Bridge displacement contains vital information for bridge condition and performance. Due to the limits of direct displacement measurement methods, the indirect displacement reconstruction methods based on the strain or acceleration data are also developed in engineering applications. There are still some deficiencies of the displacement reconstruction methods based on strain or acceleration in practice. This paper proposed a novel method based on long short-term memory (LSTM) networks to reconstruct the bridge dynamic displacements with the strain and acceleration data source. The LSTM networks with three hidden layers are utilized to map the relationships between the measured responses and the bridge displacement. To achieve the data fusion, the input strain and acceleration data need to be preprocessed by normalization and then the corresponding dynamic displacement responses can be reconstructed by the LSTM networks. In the numerical simulation, the errors of the displacement reconstruction are below 9% for different load cases, and the proposed method is robust when the input strain and acceleration data contains additive noise. The hyper-parameter effect is analyzed and the displacement reconstruction accuracies of different machine learning methods are compared. For experimental verification, the errors are below 6% for the simply supported beam and continuous beam cases. Both the numerical and experimental results indicate that the proposed data fusion method can accurately reconstruct the displacement.
MT 전달함수의 추정과정에서 로버스트 방법의 적용은 현재 전자탐사 분야에서 일반적이다. 적절하게 고안되고 적용된 로버스트 방법은 출력 채널인 전기장에 포함되어 있는 외치의 영향을 감소시킬 수 있으나, HLP(High leverage point)라 불리 우는 자기장(입력 채널)의 외치에 종종 민감하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위해 HLP의 영향을 최소화할 수 있는 BI(Bounded Influence) 추정이 제안되었고, 전통적인 로버스트 방법보다 신뢰성 있는 전달함수를 제공하는 것으로 보고되었다. 이는 BI 추정이 M-추정을 적용함과 동시에 자기장 성분만으로 결정되는 모자행렬의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하는 방법이기 때문이다. 본 연구에서는 전달함수 추정과정에 BI 추정을 적용하고, 이와 더불어 전처리 단계로서 전자기장의 통계적 분포를 이용해 주파수 영역에서 극단적인 전기장과 자기장 자료의 영향을 감소시키는 기법을 개발하였다. 개발된 전처리 기법은 BI 추정으로 제거될 수 없는 자료를 주파수 영역에서 효과적으로 제거하는 것으로 생각된다. 본 연구에서 개발된 기법의 효율성과 장점은 합성 자료와 현장 자료를 이용하여 도시될 것이다.
This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.
전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.
A three-dimensional Lagrangian explicit time-integration finite element code for analyzing the dynamic impact phenomena was developed. It uses four node tetrahedral elements. In order to consider the effects of strain rate hardening, strain hardening and thermal softening, which are frequently observed in high-velocity deformation phenomena, Johnson-Cook model is used as constitutive model. For more accurate and robust contact force computation, the defense node contact algorithm was adopted and implemented. In order to evaluate the performance of the newly developed three-dimensional hydrocode NET3D, numerical simulations of the oblique impact of mild steel plate by mild steel sphere were carried out. Ballistic limit about various oblique angle between 0 degree and 80 degree was estimated through a series of simulations with different initial velocities of sphere. Element eroding by equivalent plastic strain was applied to mild steel spheres and targets. Ballistic limits and fracture characteristics obtained from simulation were compared with experimental results conducted by Finnegan et al. From numerical studies, the following conclusions were reached. (1) Simulations could successfully reproduce the key features observed in experiment such as tensile failure termed "disking"at normal impacts and outwards bending of partially formed plus segments termed "hinge-mode"at oblique impacts. (2) Simulation results fur 60 degrees oblique impact at 0.70 km/s and 0.91 km/s were compared with experimental results and Eulerian hydrocode CTH simulation results. The Lagrangian code NET3D is superior to Eulerian code CTH in the computational accuracy. Agreement with the experimentally obtained final deformed cross-sections of the projectile is excellent. (3) Agreement with the experimental ballistic limit data, particularly at the high-obliquity impacts, is reasonably good. (4) The simulation result is not very sensitive to eroding condition but slightly influenced by friction coefficient.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1113-1125
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2013
기업의 부도를 예측하는 것은 회계나 재무 분야에서 중요한 연구주제이다. 지금까지 기업 부도예측을 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 적용되었으나 주로 단일 모형을 사용함으로서 복잡한 분류 문제에의 적용에 한계를 갖고 있었다. 본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 SVM (support vector machine) 모형들을 결합한 앙상블 SVM 모형 (ensemble SVM model)을 부도예측에 사용하고자 한다. 제안된 앙상블 모형은 v-조각 교차 타당성 (v-fold cross-validation)에 의해 얻어진 여러 가지 모형 중에서 성능이 좋은 상위 k개의 단일 모형으로 구성하고 과반수 투표 방식 (majority voting)을 사용하여 미지의 클래스를 분류한다. 본 논문에서 제안된 앙상블 SVM 모형의 성능을 평가하기 위해 실제 기업의 재무비율 자료와 모의실험자료를 가지고 실험하였고, 실험결과 제안된 앙상블 모형이 여러 가지 평가척도 하에서 단일 SVM 모형들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
$NO_x$ emissions from diesel vehicles have been regarded as a main cause of high $NO_2$ concentration in metropolitan area. Recent studies have shown that the on-road $NO_x$ emissions of diesel vehicles are quite higher than the emission limits specified with the pre-defined test method for emission certification. To reduce air pollutants effectively, the discrepancy of emissions in certification and real-driving conditions should be tackled. In this study, the real-driving emissions have been estimated with portable emission measurement system (PEMS). The results of this study have shown that the on-road $NO_x$ emissions from diesel vehicles have been decreased as the introduction of stricter emission regulation, EURO-6, but additional reduction should be still required and robust technologies should be applied to control $NO_x$ in real-driving conditions. RDE-LDV (Real Driving Emission - Light Duty Vehicles) test method being developed in the European Union can represent excessive on-road $NO_x$ emissions of diesel vehicles as applied emission technologies and can be a solution to remove discrepant $NO_x$ emissions between certification and Korean real-driving conditions. Among the $NO_x$ reduction technologies for EURO-6 diesel vehicles, selective catalytic reduction (SCR) system has shown the better performance than lean $NO_x$ trap (LNT) system to control on-road $NO_x$ emissions. Implementing RDE-LDV will require vehicle manufacturers to adopt the more effective $NO_x$ reduction technology in real driving conditions.
There has been studied flow to minimize the spot size to increase data capacity. Optical data storage devices are being developed near practical limits with wavelength and NA of 405nm and 0.85. There has been studied many types of next generation storage devices such as blu-ray multilayer system, probe based data storage and holographic data storage. Among these data storage devices, solid immersion lens(SIL) based near field recording (NFR) has been widely studied. In this system, SIL is the key component that focuses the laser beam with a very small size which enables ultra high data capacity. Therefore, optical performance evaluation system is required for SIL assembly. In this dissertation, a simple and accurate SIL assembly measurement method is proposed with wedge plate lateral shearing interferometer(LSI). Wedge plate LSI is cheaper than commercialized interferometer, robust to the vibration and the moving distance for phase shifting is large that is order of micrometer. We designed the thickness, wedge angle, material, surface quality and wavelength of wedge plate as 1mm, 0.02degree, fused silica, lamda/10(10-5) and 405nm, respectively. Also, we confirmed simulation and experimental results with quantitative analysis. This simple wedge plate LSI can be applied to different types of SIL such as solid immersion mirror(SIM), hemispherical, super-hemispherical and elliptical SIL.
저전력 블루투스 통신의 가장 큰 한계점은 데이터 전송이 두 노드 사이의 싱글 홉 통신에서만 이루어질 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 스타 토폴로지를 고려하여 설계된 블루투스 통신의 한계를 보완하기 위해, 안정적인 멀티홉 데이터 전송을 보장하는 방법을 제안하였다. 싱글 홉 형태의 통신이 연속적으로 맺고 끊어져야 하는 멀티홉 환경에서의 안정성을 보장하기 위해, 본 연구에서는 GATT 계층에 정보를 저장하고 이를 동적으로 전달하는 방식을 시도하였다. 여러 노드들에 대한 통신 안정성을 보장하기 위해 전체 과정을 4개의 State로 나누어 해당 과정에서 전송 프로세스의 주요과정을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 각 State에 대한 체류 시간 및 이동 루틴을 설정하여 강건한 통신 체제를 설정하였고, 성능을 실제 실험을 통해 평가하였다. 실제 실험 환경을 통해 해당 방법이 3개 이상의 노드로 이루어진 네트워크에서 각각 높은 품질의 패킷 전송률을 보여주는 것을 확인하였다.
신경회로망은 지능제어알고리즘 중의 하나로 학습능력을 가지고 있다. 이러한 학습능력 때문에 많은 분야에서 널리 사용되고 있으나, 지능제어의 단점인 안정도 문제를 수학적으로 증명하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 신경회로망의 한 종류인 RBFN과 적응제어기법을 이용하여 로봇 매니퓰레이터 궤적 제어기를 구성하고 자 한다. 본 논문에서는 RBFN의 파라메터들을 적응제어기법을 이용하여 수학적으로 구하였고, 시스템의 안정도를 수학적으로 UUB를 만족한다는 것을 증명하였다. 그리고 수평다관절로봇 매니퓰레이터 궤적제어기에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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