In this study, the experimental results were simulated by using a nonlinear analysis programs IDARC 2D and RUAUMOKO 2D. These programs use a global Takeda-like model. The objectives of this study is to verify the correlation between the experimental and analytical responses of reinforced concrete (RC) frame and to provide the calibration to the available static inelastic analysis techniques. The evaluation of the accuracy of analytical simulation by IDARC 2D and RUAUMOKO 2D leads to the conclusion that the global behaviors can be, in general, simulated with limited accuracy in the linear analysis as detailing.
Railroad bridges form an integral part of railway infrastructure throughout the world. To accommodate increased axel loads, train speeds, and greater volumes of freight traffic, in the presence of changing structural conditions, the load carrying capacity and serviceability of existing bridges must be assessed. One way is through system identification of in-service railroad bridges. To dates, numerous researchers have reported system identification studies with a large portion of their applications being highway bridges. Moreover, most of those models are calibrated at global level, while only a few studies applications have used globally and locally calibrated model. To reach the global and local calibration, both ambient vibration tests and controlled tests need to be performed. Thus, an approach for system identification of a railroad bridge that can be used to assess the bridge in global and local sense is needed. This study presents system identification of a railroad bridge using free vibration data. Wireless smart sensors are employed and provided a portable way to collect data that is then used to determine bridge frequencies and mode shapes. Subsequently, a calibrated finite element model of the bridge provides global and local information of the bridge. The ability of the model to simulate local responses is validated by comparing predicted and measured strain in one of the diagonal members of the truss. This research demonstrates the potential of using measured field data to perform model calibration in a simple and practical manner that will lead to better understanding the state of railroad bridges.
교정 및/또는 시험기관은 국제상호인증협정 (Global Mutual Recognition Arrangement)에 따라 ISO 17025[1]의 경영요건 및 기술요건의 제반 조건 또는 이와 동등한 조건을 충족시켜야 한다. ISO 17025의 기술요건을 기술한 제 5장, 제 5.10.4 절은 교정성적서 (Calibration Certificate)에 대한 요구사항을 제시하고 있는데, 이들 중 하나가 측정 불확도 (Uncertainty of Measurement)를 교정성적서에 명시하여야 하는 것이다. 본 논문에서는 표준 마이크로폰의 가역교정에 따른 제반 불확도 요인을 측정 또는 계산하여 표준 마이크로폰의 교정에 대한 측정 불확도를 계산하였다. 중간 주파수 영역에서 1인치 및 1/2 인치 마이크로폰의 경우 확장불확도는 0.03 dB 였으며 20 Hz에서는 각각 0.10 dB과 0.11 dB, 고주파에서는 각각 0.07 dB와 0.08 dB까지 증가한다.
토양수분 저류구조를 갖는 4단 탱크모형에 SCE-UA전역최적화 기법을 사용하여 목적함수에 따라 보정자료 기간을 달리하여 대청댐 유역에 332회, 소양강댐 유역에 대해 472회의 보정 및 검증을 수행하였다. 그리고 증발산량 산정방법에 따른 매개변수 추정 영향을 검토하기 위해 소형 증발계 증발량, 1963 Penman, FAO-24 Penman-Monteith, FAO-56 Penman-Monteith 방법을 사용하였다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형은 표준 4단 모형보다 우수한 결과를 나타내었다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형의 매개변수 추정에 적합한 목적함수 두 가지를 확인하였다. 매개변수 추정을 위해 적절한 자료기간은 3년 정도이었으며, 평균강수량 이상인 해와 가물었던 해를 포함하는 것이좋은 결과를 보였다. 그리고 유출률이 적절하지 않은 해를 포함하는 경우에는 8년 이상으로 하는 것이 적절하다고 판단된다. 4가지 증발산량 산정 방법에 의해 추정된 증발산량을 입력으로 모형을 보정한 결과 유사한 매개변수를 나타내었으며, 1963 Penman 방법만이 근소하게 열등하였다.
최근의 항공사진측량은 디지털항공사진 카메라와 GPS/ INS를 결합한 통합 센서를 활용하여 Direct Georeferencing 하는 방법이 보편화됐으며, 이를 기반으로 신속하고 정확하게 사진측량을 수행할 수 있게 되었다. Direct Georeferencing을 통해 얻을 수 있는 외부표정요소의 정확도는 GPS/INS에 의해 결정되는데, INS의 회전량 차이를 결정하여 자세정보를 정확하게 계산하는 것이 중요하다. 이를 위해 Boresight Calibration으로 INS의 회전량 차이 및 GPS와 INS 간의 간격과 같은 Misalignment를 결정해야 한다. 이때 많은 수의 지상기준점을 이용하여 항공삼각측량과 Boresight Calibraiton을 하게 되는데, 지상기준점의 수와 배열, 위치에 따라 그 결과가 다르게 나타난다. 연구 결과 모든 사진코스에 지상기준점을 배치할 경우 점수의 변화에 따른 Misalignment와 외부표정요소는 큰 변화가 없었으나 지상기준점이 없는 코스가 있을 경우 그 값들에서 차이가 크게 발생하였다.
Daily net radiation is essential for heat budget analysis for environmental impact assessment in the coastal zone and longwave radiation is an important element of net radiation because there is a significant exchange of radiant energy between the earth's surface and the atmosphere in the form of radiation at longer wavelengths. However, radiation data is not commonly available, and there has been no direct measurement for most areas where coastal environmental impact assessment is usually most needed. Often an empirical equation, e.g., Penman and FAO-24 formulae is used to estimate longwave radiation using temperature, humidity, and sunshine hour data but local calibration may be needed. In this study, local recalibration was performed to have best fit from a widely used longwave equation using the measured longwave radiation data in Korea Global Atmospheric Watch Center (KGAWC). The results shows recalibration can provided better performance AE=0.23($W/m^2$) and RMSE=14.73($W/m^2$). This study will contribute to improve the accuracy of the heat budget analysis in the coastal area.
Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-simplex (A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. The performance of the four objective functions, DRMS (daily root mean square), HMLE (heteroscedastic maximum likelihood estimator), ABSERR (mean absolute error), and NS (Nash-Sutcliffe measure), was tested and synthetic data and historical data were used. In synthetic data study. 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The downhill simplex method was unable to escape from local optimum, the worst among the methods, and converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed with combination of DRMS and NS, which putted more weight on the low flows.
Wentz, Frank J.;Kim, Seung-Bum;Smith, Deborah K.;Gentemann, Chelle
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.150-152
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2006
The DISCOVER Project (${\underline{D}}istributed$${\underline{I}}nformation$${\underline{S}}ervices$ for ${\underline{C}}limate$ and ${\underline{O}}cean$ products and ${\underline{V}}isualizations$ for ${\underline{E}}arth$${\underline{R}}esearch$) is a NASA funded Earth Science REASoN project that strives to provide highly accurate, carefully calibrated, long-term climate data records and near-real-time ocean products suitable for the most demanding Earth research applications via easy-to-use display and data access tools. A key element of DISCOVER is the merging of data from the multiple sensors on multiple platforms into geophysical data sets consistent in both time and space. The project is a follow-on to the SSM/I Pathfinder and Passive Microwave ESIP projects which pioneered the simultaneous retrieval of sea surface temperature, surface wind speed, columnar water vapor, cloud liquid water content, and rain rate from SSM/I and TMI observations. The ocean products available through DISCOVER are derived from multi-sensor observations combined into daily products and a consistent multi-decadal climate time series. The DISCOVER team has a strong track record in identifying and removing unexpected sources of systematic error in radiometric measurements, including misspecification of SSM/I pointing geometry, the slightly emissive TMI antenna, and problems with the hot calibration source on AMSR-E. This in-depth experience with inter-calibration is absolutely essential for achieving our objective of merging multi-sensor observations into consistent data sets. Extreme care in satellite inter-calibration and commonality of geophysical algorithms is applied to all sensors. This presentation will introduce the DISCOVER products currently available from the web site, http://www.discover-earth.org and provide examples of the scientific application of both the diurnally corrected optimally interpolated global sea surface temperature product and the 4x-daily global microwave water vapor product.
실수형 최적화 문제의 전역 최적해를 빠르고 정확하게 찾을 가능성을 높이기 위해, 서로 다른 진화특성을 가지는 여러 부집단들을 사용한 새로운 하이브리드 기법이 제안된다. 제안된 알고리듬은 세 개의 부집단을 사용하는데, 복잡한 적합도 함수를 가지는 문제에서 좋은 성능을 보이는 NPOSA 알고리듬이 두개의 부집단에 적용되고, 진화 방향과 크기가 조절되는 자기 적응 진화 알고리듬이 나머지 하나의 부집단에 적용되었다. 각 부집단들은 서로 다른 방법으로 진화하며 부집단들간의 상호교류를 통해 전역 최적해로 빠르게 도달하게 한다. 이 기법의 효율성은 몇 개의 표준 테스트 문제들을 사용하여 검증하였다. 마지막으로, 제안한 알고리듬이 실제 문제에 적용 가능함을 보이기 위해 카메라 파라메터의 최적값을 찾는 문제에 적용하였다. 보정 블럭에서 측정된 특징점들을 사용하여 오차 함수를 정의한 후, 하이브리드 방법이 그 오차 함수를 최소화하는 카메라 파라메터의 값을 찾을 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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