• 제목/요약/키워드: water input-output

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Accelerated Monte Carlo analysis of flow-based system reliability through artificial neural network-based surrogate models

  • Yoon, Sungsik;Lee, Young-Joo;Jung, Hyung-Jo
    • Smart Structures and Systems
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    • 제26권2호
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    • pp.175-184
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    • 2020
  • Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.

물의 과열증기 모델링에 대한 신경회로망과 스플라인 보간법 비교 (Comparison of the neural networks with spline interpolation in modelling superheated water)

  • 이태환;박진현;김봉환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.685-690
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    • 2008
  • 수치해석적으로 열교환기의 열성능 평가를 하기 위하여는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값을 필요로 한다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표나 선도를 수치 해석에 직접적으로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 물의 과열증기 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력 2개의 노드로 구성된 입력층, 각각 15개와 25개의 노드로 구성된 2개의 은닉층, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등 3개의 노드로 구성된 출력층으로 이루어 진다. 스플라인 보간법에는 2차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망은 훨씬 더 많은 데이터에 대하여 작은 백분율 오차를 보여 주었으며, 이 결과로부터 신경회로망이 과열증기의 열역학적 성질들을 모델링하는데 아주 강력한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

국가 간 가상수 거래 산정 (Calculation of Virtual Water Trading Between Countries)

  • 박성제;강인혜;박주이;유시생
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.210-210
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    • 2018
  • 효과적인 물 사용과 물 관리 정책을 수립하기 위해서는 산업적 차원에서의 물 발자국 연구를 통해 산업 전반적인 수자원 활용 상황을 비교 분석할 필요가 있다. 또한 앞으로 국가 차원의 물 안보 정책을 수립하기 위해서는 기후변화와 국제환경 변화로 인해 우리나라의 물발자국 변화를 예측하는 것이 필수적이다. 국외에서는 일찍이 물과 환경전문 교육기관인 UNESCO-IHE를 중심으로 물발자국 산정방식의 이론적 연구와 함께 가상수 무역에 대한 연구를 진행해왔으며, 국제표준화기구(International Organization for Standardization, 이하 ISO)는 2014년 물발자국에 대한 가이드라인을 국제표준으로 지정하였다. 국내에서는 2009년 가상수와 물발자국에 대한 이론이 소개되어 공공기관의 주도로 가상수 및 물발자국과 관련된 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구결과를 바탕으로 데이터베이스를 구축하기도 하였으나 1차 산업 위주로 구성되어 있어 2차, 3차 산업 등 다른 산업에 대한 정보는 부족한 상태이다. 따라서 앞으로는 2차, 3차 산업 등에 대한 연구가 필요하다. 국제 가상수 거래의 도출을 위한 기초자료로서 WIOD의 input-output tables와 environmental accounts 등을 활용하였다. 본 연구에서는 생산량, 물사용량과 관련된 지표를 결합하여 가상수량을 도출하는 과정을 제시하고, 가상수 이동흐름 및 추이를 분석하였다. 이를 위해 주요 16개국(아르헨티나, 호주, 브라질, 캐나다, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 한국, 러시아, 사우디아라비아, 태국, 미국, 베트남)의 농축산물 주요 10개 품목(쌀, 보리, 옥수수, 밀, 콩, 감자, 채소, 소고기, 돼지고기, 계란)을 대상으로 분석을 실시했다. 또한 국가별 가상수 교역량, 국가 간 가상수 교역량에 대한 1989년부터 2014년까지의 데이터셋을 구축하고 이에 대해 분석을 수행하였다. 가상수 교역의 품목별 분석결과 주요 16개국의 주요 가상수 수입 품목은 콩, 옥수수, 밀, 보리 순이며, 주요 가상수 수출 품목은 밀, 콩, 옥수수, 쌀 순으로 파악되었다. 가상수의 종류별로 분석한 결과 가상수 교역량은 지난 25년간 녹색 가상수가 94%의 압도적으로 많은 비중을 차지하고 있었다. 국가별로 가상수 수출입량을 분석한 결과 1989년에서 2013년까지 미국, 브라질, 아르헨티나, 호주 등 주요 농업 국가들이 전 세계 가상수 수출에서 우위를 점하고 있는 것으로 분석되었다.

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보일러-터빈 설비에 대한 기준모델 추종 퍼지 제어시스템의 설계 (A Design of Reference Model Following Fuzzy Control System for Boiler-Turbine Equipment)

  • 정호성;황창선;황현준
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제11권4호
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    • pp.82-91
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    • 1997
  • I보일러-터빈 설비는 화력발전소의 주전원설비 내지 자가발전설비로서 보일러는 연료를 연소시켜 그 열을 수관내의 물에 전달하여 필요한 증기를 얻는 설비이고, 터빈은 보일러에서 보내온 고온, 고압의 증기를 팽창시켜 기계적 에너지로 변환하여 그 에너지로 발전기를 회전하여 전기를 얻는 장치이다. 보일러-터빈 설비는 전기적 출력과 드럼내의 증기압 및 수위를 적절히 조절함으로써 발전소의 안정된 운전을 도모하고 발전용 연료의 절감 및 이를 통한 공해 저감을 이루어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이런 보일러-터빈 설비에 대한 제어시스템을 설계하는 한 방법으로서 기준모델 추종형 퍼지 시스템을 제안한다. 보일러-터빈 설비는 다변수 비선형 시스템으로서 일반적인 제어시스템 구성이 힘들지만, 오버슈트가 없으며 속응성이 좋은 기준모델을 선정하고 이 기준모델을 추종하도록 하는데 일반적인 1입력-1출력 퍼지제어기만을 적용하여도 기준신호에 대한 추종성 및 외란제거 능력 그리고 모델링 오차에 대한 강인성까지 나타내는 제어시스템의 설계가 가능하게 되었다. 따라서 전원설비로서의 보일러-터빈 설비에 대한 효율적인 제어시스템 설계방법으로 활용될 수 있을 것이다.

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Modeling the effects of additives on rheological properties of fresh self-consolidating cement paste using artificial neural network

  • Mohebbi, Alireze;Shekarchi, Mohammad;Mahoutian, Mehrdad;Mohebbi, Shima
    • Computers and Concrete
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    • 제8권3호
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    • pp.279-292
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    • 2011
  • The main purpose of this study includes investigation of the rheological properties of fresh self consolidating cement paste containing chemical and mineral additives using Artificial Neural Network (ANN) model. In order to develop the model, 200 different mixes are cast in the laboratory as a part of an extensive experimental research program. The data used in the ANN model are arranged in a format of fourteen input parameters covering water-binder ratio, four different mineral additives (calcium carbonate, metakaolin, silica fume, and limestone), five different superplasticizers based on the poly carboxylate and naphthalene and four different Viscosity Modified Admixtures (VMAs). Two common output parameters including the mini slump value and flow cone time are chosen for measuring the rheological properties of fresh self consolidating cement paste. Having validated the model, the influence of effective parameters on the rheological properties of fresh self consolidating cement paste is investigated based on the ANN model outputs. The output results of the model are then compared with the results of previous studies performed by other researchers. Ultimately, the analysis of the model outputs determines the optimal percentage of additives which has a strong influence on the rheological properties of fresh self consolidating cement paste. The proposed ANN model shows that metakaolin and silica fume affect the rheological properties in the same manner. In addition, for providing the suitable rheological properties, the ANN model introduces the optimal percentage of metakaolin, silica fume, calcium carbonate and limestone as 15, 15, 20 and 20% by cement weight, respectively.

위성자료 기반의 단층태양복사모델을 이용한 한반도 태양-기상자원지도 개발 (Development of Solar-Meteorological Resources Map using One-layer Solar Radiation Model Based on Satellites Data on Korean Peninsula)

  • 지준범;최영진;이규태;조일성
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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    • pp.56.1-56.1
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    • 2011
  • The solar and meteorological resources map is calculated using by one-layer solar radiation model (GWNU model), satellites data and numerical model output on the Korean peninsula. The Meteorological input data to perform the GWNU model are retrieved aerosol optical thickness from MODIS (TERA/AQUA), total ozone amount from OMI (AURA), cloud fraction from geostationary satellites (MTSAT-1R) and temperature, pressure and total precipitable water from output of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) model operated by KMA (Korea Meteorological Administration). The model is carried out every hour using by the meteorological data (total ozone amount, aerosol optical thickness, temperature, pressure and cloud amount) and the basic data (surface albedo and DEM). And the result is analyzed the distribution in time and space and validated with 22 meteorological solar observations. The solar resources map is used to the solar energy-related industries and assessment of the potential resources for solar plant. The National Institute of Meteorological Research in KMA released $4km{\times}4km$ solar map in 2008 and updated solar map with $1km{\times}1km$ resolution and topological effect in 2010. The meteorological resources map homepage (http://www.greenmap.go.kr) is provided the various information and result for the meteorological-solar resources map.

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다목적댐 유입량 예측을 위한 Recurrent Neural Network 모형의 적용 및 평가 (Application of recurrent neural network for inflow prediction into multi-purpose dam basin)

  • 박명기;윤영석;이현호;김주환
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권12호
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    • pp.1217-1227
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    • 2018
  • 본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

중국의 물-에너지-식량 종합 이용 효율성을 평가 연구 (Research on Water-Energy-Food Comprehensive Utilization Efficiency in China)

  • LU, YULIN;HE, YAN
    • 디지털정책학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.9-15
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    • 2022
  • 2011년, 세계경제포럼(The World Economic Forum)은 물-에너지-식량을 세계 3대 위험군에 포함했다. 물-에너지-식량은 국가의 발전 전략과 국민의 삶과 관계된다. 본 연구에서는 SBM-Malmquist 지수를 기반으로 중국의 2011-2020년 물-에너지-식량 종합 이용 효율성을 계산한다. 측정 결과를 살펴보면, 중국 전체 물-에너지-식량의 종합 이용은 효율성이 낮으나 상승세를 보였다. 전국적으로 물-에너지-식량 종합 이용 효율성은 뚜렷한 차별성이 존재하며 전반적으로 동부> 중부> 서부의 지리적 분포 구도를 보인다. 전국에 Beijing과 Shanghai만 진정한 유효에 이르고 기타 각 성의 투입과 산출 사이에는 모두 비효율 상태가 존재한다. 물-에너지-식량 종합 이용 효율성의 Malmquist 지수는 1.136으로 상승세를 보이며 기술효율과 기술진보를 통해 중국의 물-에너지-식량 종합 이용 효율성의 향상을 이끌고 있다. 하루빨리 물-에너지-식량 문제에 있어 전략적높이를 끌어올려 그 발전에 대한 정책적 지원을 해야 한다. 각 지역은 지역 간 조율기구를 설립해야 하며 각 성의 식량 생산량, 수자원 분포 등 문제에 따라 맞춤형 조치를 제정해 경제가 조방형 발전에서 녹색 발전으로 전환되도록 조속히 추진해야 한다.

의사결정나무와 자료포락 분석을 이용한 공공기관 유형별 환경효율성에 대한 연구 (A Study on Eco-Efficiency in Public Sector Using Decision Tree and DEA Analysis)

  • 임미선;김진화;최순재
    • 한국경영과학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.91-116
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    • 2015
  • This study aims to provide public sectors with eco-efficiency information. To implement the purposes of the study, environmental and economic variables of Eco-Efficiency were identified through decision tree model, then the relative Eco-Efficiencies of 243 public sectors were evaluated through input-oriented DEA (Data Envelopment Analysis) model. Specifically, the amount of public purchasing per a staff and the amount of energy use per a staff were considered as input factors. Sales per a staff was considered as output factor. The result shows that most of the public sectors (94.2%) were evaluated as "inefficient" taking into consideration of average value, 0.501 from market-based public corporations, 0.288 from local public corporations, 0.28 from quasi-market-based public corporations, 0.269 from fund-management-based quasi-governmental institutions, 0.09 from non-classified public institutions, and 0.078 from commissioned-service-based quasi-governmental institutions. Furthermore, it is possible to establish a plan for internal Eco-Efficiency improvement based on information of the reference set. In order to improve the Eco-Efficiency in the public sectors in the long term, environmental impacts of the overall public sectors' operations (e.g., energy saving, water saving, waste reduction, and purchasing of green products) needs to be properly proposed in consideration of BSC (Balanced Scorecard) indicators of public sectors.

퍼지추론 기반 다항식 RBF 뉴럴 네트워크의 설계 및 최적화 (The Design of Polynomial RBF Neural Network by Means of Fuzzy Inference System and Its Optimization)

  • 백진열;박병준;오성권
    • 전기학회논문지
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    • 제58권2호
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    • pp.399-406
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    • 2009
  • In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.