• 한국방재학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문에서는 유역 내 침수피해를 예측할 수 있는 실현가능한 수단으로써 인공신경망의 활용에 대해 제안하고자 한다. 유역 내 다양한 환경인자에 의한 침수피해 예측모형의 구축을 위해 108개 중유역을 대상으로 1990년부터 2000년까지 강우량, 침수피해면적, 토지이용 등 총 27개의 매개변수를 선정하여 총 49개의 데이터 세트를 구성하였다. 연구결과, 침수피해는 강우량과 같은 기상정보 뿐 만 아니라 다양한 유역환경의 특성에 영향을 받는 것으로 나타났으며 인공신경망 모형에 의해 R=0.92 수준에서 예측값과 관측값이 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 인공신경망은 입력값들과 대응된 출력값들을 알고 있는 경우 과거와 현재의 시공간 정보를 활용하여 특정유역의 강우량에 따른 침수피해면적을 산정 할 수 있으며, 복잡하고 비선형적 역동성을 지니고 있는 유역 내 환경변화에 대한 예측모형으로 활용이 가능하다고 판단된다. 또한 인공신경망은 입력자료의 중요도를 평가하는데 이용될 수 있으며, 기존 모형에서 다루어지는 매개변수중요도를 정량화 시킬 수 있어 다른 모형의 매개변수 추정이나 보정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Computers and Concrete
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• 제22권3호
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• pp.337-353
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• 2018

The present study focuses on examining the structural behaviour of steel-fibre-reinforced concrete (SFRC) beams under high rates of loading largely associated with impact problems. Fibres are added to the concrete mix to enhance ductility and energy absorption, which is important for impact-resistant design. A simple, yet practical non-linear finite-element analysis (NLFEA) model was used in the present study. Experimental static and impact tests were also carried out on beams spanning 1.3 meter with weights dropped from heights of 1.5 m and 2.5 m, respectively. The numerical model realistically describes the fully-brittle tensile behaviour of plain concrete as well as the contribution of steel fibres to the post-cracking response (the latter was allowed for by conveniently adjusting the constitutive relations for plain concrete, mainly in uniaxial tension). Suitable material relations (describing compression, tension and shear) were selected for SFRC and incorporated into ABAQUS software Brittle Cracking concrete model. A more complex model (i.e., the Damaged Plasticity concrete model in ABAQUS) was also considered and it was found that the seemingly simple (but fundamental) Brittle Cracking model yielded reliable results. Published data obtained from drop-weight experimental tests on RC and SFRC beams indicates that there is an increase in the maximum load recorded (compared to the corresponding static one) and a reduction in the portion of the beam span reacting to the impact load. However, there is considerable scatter and the specimens were often tested to complete destruction and thus yielding post-failure characteristics of little design value and making it difficult to pinpoint the actual load-carrying capacity and identify the associated true ultimate limit state (ULS). To address this, dynamic NLFEA was employed and the impact load applied was reduced gradually and applied in pulses to pinpoint the actual failure point. Different case studies were considered covering impact loading responses at both the material and structural levels as well as comparisons between RC and SFRC specimens. Steel fibres were found to increase the load-carrying capacity and deformability by offering better control over the cracking process concrete undergoes and allowing the impact energy to be absorbed more effectively compared to conventional RC members. This is useful for impact-resistant design of SFRC beams.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.523-530
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• 2017

본 연구에서는 역량스펙트럼법을 이용해 얻어진 구조물의 성능점을 확률적으로 평가하는 방법을 제시하였다. ATC-40에 따라 역량스펙트럼법을 이용하여 4층 1경간 철골구조물의 성능점을 산정하였다. 요구스펙트럼을 이용하여 구조물의 성능한계를 초과하는지 여부를 분석하기 위해 구조부재의 소성변형각으로부터 정의되는 구조물의 성능한계에 대해 한계변위를 도출하였다. 또한 설계응답스펙트럼과 유사한 응답스펙트럼을 가지는 인공지진파 30개를 선정하여 스펙트럼 가속도에 따른 각 성능한계의 초과여부를 통해 fragility curve를 도출하였다. 관측된 초과확률을 이용하여 fragility curve를 도출하기 위해 maximum likelihood method를 사용하였다. 각 성능한계점에 대응하는 설계응답스펙트럼의 응답가속도값에서 성능한계점을 초과할 확률은 존재하는 것으로 확인되었다. 본 방식은 구조물의 성능점에 대해 지진파의 불확실성을 고려한 확률적 평가가 가능하고, 시간증분해석이 필요하지 않아 해석시간을 상당부분 단축시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.9-17
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• 2021

빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서 원형 아치의 사용 증가로 인해 이러한 구조물의 동적 거동 해석에 있어 괄목할 만한 성과가 있어 왔다. 탄성 원형 아치의 안정성 거동 해석분야는 많은 연구자들의 관심분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한차분법 혹은 유한요소법으로 해결해왔다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중으로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. 상미분방정식 혹은 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 또한 비선형 구조, 하중, 혹은 재료 물성 치로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 지금도 많이 사용된다. 본 연구에서는, DQM을 이용하여 중면 신장 및 회전 관성의 영향을 고려한 원형 아치의 내 평면 진동을 분석하였다. 다양한 매개변수 비, 경계 조건, 그리고 열림 각에 따른 기본 진동수를 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해 혹은 다른 수치해석과 비교하였다. 해석결과에 따르면 DQM은, 적은 격자점을 사용하고도, 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었고, 중면 신장 및 회전 관성이 원형 아치의 기본 진동수에 미치는 영향을 분석할 수 있게 했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• Advances in nano research
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• 제16권4호
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• pp.325-340
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• 2024

There are several novel uses for dispersing many nanoparticles into a conventional fluid, including dynamic sealing, damping, heat dissipation, microfluidics, and more. Therefore, melting heat and mass transfer characteristics of a 3-D MHD Hybrid Nanofluid flow over a rotating disc with presenting dufour and soret effects are assessed numerically in this study. In this instance, we investigated both ferric sulfate and molybdenum disulfide as nanoparticles suspended within base fluid water. The governing partial differential equations are transformed into linked higher-order non-linear ordinary differential equations by the local similarity transformation. The collection of these deduced equations is then resolved using a Chebyshev spectral collocation-based algorithm built into the Mathematica software. To demonstrate how different instances of hybrid/ nanofluid are impacted by changes in temperature, velocity, and the distribution of nanoparticle concentration, examples of graphical and numerical data are given. For many values of the material parameters, the computational findings are shown. Simulations conducted for different physical parameters in the model show that adding hybrid nanoparticle to the fluid mixture increases heat transfer in comparison to simple nanofluids. It has been identified that hybrid nanoparticles, as opposed to single-type nanoparticles, need to be taken into consideration to create an effective thermal system. Furthermore, porosity lowers the velocities of simple and hybrid nanofluids in both cases. Additionally, results show that the drag force from skin friction causes the nanoparticle fluid to travel more slowly than the hybrid nanoparticle fluid. The findings also demonstrate that suction factors like magnetic and porosity parameters, as well as nanoparticles, raise the skin friction coefficient. Furthermore, It indicates that the outcomes from different flow scenarios correlate and are in strong agreement with the findings from the published literature. Bar chart depictions are altered by changes in flow rates. Moreover, the results confirm doctors' views to prescribe hybrid nanoparticle and particle nanoparticle contents for achalasia patients and also those who suffer from esophageal stricture and tumors. The results of this study can also be applied to the energy generated by the melting disc surface, which has a variety of industrial uses. These include, but are not limited to, the preparation of semiconductor materials, the solidification of magma, the melting of permafrost, and the refreezing of frozen land.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.923-932
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• 2024

이 연구의 목적은 과학기술 시대 교수학습의 방향을 탐색하는 것이다. 결론은 다음과 같다. 신유물론 입장에서 교수학습의 방향은 첫째, 학습 경험의 중요성을 강조한다. 둘째, 의미 부여를 중시한 교수 방법이 필요하다. 셋째, 다양한 관점과 배경을 고려할 필요가 있다. 현상학 시대 교수학습 방향은 첫째, 학습의 의미와 의미 부여가 중요하다. 둘째, 주체적 학습자의 역할을 강조한다. 셋째, 다양한 경험을 통합해야 한다. 넷째, 환경과 상황에 따른 유연한 접근이 필요하다. 고정된 교수법이 아니라 학습자의 상황과 요구에 맞추어 다양한 교수 전략을 활용할 필요가 있다. 행위자 네트워크 이론 관점에서 교수학습의 방향은 첫째, 다양한 행위자를 포용할 필요가 있다. 둘째, 중재자 행위자의 역할을 이해할 필요가 있다. 셋째, 네트워크의 동적인 측면을 강조할 필요가 있다. 넷째, 상호작용과 의미 부여를 강조할 필요가 있다. 다섯째, 기술과의 상호작용을 강화할 필요가 있다. 여섯째, 비선형적이고 열린 학습 환경을 조성할 필요가 있다. 트랜드 코리아 2024에서 제시한 사회와 교수학습의 방향은 분초 사회에서는 시간이 귀중한 자원으로 간주하며, 변화하는 환경에서 교수학습은 적응하고 유용한 방향으로 발전해야 한다.

• 생물정신의학
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• 제5권1호
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• pp.95-101
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• 1998

치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나, 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스 이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파 신호를 최대 양수 리아프노프 지수를 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한 가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알쯔하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털화한 후에 비선형 분석법 중 하나인 최대 양수 리아프노프 지수를 산출하였다. 알쯔하이머형 치매군은 전체 15개의 전극 부위 중 8곳의 전극 부위에서 대조군에 비하여 유의하게 낮은 최대 양수 리아프노프 지수를 나타내었다. 각 두뇌 영역별 및 반구별 분석에서도 알쯔하이머형 치매군이 대조군에 비하여 전 두뇌 영역에서 최대 양수 리아프노프 지수가 유의하게 낮았다. 이에 따라 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파를 비선형적 분석하여 조사한 이들 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과는 향후 뇌파의 비선형적 분석인 리아프노프 지수 산출이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1082-1090
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• 2009

노력성 폐활량(FVC) 검사시 호식기류의 최대값인 최고호기유량(PEF)은 호흡기능의 평가에 매우 중요하게 활용되는 진단 매개변수이다. PEF는 검사 초기에 매우 짧은 순간에 크게 증가하는 양상을 띠기 때문에 호흡기류센서의 동특성이 충분하지 않은 경우 측정오차가 발생한다. 본 연구에서는 노력성 호식기류 상의 초기 상승속도($S_r$)를 산출하고 $S_r$ 값에 기초하여 센서 출력값을 보정하는 새로운 기법을 제안하였다. 미국 흥부학회(ATS)에서 제공하는 표준 기류신호 파형 26개를 생성하여(F) 속도계측형 호흡기류센서로 통과시키며 센서 출력신호(N)를 축적하였다. F의 최대값인 PEF와 N의 최대값인 $N_{PEF}$, 간에는 당초 예상했던 대로 2차함수 관계가 성립하였으나(상관계수 0.9997), ATS파형 #2 및 26은 상당한 이탈을 보였다(상대오차>10%). $N_{PEF}$의 상대오차와 $S_r$간의 관계를 분석하여 상호 선형적인 관계를 얻었으므로, 이를 이용하여 보정한 결과 PEF 상대오차의 99% 신뢰구간이 약 2.5% 이었다. 이는 국제표준인 ATS의 오차한계인 10%의 1/4 이내로써 매우 정확한 보정이 이루어졌다. 따라서 본 연구에서 제안하는 보정기법은 호흡기류센서 교정시 매우 유용하리라 판단된다.