• Geomechanics and Engineering
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• 제34권1호
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• pp.29-41
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• 2023

The 3D geospatial modeling of geotechnical information can aid in understanding the geotechnical characteristic values of the continuous subsurface at construction sites. In this study, a geostatistical optimization model for the three-dimensional (3D) mapping of subsurface stratification and the SPT-N value based on a trial-and-error rule was developed and applied to a dam emergency spillway site in South Korea. Geospatial database development for a geotechnical investigation, reconstitution of the target grid volume, and detection of outliers in the borehole dataset were implemented prior to the 3D modeling. For the site-specific subsurface stratification of the engineering geo-layer, we developed an integration method for the borehole and geophysical survey datasets based on the geostatistical optimization procedure of ordinary kriging and sequential Gaussian simulation (SGS) by comparing their cross-validation-based prediction residuals. We also developed an optimization technique based on SGS for estimating the 3D geometry of the SPT-N value. This method involves quantitatively testing the reliability of SGS and selecting the realizations with a high estimation accuracy. Boring tests were performed for validation, and the proposed method yielded more accurate prediction results and reproduced the spatial distribution of geotechnical information more effectively than the conventional geostatistical approach.

• 소성∙가공
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• 제8권1호
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• pp.29-37
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• 1999

An analysis system for sheet metal forming(SAT_STAMP) has been developed to improve the design and tryout process by predicting the deformation behavior more precisely. This analysis system consists of forming analysis, springback analysis and post processor modules. The more accurate prediction of stress history can be achieved due to the improved contact algorithm. Continuous simulation of sequential processes can be carried out conveniently without interruption by the improved data management of the developed system. The error of data transfer between forming analysis and springback analysis is minimized using the proper shell element. Several benchmark test results and practical results are presented to show the effectiveness and reliability of this program.

• 전산구조공학
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• 제7권4호
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• pp.137-144
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• 1994

기존 대형구조물의 안전진단에 관련하여 구조계의 동적계수를 실험적으로 추정하는 방법이 연구되었다. 시간영역방법인 순차적 예측오차방법과 주파수영역의 방법인 주파수응답함수 추정법이 비교검토되었다. 기법의 검증은 2 Bay 3층 구조물 모형에 대해서 수행되었는데, 각 실험적 방법에 의한 추정결과는 일관된 추정치를 보이었다. 그러나, 유한요소법에 의한 결과와는 차이를 보이었다. 이 차이는 구조해석시 절점조건에 대한 부적절한 모형화에 기인한 것으로 사료된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.47-55
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• 2000

개발하는 소프트웨어의 비용, 스케줄 및 노력을 예측하기 위하여 오늘날 많은 소프트웨어 비용 모델이 개발되었다. COCOMO II은 비순차적이며, 빠른 개발방법 과정 등의 새로운 소프트웨어 생명주기에 적합한 비용 모델이다. COCOMO II모델에서 최소자승 회귀분석 방법은 조율 방법으로 널리 사용되었다. 전통적인 회귀분석 조율 방법은 데이터 ？에 대한 가정이 위배된다. 즉, 원시자료는 특히 서로 다른 개발조직으로부터 비용인자 등급, 노력, 크기가 수집되며 부정확하고 이상치가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 우리는 COCOMO II모델을 가지고 상대오차를 최소화하는 모델 조율에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특징은 이상치를 갖는 원시 데이터에 덜 민감한 특성을 갖고 있다. 실험결과, 제안된 새로운 조율방법 MRE가 조정된 결정계수(adj-$R^2$), 표준편차(^$\sigma$), 예측 정도(PRED(L))에서 기존의 전통적 회귀분석 방법보다 우수하게 나타났다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제1권2호
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• pp.1-15
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• 1997

본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.503-518
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• 2012

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.