Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1994.10a
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pp.40-45
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1994
기계시스템의 비선형특성 해석을 위하여 여러가지 방법이 활용되고 있는데, 이들은 Nyquist 선도의 찌그러짐(distortion), Hilbert 변환, 복원력면(restoring force surface), NARMAX, 고차 주파수응답함수(higher order frequency response function), DPE(direct parameter estimation)를 이용한 방법등이다. 이들중 고차 FRF(frequency response function)는 그 개념이 선형시스템의 FRF와 유사하여 비선형시스템의 해석방법으로서 주목을 받고 있으나 아직은 고차 FRF의 특성에 대한 이론적 연구 단계이고, 고차 FRF로부터 비선형특성을 정량적으로 해석하는 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 다항식으로 표시되는 비선형성을 갖는 시스템이 정현파가진을 받을 때 그 응답의 가진주파수 성분은 가진력진폭과 고차 FRF의 무한급수로 나타낼 수 있다. 가진력의 진폭을 변화시켜가며 응답을 측정하고, 고차항을 무시하면 고차 FRF의 값을 근사적으로 구할 수 있다. 고차 FRF는 비선형 시스템의 매개변수의 식으로 나타낼 수 있으므로 이로부터 비선형 매개변수를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 비선형강성과 비선형감쇠를 갖는 1자유도 시뮬레이션 시스템에 이 매개변수 추정법을 각각 적용함으로써 이 방법의 가능성을 고찰하였다.
Hong-Yeon Cho;Weon Mu Jeong;Ju Whan Kang;Gi-Seop Lee
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.35
no.4
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pp.84-94
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2023
The wave height and period regression curve is widely used to estimate the design wave period. In this study, the parameters of the curves are estimated, compared, and evaluated using the linear, robust linear, and nonlinear regression methods, respectively. The data used in the design wave height estimation are the annual maxima (AM) wave height and period data sets divided by typhoon and non-typhoon conditions, provided by the Ministry of Oceans and Fisheries (2019). The estimation parameters show significant differences in the local coastal waters and the estimation methods. The estimation parameters based on the Suh et al. (2008, 2010) method show the apparent bias, under-estimation in the intercept (scale) parameter, and over-estimation in the slope (exponent) parameter, respectively.
전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.623-627
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2005
유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1527-1532
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2003
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.147-147
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2015
전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.
The WGR model was developed to represent meso-scale precipitation. As a conceptual model, this model shows a good link between atmospheric dynamics and statistical description of meso-scale precipitation(Waymire et al., 1984). However, as it has maximum 18 parameters along with its non-linear structure, its parameter estimation has been remained a difficult problem. There have been several cases of its parameter estimation for different fields using non-linear programming techniques(NLP), which were also difficult tasks to hamper its wide applications. In this study, we estimated the WGR model parameters of the Han river basin using the genetic algorithm(GA) and compared them to the NLP results(Yoo and Kwon, 2000). As a result of the study, we can find that the sum of square error from the GA provide more consistent parameters to the seasonal variation of rainfall. Also, we can find that the higher rainfall amount during summer season is closely related with the arrival rate of rain bands, not the rain cell intensity.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.1
no.3
s.3
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pp.73-82
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2001
This study examines the applicability of the Nash model and the Diskin model, which are linear and nonlinear runoff models, respectively, by applying optimization techniques to the parameter calibration of the two models. Nonlinear programming which is one of traditional optimization techniques and Genetic Algorithm which has been actively applied recently are used in this study. The Nash and Diskin models which use the calibrated parameter with a flood events are applied to a different flood event in Soyang Dam basin. The results obtained from the parameter calibration show slight discrepancy depending upon the flood events. It has been found in the comparion between the observed hydrograph and the hydrographs obtained from the parameter calibration that the Diskin model can better simulate the observed hydrograph than the Nash model can, especially, for the peak flow. This can be analyzed that the Diskin model which is a nonlinear runoff model is better off in simulating the nonlinear characteristic of the rainfall-runoff process.
Relationships between hydrologic variables are often nonlinear. Usually the functional form of such a relationship is not known a priori. A multivariate, nonparametric regression methodology is provided here for approximating the underlying regression function using locally weighted polynomials. Locally weighted polynomials consider the approximation of the target function through a Taylor series expansion of the function in the neighborhood of the point of estimate. The utility of this nonparametric regression approach is demonstrated through an application to nonparametric short term forecasts of the biweekly Great Salt Lake volume.volume.
For the design and effective management of underground storage caverns, preliminary investigation on the hydrogeologic parameters around caverns and analysis on the groundwater flow must be carried out. The data collection is very imporatnat task for the hydrogeologic design so various hydraulic tests have been performed. When analyzing the injection/fall off test data, existing graphical method to estimate the parameters in Theis' equation is widely used. However this method has some sources of error when estimating parameters by means of human faults. Therefore the method of estimating parameters by means of statistical methods such as regression type is evaluated as a useful tool. In this study, nonlinear regression analysis for the Theis' equation is suggested and applied to the estimation of parameters for the real field interference data around underground storage caverns. Damping parameter which reduce the iteration numbers and inhance the convergence is also introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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