International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.77-87
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2021
In this study, a novel improved second order Radial Basis Function Neural Network based method with excellent scheduling capabilities is used for the dynamic prediction of short and long-term energy required applications. The effectiveness and the reliability of the algorithm are evaluated using training operations with New England-ISO database. The dynamic prediction algorithm is implemented in Matlab and the computation of mean absolute error and mean absolute percent error, and training time for the forecasted load, are determined. The results show the impact of temperature and other input parameters on the accuracy of solar Photovoltaic load forecasting. The mean absolute percent error is found to be between 1% to 3% and the training time is evaluated from 3s to 10s. The results are also compared with the previous studies, which show that this new method predicts short and long-term load better than sigmoidal neural network and bagged regression trees. The forecasted energy is found to be the nearest to the correct values as given by England ISO database, which shows that the method can be used reliably for short and long-term load forecasting of any electrical system.
본 연구에서는 여러 침하모델들을 매립경과기간이 다른 아홉 개 지역의 실제 스레기 매립지 침하자료들에 적용하였다. 침하모델들을 적용한 결과, 매립연한이 증가할수록 향후 발생가능한 장기침하량도 상당히 감소하는 경향을 보였다. 신선한 쓰레기 매립지에서는 침하모델들마다 예측정도에서 큰 차이를 보이지만, 매립연한이 오래된 매립지들에서는 Power creep law를 제외하고는 예측정도에 있어서 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다.
본 연구는 학교건물의 유지관리를 위한 장기수선충당금 산정을 목적으로 수행되었으며, 이를 위해 서울 교육청에서 발주한 BTL 사업 대상 학교를 중심으로 사례를 선정하였다. 다음으로 사례 학교건물의 초기투자비용을 공종별로 분류한 후 장기 수선충당금을 산정하였다. 이렇게 산정된 공종별 장기수선충당금을 공동주택 장기수선충당금 산정방법과 연등가액 산정방법을 준용하여 비교 분석하였다. 위와 같은 목적과 방법에 따라 진행 된 본 연구의 결론을 요약하면 다음과 같다. 첫째: 사례 학교건물의 공종별 장기수선충당금의 비율을 정리하면 공사비용 대비 건축14.0%, 토목1.4%, 기계6.5%, 전기11.0%, 비품5.1%%, 기타1.0%의 분포를 나타냈다. 둘째: 산정된 공종별 장기수선충당금을 공동주택 장기수선충당금 산정방법과 연등가액 산정방법을 각각 이용하여 비용편차를 비교하였다.
본 논문에서는 장기지속하중을 받는 철근콘크리트 보의 처짐을 계산하는 방법을 제안하였다. 균열단면에 대하여 적합조건 및 평형조건을 적용하여 크리프에 의한 중립축의 변화를 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시하였으며, 이 값을 이용하여 임의의 시간에서의 휨강성을 유도하였다. 그리고 유사한 방법으로 비균열단면에서의 휨강성을 계산하고 균열단면과 비균열단면에서 각각 계산된 휨강성을 사용하여 ACI규준식의 유효단면 2차모멘트를 계산하는 것과 유사한 방법으로 휨강성을 계산하여 지속하중을 받는 철근콘크리트 보의 처짐을 예측하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법과 기존의 실험결과를 비교하여 볼 때, 제안된 방법이 장기지속하중을 받는 철근콘크리트보의 처짐을 잘 예측하였다.
본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 단기 관측자료를 활용하여 장대교량 현장의 기본풍속을 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기상관측소로부터 거리가 먼 장대교량의 내풍설계시 현장의 기본 풍속을 추정하기 위해 현장의 장기 풍속자료를 통계처리하는 것이 필요하다. 현장에 풍관측탑을 설치하고 단기간의 풍관측 자료를 확보하였고 선형회귀분석 및 MCP 방법을 이용하여 인근 기상관측소와의 상관관계를 분석하였다. 기상관측소의 장기풍자료를 지형보정을 한 후 상관관계식에 의해 현장의 장기 풍속자료를 얻었고 풍속자료의 극치 확률분포 분석에 의해 기본풍속 산정을 할 수 있었다. 연구결과에서는 선형회귀분석의 방법이 MCP 방법에 비해 풍속을 낮게 추정하고 있으며, 향후 여러 현장에서 일련의 상관관계 분석을 수행한다면 종합적으로 두 방법에 의한 기본풍속 산정의 차이를 보다 명확히 보여줄 것이다. 또한, 장기자료의 질 관리가 풍속추정에 매우 중요하다는 것을 보여주고 있다.
For the safe and stable operation of the power system, accurate wind power prediction is of great significance. A wind power prediction method based on empirical mode decomposition and improved extreme learning machine is proposed in this paper. Firstly, wind power time series is decomposed into several components with different frequency by empirical mode decomposition, which can reduce the non-stationary of time series. The components after decomposing remove the long correlation and promote the different local characteristics of original wind power time series. Secondly, an improved extreme learning machine prediction model is introduced to overcome the sample data updating disadvantages of standard extreme learning machine. Different improved extreme learning machine prediction model of each component is established. Finally, the prediction value of each component is superimposed to obtain the final result. Compared with other prediction models, the simulation results demonstrate that the proposed prediction method has better prediction accuracy for wind power.
Seismic isolation has been considered and utilized in various industries as a way to prevent huge damage on to structures by large earthquakes in various industries. The laminated Laminated rubber bearings is are most frequently used in seismic isolation systems. The structural Structural safety could not be assured unless the performance of the rubber bearing is not guaranteed for the life time of the structure under the consideration that the bearing is a critical structural member to sustain vertical loads in the seismically isolated structure. However, there are few studies on the deterioration problems of rubber bearings during their service life. The long term performance of the rubber bearings was not considered in past designs of seismically isolated structures. This study evaluates the long term performance and creep characteristics of laminated natural rubber bearings that are used in seismically isolated buildings. For the this study, a set of accelerated thermal aging tests and creep tests are were performed on real specimens. The experimental results show that the natural rubber bearings would have a stable change rate of change for durability under severe environmental conditions for a long time.
Flat plate structures are designed in the form of long span due to the development of construction materials and the improvement of construction technology. However, a high-rise structure of a flat plate of 50 less floors is constructed without detailed review of the inequality shortening, long-term deflection of the slab, and cracks. Therefore, it is possible to examine the case of defects in the structure due to deformation and damage of non-structures such as crack and leak, deflection of the door frame, and deformation of equipment ducts. In this study, it is a high-rise structure, and the inequality shortening and long-term deflection of the slab of the flat plate structure were evaluated through finite element analysis, and it was confirmed that prior precision analysis and correction during construction is necessary.
As an effort to clarify the ecosystem of Osaka Bay, a semi-enclosed coastal area under the influence of stratification, a three-dimensional water quality model with combination of the baroclinic flow model and primitive eco-system model was constructed. The proposed model succeeded in simulating the time-depending flow and density structure and the baroclinic residual currents in Osaka Bay. In present study, we tried to improve the model by taking account of the benthic-pelagic interaction and exchange of nutrients between sea bottom sediments and overlaying water. On vertical structure, the model consists of 13 layers of water and eight layers of sediments. Long-term prediction of water quality was conducted from 1964 to 1985. This period is characterized by rapid water pollution and its decrease by the cutoff reduction of COD and P flowed into Osaka Bay. By combining the sediment model into original model, the numerical model was confirmed to shows more reasonable results in simulating the water quality in Osaka Bay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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