• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권5호
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• pp.1712-1725
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• 2022

For improving the seismic performance of the nuclear power plant (NPP) piping system, attempts have been made to apply a dynamic absorber (DA). However, the current piping DA design method is limited because it cannot provide the globally optimum values for the target design seismic loading. Therefore, this study proposes a seismic time history analysis-based DA optimal design method for piping. To this end, the Kriging approach is introduced to reduce the numerical cost required for seismic time history analyses. The appropriate design of the experiment method is used to increase the efficiency in securing response data. A gradient-based method is used to efficiently deal with the multi-dimensional unconstrained optimization problem of the DA optimal design. As a result, the proposed method showed an excellent response reduction effect in several responses compared to other optimal design methods. The proposed method showed that the average response reduction rate was about 9% less at the maximum acceleration, about 5% less at the maximum value of the response spectrum, about 9% less at the maximum relative displacement, and about 4% less at the maximum combined stress compared to existing optimal design methods. Therefore, the proposed method enables an effective optimal DA design method for mitigating seismic response in NPP piping in the future.

• 호남수학학술지
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• 제26권1호
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• pp.87-103
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• 2004

A practical estimation method for groundwater contaminant concentration is introduced. Using geostatistical techniques and symmetry, experimental variograms show significant improved correlation compared with those from conventional techniques. Numrical experiments are performed using a field data set.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권7호
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• pp.681-692
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• 2008

본 연구에서는 자료동화 기법의 가장 간단한 방법이라 할 수 있는 연속수정법(successive correction method)을 이용한 레이더 강우자료와 지상 강우자료의 합성방법에 대한 적용성을 검토하였다. 우선 연속수정법의 적용 시 고려해야 할 사항인 반복계산 횟수 및 영향 반경의 규모를 민감도 분석을 통해 결정하였다. 또한 자료 합성에 대한 정량적인 평가를 위해 밀도 있는 지상 강우자료를 공간분포시켜 실제 강우장을 가정하였다. 최근 자료 합성에 많이 이용되고 있는 co-Kriging을 이용하여 두 자료를 합성하여 연속수정법에 의한 자료 합성 결과를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 간단하고 경제적인 자료동화 기법인 연속수정법으로도 co-Kriging을 이용하는 경우의 통계적 특성 및 정확도를 확보할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제1권2호
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• pp.113-120
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• 1994

대수층을 취급하는데 있어서 어려운 문제중에 하나는 수문학적인 변수의 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 이안지구 대수층의 경우 면밀한 분석을 위한 관정시험 자료가 많지 않다. 이안지구 대수층의 투수량계수의 분포를 결정하기 위하여, 수위관측지점을 투수량계수 자료로 전환하기 위해서는 이 지점을 pilot point로 정하여 수문학적인 변수의 공간분포를 추정하는 3단계의 절차를 검토하였다. 구성된 절차는 기지점의 값을 기초로 하여 변수분포의 지질통계적인 평가, 수치모델에 의하여 산정된 값과 비교, 최소화 알고리즘에 의하여 pilot point값을 보정하는 것으로 이루어 진다. 이안대수층의 변수분포를 평가 하는데 총 258개의 소구역으로 분할하고 각 소구역의 대표 투수량계수를 대상으로 Variogram을 구해본 결과 w=0.623, a=2.743을 얻었다. 이 계수를 이용하여 Kriging을 수행하고 보간된 투수량계수 분포를 가지고 수치해를 얻고 이를 관측치와 비교하여 보정하는 절차를 통해 투수량계수의 등고선을 나타냈다.

• 터널과지하공간
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• 제19권5호
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• pp.407-420
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• 2009

이 연구에서는 시추 조사와 물리탐사 자료와 같은 다양한 지반 정보를 통합하여 최적의 암반 분류 기법을 도출하는데 지시크리깅을 적용하였다. 최적의 지시크리깅 결과를 얻기 위해서는 효과적으로 hard data(시추조사)와 soft data(물리탐사 자료)를 통합하기 위한 알맞은 방법을 모색할 필요가 있다. 이론적인 베리오그램 모델변수를 결정하기 위해 반복적 비선형 역산 방법을 적용하였고 이 알고리즘의 타당성 검증을 위해 목적함수의 분포양상을 검토한 결과 상관거리에 따른 구배는 대단히 작은 특성을 보였다. 현장 적용지역은 지표에서 터널 계획고까지의 심도가 최대 500 m인 대규모 산악터널 예정지이다. 지시크리깅을 이용하여 soft data인 AMT (Audio frequency Magneto-Telluric) 탐사 자료와 hard data인 RMR자료를 하나로 통합하고자 하였다. 결론적으로 터널계획고와 터널 상부 1D 구간에 대한 암반등급도를 작성하여 도시하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권2호
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• pp.157-173
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• 2020

In the finite element modelling of long-span cable-stayed bridges, there are a lot of uncertainties brought about by the complex structural configuration, material behaviour, boundary conditions, structural connections, etc. In order to reduce the discrepancies between the theoretical finite element model and the actual static and dynamic behaviour, updating is indispensable after establishment of the finite element model to provide a reliable baseline version for further analysis. Traditional sensitivity-based updating methods cannot support updating based on static and dynamic measurement data at the same time. The finite element model is required in every optimization iteration which limits the efficiency greatly. A convenient but accurate Kriging surrogate model for updating of the finite element model of cable-stayed bridge is proposed. First, a simple cable-stayed bridge is used to verify the method and the updating results of Kriging model are compared with those using the response surface model. Results show that Kriging model has higher accuracy than the response surface model. Then the method is utilized to update the model of a long-span cable-stayed bridge in Hong Kong. The natural frequencies are extracted using various methods from the ambient data collected by the Wind and Structural Health Monitoring System installed on the bridge. The maximum deflection records at two specific locations in the load test form the updating objective function. Finally, the fatigue lives of the structure at two cross sections are calculated with the finite element models before and after updating considering the mean stress effect. Results are compared with those calculated from the strain gauge data for verification.

• 한국추진공학회지
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• 제21권1호
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• pp.51-62
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• 2017

RBCC 엔진의 공기흡입 모드 추진성능을 결정하는 주요 요소인 유로 형상 설계를 위하여 최적설계 기법을 적용하였다. Kriging 모델 기반의 유전자 알고리즘을 이용하여 RBCC 엔진의 비추력을 최대로 하는 최적화를 수행하였으며, 분산분석법과 자가조직도를 통해 설계결과를 분석하였다. 램제트 및 스크램제트의 설계 조건을 각각 고도 20 km, 마하수 4 및 30 km, 마하수 7 설정하여 최적화를 수행한 결과, 기본 형상에 비해 각 모드에서 약 7% 및 10%의 비추력 상승을 얻을 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.91-102
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• 2022

With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.17-29
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• 2022

최근 지하 안전에 관한 다양한 이슈들로 인해 지하공간 또는 지하시설물의 관리 필요성이 대두대고 있어 지하공간 통합지도 활용이 필요한 실정이다. 지하공간통합지도는 지하공간개발 및 지하안전관리 등의 분야에 직접적으로 사용되고 있기 때문에, 정보의 최신성 및 정확성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 지하공간통합지도에 정확성을 향상시키기 위해 지하공간통합지도에 저장된 데이터와 굴착현장에서 획득 가능한 계측데이터를 분류하고, 획득된 데이터를 활용하여 다양한 보간기법의 적용성을 평가하였다. 공간 보간은 보간기법 및 모델별 총 7 종의 공간보간결과를 교차검증을 통해 정량적 평가를 수행하였다. 교차검증 결과, NURBS, 크리깅 및 역거리가중치법 순으로 정확도가 감소하는 것으로 나타났다. 또한 크리깅의 경우 베리오그램 모델에 따라 정확도의 차이가 있었으나 미미하였고, 구형 베리오그램이 정확도가 가장 우수한 것으로 나타났다.