate element analysis and mode superposition principle. For the transformation modal matrix has a significant impact on the reconstructed displacement accuracy, the modal order would be optimized using particle swarm algorithm (PSO), aiming to minimize the ill conditioned degree of transformation modal matrix and the displacement reconstruction error. Numerical simulation and dynamic load testing results show that the reconstructed displacement was in good agreement with the simulated or measured results, which verifies the validity and accuracy of the algorithm proposed in this paper.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권6호
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• pp.120-127
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• 1995

A nonlinear empirical state-space model of the Artificial Neural Network(ANN) has been developed. The nonlinear model structure incorporates characteristic, so as to enable identification of the transient response, as well as the steady-state response of a dynamic system. A hybrid feedfoward/feedback neural network, namely a Local Time Delayed Recurrent Multi-layer Perception(RMLP), is the model structure developed in this paper. RMLP is used to identify nonlinear dynamic system in an input/output sense. The feedfoward protion of the network architecture provides with the well-known curve fitting factor, while local recurrent and cross-talk connections provides the dynamics of the system. A dynamic learning algorithm is used to train the proposed network in a supervised manner. The derived dynamic learning algorithm exhibit a computationally desirable characteristic; both network sweep involved in the algorithm are performed forward, enhancing its parallel implementation. RMLP state-space and its associate learning algorithm is demonstrated through a simple examples. The simulation results are very encouraging.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4607-4616
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• 2023

We implement machine learning regression models to predict peak pressures of primary and secondary systems, a major safety concern in Loss Of Condenser Vacuum (LOCV) accident. We selected the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety-KINS standard (MARS-KS) code to analyze the LOCV accident, and the reference plant is the Korean Optimized Power Reactor 1000MWe (OPR1000). eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) is selected as a machine learning tool. The MARS-KS code is used to generate LOCV accident data and the data is applied to train the machine learning model. Hyperparameter optimization is performed using a simulated annealing. The randomly generated combination of initial conditions within the operating range is put into the input of the XGBoost model to predict the peak pressure. These initial conditions that cause peak pressure with MARS-KS generate the results. After such a process, the error between the predicted value and the code output is calculated. Uncertainty about the machine learning model is also calculated to verify the model accuracy. The machine learning model presented in this paper successfully identifies a combination of initial conditions that produce a more conservative peak pressure than the values calculated with existing methodologies.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권2호
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• pp.189-208
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• 2024

Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.131-140
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• 2022

레일장대화는 무도상교량의 소음, 진동, 충격 등의 문제점을 해결할 수 있는 경제적인 방안 중 하나이며, 최근 연동식 침목고정장치를 이용한 SSF 공법이 개발된 바 있다. 이 연구에서는 연동식 침목고정장치 적용 시 레일 높이 조정 및 열차 통과 시의 충격 흡수를 목적으로 교량침목 하부에 삽입되는 침목패드의 최적 연직강성을 결정하는 과정을 제시하였다. 침목패드의 최적 연직강성 결정을 위하여 관련 기존 기준을 검토하였으며, 유연다물체동적해석을 통하여 침목패드의 연직강성 변화에 따른 주행안전성, 승차감 및 궤도의 안전성에 대한 지표들과 교량 응답 변화를 검토하였다. 유연다물체동적해석은 상용프로그램인 ABAQUS와 VI-Rail을 이용하여 수행하였다. 수치해석은 30m 상로판형교에 대한 교량모델을 이용하여 수행하였으며, 침목패드의 연직강성이 7.5kN/mm ~ 240kN/mm로 변화할 때 ITX 새마을, KTX 및 화차 통과 시의 응답을 산정하였다. 수치해석에 적용된 궤도구성품 조건에서 침목패드의 최적 강성은 100kN/mm로 산정되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.139-146
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• 2010

본 연구에서는 복잡한 3차원 유한요소모델 충돌거동과 등가인 1차원 동역학 모델링 방법을 개발하기 위하여 새로운 1-D 모델링 방법을 제안하였다. 충돌 거동을 잘 일치시키기 위해서는 충돌 시너지를 주로 흡수하는 압괴 구간의 특성을 정확하게 모델링하는 것이 중요하다. KHST 편성차량을 대상으로 3차원 유한요소 모델의 차체단면에 설정한 단면 옵션으로 충돌해석 시 차체 단면에 작용하는 충격하중과 변형을 추출하여 새로운 1차원 충돌동역학 모델의 스프링요소 특성으로 모델링하고, 국내철도차량 안전기준의 열차 대 열차 충돌사고 각본으로 수치해석을 수행하였다. 두 모델의 에너지 흡수량, 충돌 가속도, 충격하중-변형 등을 비교한 결과가 잘 일치하였다.

• 공학교육연구
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• 제1권1호
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• pp.43-56
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• 1998

산업계 수요에 따른 중국 공학교육의 주요 개혁 동향들을 고찰하였다. 중국 공학교육 개혁의 추진 배경은 소련식의 전문교육과 문화대혁명의 영향으로 산업계의 고급 기술자가 부족하고 연령상의 단절이 있으며 졸업생들의 현장 적응력이 부족했기 때문이었다. 이에 따라 80년대부터 다양한 경로를 통해 산업계 수요에 맞는 신규 인력의 공급을 확대하고 기존의 산업계 기술자를 재교육하기 시작하였다. 이공계 대학의 입학 정원이 크게 증가하였고 대학원 입시에서 실무 경험자를 우대하는 정책을 실시하였다. 국가 교육위원회 주도로 산업계 수요에 맞는 고급 기술자의 양성 경로를 탐색하고, 이를 토대로 산학 협동의 공정석사 양성 방안을 실험하였다. 공과대학의 주요 개혁 동향으로는 우수학생의 양성, 복수 학위 제도, 현장 실습 강화, 학. 석사 통합 운영, 논문 석. 박사 제도, 산학 협동 인력 양성, 실험 대학, 성인 대학, 지방분교의 운영 등이 있다. 21세기를 앞두고 이러한 개혁 동향이 더욱 가속될 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.138-144
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• 2018

본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.

• 시큐리티연구
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• 제8호
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• pp.65-83
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• 2004

In modern society, the enterprises or the public organization have devised consistent means and methods with keen competition in high intelligence, high specialization and high competition for surviving in the struggle for existence. In the rapidly changing modern society like that, guard services are not free any more in the simple business. It will be survived only with consistent self-development and various abilities. Recently, it is on a trend that the enterprise including venture business requires the man of ability having many-sided thought, knowledge and capacity. That is, the era of a man with multi-function has come. The guards engaged in their present posts have to make efforts self-development consistently. And they have to work for self-development with theoretical knowledge acquirement about the expert knowledge escaping from simple function and business. The constitution including universities that train the guard should not adjust to the demand of quantitative manpower required in the enterprise organization with the training of the guard with simple functions only. It needs settlement as a curriculum with technology like ideology and knowledge breaking from short curriculum centered on function only in order to come to stay the recognition about guard services as expert services that the industrial society requires. The education centered on simple function should be replaced in the use of a high school, private academy and special guard institution. In addition, it requires a quality as the auxiliary, division, decision-making and spokesman according to the business role. Also, it requires the martial arts capacity, the communicative capacity, the sports or reports capacity, the guard driving capacity, the policy and assistant capacity and the information and analysis capacity, etc in individual. Lastly, it need each guard's change of cognition most of all. As part of the guard's adaptive plan according to the social change, it was enumerated like the mentioned above. It is important for the guard to prepare for the change of era and to build up quality and capacity before anything else.