Modelling and fitting the spectral energy distribution (SED) of galaxies or regions of galaxies is one of the most useful methods available to the astronomer nowadays. By modelling the SEDs and comparing the models to the observations, we can collect important information on the physical processes at play in the formation and evolution of galaxies. The models allow to follow the evolution of the galaxies from their formation on. The versatility of code is crucial because of the diversity of galaxies. The analysis is only relevant and useful if the models can correctly reproduce this diversity now and across (as best as possible) all redshifts. On the other hand, the code needs to run fast to compare several million or tens of millions of models and to select the best (on a probabilistic basis) one that best resembles the observations. With this important point in mind, it seems logical that we should efficiently make use of the computer power available to the average astronomer. For instance, it seems difficult, today, to model and fit SEDs without a parallelized code. We present the new Python version of CIGALE SED fitting code and its characteristics. CIGALE comes in two main flavours: CIGALE Classic to fit SEDs and CIGALE Model to create spectra and SEDs of galaxies at all redshifts. The latest can potentially be used in conjunction with galaxy evolution models of galaxy formation and evolution such as semi-analytic ones.
대부분의 콘크리트구조설계기준은 구조물의 안전에 대한 여유를 확보하기 위해 하중계수 및 저항계수의 안전계수를 고려하고 있다. 이 안전계수는 하중과 저항의 통계적 불확실성을 적절하게 고려한 구조신뢰성 이론에 근거하여 결정되어야 하는데, 구조신뢰성 이론의 적용은 하중 및 저항에 대한 통계적 모델의 정립이 선행되어야 한다. 이 논문에서는 콘크리트 압축강도, 철근 항복강도 및 부재 단면치수의 통계적 변동성을 고려한 철근콘크리트 부재의 저항모델을 개발하였다. 통계모델 개발에 적용된 자료는 국내의 실험 및 시험 자료를 기초로 하였으며, 몬테칼로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)기법을 적용하였다. 이 논문의 결과는 콘크리트 구조설계 기준의 검증 및 개정작업에 유용한 자료를 제공할 것으로 기대된다.
Reliability-based design optimization (RBDO) problem is usually formulated as an optimization problem to minimize an objective function subjected to probabilistic constraint functions which may include deterministic design variables as well as random variables. The challenging task is that, because the probability models of the random variables are often assumed based on limited data, there exists a possibility of selecting inappropriate distribution models and/or model parameters for the random variables, which can often lead to disastrous consequences. In order to select the most appropriate distribution model from the limited observation data as well as model parameters, this study takes into account a set of possible candidate models for the random variables. The suitability of each model is then investigated by employing performance and risk functions. In this regard, this study enables structural design optimization and fitness assessment of the distribution models of the random variables at the same time. As the first paper of a two-part series, this paper describes a new design method considering probability model uncertainties. The robust performance of the proposed method is presented in Part 2. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, an example of ten-bar truss structure is considered. The numerical results show that the proposed method can provide the optimal design variables while guaranteeing the most desirable distribution models for the random variables even in case the limited data are only available.
최근 기후변화로 인한 국지성 호우 및 태풍 피해가 자주 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하다. 그러나 지점 및 레이더 강우 시 공간적 오차를 포함하고 있고, 유출 모형에 의한 유출수문곡선 역시 보정을 실시하더라도 관측유량과 오차를 가지고 있어 불확실성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 확률론적 강우 앙상블을 생성하여 강우의 불확실성을 확인하였다. 또한 유출 결과를 통해 수문 모형의 불확실성을 확인하였고, 블랜딩 기법을 이용하여 하나의 통합된 유출 수문곡선을 제시하였다. 생성된 강우앙상블은 강우강도 및 지형적인 영향으로 레이더가 과소 관측이 될 때, 강우 앙상블의 불확실성이 큰 것을 확인하였고, 블랜딩 기법을 적용하여 산정된 최적 유출 수문곡선은 유출모형의 불확실성을 크게 줄이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용한다면, 정확한 홍수량 산정 및 예측을 통해 집중호우로 인한 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
This paper aims to assess the seismic risk of a plane moment-resisting frames (MRFs) consisting of concrete-filled double skin steel tube (CFDST) columns and I-section steel beams. Firstly, three typical limit performance levels of CFDST structures are determined in accordance with the cyclic tests of seven CFDST joint specimens with 1/2-scaled and the limits stipulated in FEMA 356. Then, finite element (FE) models of the test specimens are built by considering with material degradation, nonlinear behavior of beam-column connections and panel zones. The mechanical behavior of the concrete material are modeled in compression stressed condition in trip-direction based on unified strength theory, and such numerical model were verified by tests. Besides, numerical models on 3, 6 and 9-story CFDST frames are established. Furthermore, the seismic responses of these models to earthquake excitations are investigated using nonlinear time-history analyses (NTHA), and the limits capacities are determined from incremental dynamic analyses (IDA). In addition, fragility curves are developed for these models associated with 10%/50yr and 2%/50yr events as defined in SAC project for the region on Los Angeles in the Unite State. Lastly, the annual probabilities of each limits and the collapse probabilities in 50 years for these models are calculated and compared. Such results provide risk information for the CFDST-MRFs based on the probabilistic risk assessment method.
이산사건 시뮬레이션에서의 미래사건 리스트 관리에 요구되는 우선순위 큐의 성능을 평가하기 위하여 사건의 삽입과 삭제패턴을 묘사한 성능 모델이 필요하다. 성능 모델을 이용하여 다양한 우선순위 큐 구조를 시간 복잡성 측면에서 비교 평가할 수 있다. 본 연구는 대상이 되는 시뮬레이션 모델이 반복적으로 운용되고, 실행 시간이 유한적인 경우에 보다 정확한 성능모델을 작성하는 방안을 제시한다. 제안된 성능모델은 다단계 마코브 프로세스 모델에 기반을 두어 확정적인 순서에 의한 삽입과 삭제를 하기 보다는 확률적인 패턴에 의해 연산 순서를 결정한다. 대한민국 육군의 전쟁 연습 모델인 창조 모델을 운영한 결과를 바탕으로 다단계 마코브 프로세스 모델을 작성한 사례연구를 포함하였다.
우리나라는 2016년 경주 지진과 2017년 포항 지진 이후 지진 재해 방지 대책의 필요성이 증가하고 있으며, 지진 피해 정량화를 위해 신뢰성 있는 지진 재해도 해석 기법과 지반운동 모델이 요구된다. 최근 심층 지하 시설에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 지하 암반층에서의 지진 재해 정량화 기법의 정확성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 국내 시추공 관측소에서 계측된 지반운동 자료를 활용하여 지하 암반층에서의 지반운동을 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 스펙트럴 가속도의 0.01~10초 주기 중 17개를 대상으로 경험적 기법 중 회귀분석을 적용하여 지반운동 모델을 개발하였다. 지반운동 모델의 예측 성능을 평가 및 개선하기 위해 잔차 분석을 수행하고, 보정 인자를 모델식에 추가하였다. 제안된 모델을 적용하였을 때 잔차의 구간 평균이 0에 근접하였고, 기존 국외 모델들과 유사한 종합 잔차의 표준편차를 확인함으로써 제안된 모델의 신뢰성을 확인하였다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
본 연구에서는 우리나라의 기후 특성의 영향으로 종종 발생하는 무유출량의 간헐하천 유역(Ephemeral catchment)에 확률기반 격자형 수문 모형을 구축하였다. 격자형 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하였으며 라우팅 모형의 결합으로 격자형 강우-유출 모형을 구축하였다. 확률 모형의 표현을 위하여 에러 모형을 결합시켰으며 간헐하천 유역에 적합하게 표현하기 위해서 검열된 오류 모형(censoring error model)을 사용하였다. 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형과의 비교를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 먼저 과거 주된 연구와 유역에 대한 검토를 통하여 그 필요성을 논하였으며 우리나라에서 수문 모형에 많이 사용되는 용담댐을 선정하여 수문 모형을 구축하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형의 사용이 더욱 적합한 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 이 과정에서 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 상당히 표현하였으며 이는 현실이지 못한 수문 모델링의 표현을 의미한다. 본 연구에서는 또한 두 모형의 심층적인 비교를 위하여 심화된 간헐하천 유역을 구축하고 수문 모델링을 하였다. 결과적으로 무유출의 빈도 증가에 따라 무유출량을 고려하는 검열된 오류 모형의 효율이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 우리나라의 수문 모델링에 있어서 간헐하천 유역에 대한 고려가 필요하다는 것을 의미한다.
최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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