• 제목/요약/키워드: Metamodeling

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Metamodeling of nonlinear structural systems with parametric uncertainty subject to stochastic dynamic excitation

  • Spiridonakos, Minas D.;Chatzia, Eleni N.
    • Earthquakes and Structures
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    • 제8권4호
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    • pp.915-934
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    • 2015
  • Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.

과학교육에서 모델 및 모델링에 대한 고찰 -메타모델링 지식을 중심으로- (A Review of Model and Modeling in Science Education: Focus on the Metamodeling Knowledge)

  • 조혜숙;남정희;오필석
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.239-252
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    • 2017
  • 이 연구의 목적은 선행 연구를 바탕으로 하여 과학교육의 현장에서 모델과 모델링의 성공적인 적용을 위해 필요한 학생과 교사에게 요구되는 모델과 모델링에 대한 지식을 의미하는 메타모델링 지식과 그 구성요소에 대해서 고찰하는 것이다. 이를 위해 모델과 모델링에 대한 주요 선행 연구들을 문헌연구 방법을 통해 분석하고 범주화하였으며, 과학교육에서 효과적으로 적용을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 메타모델링 지식은 모델과 모델링에 대해 인식하는 것이고, 과학적 모델링 실습에서 과학적 모델을 만드는데 가장 결정적인 요소이다. 이 연구에서 제안하고자 하는 메타모델링 지식의 구성요소는 모델의 본성, 모델의 다양성, 모델의 목적, 모델링 과정, 모델의 평가와 수정으로 범주화하였다. 모델의 본성에 대한 이해를 통해서 모델이 가지는 여러 가지 속성을 알게 되며 모델과 모델링에 대한 깊이 있는 이해의 틀을 가지게 된다. 모델의 다양성은 같은 자연 현상을 나타내기 위한 여러 모델이 존재하는 것과 모델의 분류에 대한 이해를 하는 것이다. 모델의 목적은 과학자들이 자연 현상을 설명하거나 예측하기 위해 모델을 만드는 것임을 학생들인 인식하여 모델을 구성하고 사용함으로써 과학적 이해를 하는 것이다. 모델링 과정은 모델을 만들고 평가하고 수정으로 이루어진다는 것을 아는 것이다. 이를 통해 학생들이 모델링 실습에 참여할 수 있게 되고, 교사는 모델링 실습에서 학생을 돕는 제대로 된 안내자의 역할을 할 수 있게 된다. 모델의 평가 및 수정은 학생들이 관찰한 자연 현상을 잘 설명하기 위해 다른 사람과의 의사소통을 통해 모델을 수정하는 일련의 과정으로 모델을 정교하게 만드는 것을 의미한다. 메타모델링 지식의 구성요소에 대한 이해를 통해 학생들과 교사들이 모델과 모델링에 대해서 느끼는 어려움을 해결하고 과학교육에서 모델과 모델링 수업을 성공적으로 적용할 수 있는 지침을 제시할 수 있다.

과학영재 학생들의 과학 메타모델링 지식 발달 단계 탐구 (Exploring Progression Levels for Science Metamodeling Knowledge of the Science Gifted)

  • 김성기;김정은;백성혜
    • 대한화학회지
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    • 제63권2호
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    • pp.102-110
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    • 2019
  • 본 연구에서는 G 과학고등학교의 영재학생 97명을 대상으로 설문지를 통해 과학 메타모델링 지식의 발달 단계를 탐구하였다. Rasch 모델 분석 결과 Person reliability는 0.71, Item reliability는 0.96로서 과학 메타모델링 지식의 발달 단계가 적합함을 확인하였다. 학생들의 과학 메타모델링 지식의 발달 단계는 4단계로 분류되었으며, 크게 모델을 객관적인 것으로 보는 1, 2단계와 모델을 주관적인 것으로 인지하는 3, 4단계로 나뉘었다. 1단계는 모델을 하나의 현상을 그대로 시각적으로 표상한 것으로 보는 관점이고, 2단계는 모델이란 객관적인 지식이나 이론에 해당하는 것으로서 설명을 위한 도구라고 생각하는 단계이다. 3단계는 모델을 과학자의 탐구 도구로서 바라보며, 4단계는 모델이란 잠정적인 것이며 한 가지 현상에 여러 개의 모델이 공존할 수 있다고 보는 단계이다. 본 연구에서 도출한 과학영재 학생들의 과학 메타모델링 지식의 발달 단계는 영재학생들을 대상으로 과학 모델 및 모델링에 대한 교육과정을 구성할 때 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

대량 데이터를 위한 제한거절 기반의 회귀부스팅 기법 (Boosted Regression Method based on Rejection Limits for Large-Scale Data)

  • 권혁호;김승욱;최동훈;이기천
    • 대한산업공학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.263-269
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    • 2016
  • The purpose of this study is to challenge a computational regression-type problem, that is handling large-size data, in which conventional metamodeling techniques often fail in a practical sense. To solve such problems, regression-type boosting, one of ensemble model techniques, together with bootstrapping-based re-sampling is a reasonable choice. This study suggests weight updates by the amount of the residual itself and a new error decision criterion which constructs an ensemble model of models selectively chosen by rejection limits. Through these ideas, we propose AdaBoost.RMU.R as a metamodeling technique suitable for handling large-size data. To assess the performance of the proposed method in comparison to some existing methods, we used 6 mathematical problems. For each problem, we computed the average and the standard deviation of residuals between real response values and predicted response values. Results revealed that the average and the standard deviation of AdaBoost.RMU.R were improved than those of other algorithms.

명시적-반성적 접근을 활용한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식에 미치는 영향 탐색 (Exploring the Influence of an Explicit and Reflective Modeling Instruction on Elementary Students' Metamodeling Knowledge)

  • 임성은;최승언;박창미;김찬종
    • 한국과학교육학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.127-140
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    • 2020
  • 본 연구에서는 명시적-반성적 접근을 활용한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 이해에 미치는 영향을 탐색했다. 연구를 위해 서울 J 초등학교 4학년 2개의 학급을 선정하여 각 학급을 실험반과 통제반으로 선정하였다. 실험반에서는 명시적-반성적인 방법으로 모델링 수업을 5차시 동안 진행하였으며, 통제반에서는 4차시 동안 암시적 방법으로 모델링 수업을 진행하였다. 수업 사전·사후에 메타모델링 지식 다섯 가지 요소인 '모델의 의미, 목적, 설계와 구성, 가변성, 다중성'에 대해 설문 및 면담을 수행하였다. 연구 결과 메타모델링 지식 요소 중 실험반에서는 '모델의 의미(모델의 예)', '모델의 목적', '모델의 가변성', '모델의 다양성' 영역에 대한 이해가 높아지는 변화가 나타났지만, 통제반에서는 여전히 모델의 의미를 파악하지 못하는 학생이 다수였으며 모델과 모델링의 본성에 대해 다양하고 폭넓은 이해가 아닌 모델링 수업과 관련된 제한된 이해에 머물렀다. 본 연구를 통해 명시적-반성적 메타모델링 지식을 강조한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 변화에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있었다.

Reliability analysis of laminated composite shells by response surface method based on HSDT

  • Thakur, Sandipan N.;Chakraborty, Subrata;Ray, Chaitali
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제72권2호
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    • pp.203-216
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    • 2019
  • Reliability analysis of composite structures considering random variation of involved parameters is quite important as composite materials revealed large statistical variations in their mechanical properties. The reliability analysis of such structures by the first order reliability method (FORM) and Monte Carlo Simulation (MCS) based approach involves repetitive evaluations of performance function. The response surface method (RSM) based metamodeling technique has emerged as an effective solution to such problems. In the application of metamodeling for uncertainty quantification and reliability analysis of composite structures; the finite element model is usually formulated by either classical laminate theory or first order shear deformation theory. But such theories show significant error in calculating the structural responses of composite structures. The present study attempted to apply the RSM based MCS for reliability analysis of composite shell structures where the surrogate model is constructed using higher order shear deformation theory (HSDT) of composite structures considering the uncertainties in the material properties, load, ply thickness and radius of curvature of the shell structure. The sensitivity of responses of the shell is also obtained by RSM and finite element method based direct approach to elucidate the advantages of RSM for response sensitivity analysis. The reliability results obtained by the proposed RSM based MCS and FORM are compared with the accurate reliability analysis results obtained by the direct MCS by considering two numerical examples.

과학교육에서 모델과 모델링 관련 국내 과학 교육 연구 동향 분석 (Analysis of Trends of Model and Modeling-Related Research in Science Education in Korea)

  • 조혜숙;남정희
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.539-552
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    • 2017
  • 이 연구에서는 국내에서 진행되어 온 모델 및 모델링 관련 연구의 동향을 살펴보기 위한 것이다. 이를 위해 1989년부터 2016년 까지 국내 학술지에 발표된 과학교육 분야의 모델과 모델링 관련 연구 문헌들을 85편을 추출하였다. 이를 연구 대상, 연구 분야 및 연구 설계, 연구 방법 및 자료 수집, 메타모델링 지식 측면에서 분석하였다. 연구대상 분석에서 중 고등학생을 대상으로 한 연구에 비해 대학생을 대상으로 한 연구가 적었으며, 학생 전체와 비교하여 교사를 대상으로 한 연구는 적었다. 이로부터 교사에 대한 연구가 필요하다고 제안할 수 있다. 연구 분야의 경향을 분석한 결과, 물리, 화학, 생명과학, 지구과학 및 과학 분야별 연구 중에서 절반이상이 지구과학과 화학에서 이루어졌다. 과학교육에서 학생들이 모델과 모델링을 쉽게 인식하고 여러 교과에서 사용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 특정 교과의 분야가 아니라 다양한 분야에서 연구가 진행되어야 할 것이다. 연구설계 경향을 분석한 결과는 질적 연구가 많았으며, 그 다음으로 혼합연구, 양적 연구 순으로 나타났다. 연구 방법을 분석한 결과, 선행연구 등에서 이미 개발된 모델 및 모델링 관련 프로그램이나 전략을 적용하여 그 효과를 분석한 논문이 가장 높았다. 과학교육에서 성공적인 모델링 실습을 위해서는 특정한 과학 현상이나 개념에 대한 모델과 모델링을 적용한 수업전략을 개발하고 이를 실제 수업에 적용하여 효과를 알아보는 연구가 이루어져야 한다고 본다. 메타모델링 지식의 요소의 측면에서 살펴본 결과, 메타모델링 지식의 요소의 측면에서 살펴본 결과, 모델의 목적에 대해서 분석한 연구가 가장 많았고, 그 다음으로는 모델링 과정을 다룬 연구, 모델의 다양성을 다룬 연구, 모델의 본성을 다룬 연구 순이었다. 학생과 교사 모두의 모델 및 모델링에 대한 이해의 향상을 위해서는 메타모델링 지식과 그 구성요소인 모델의 본성, 모델의 다양성, 모델의 목적, 모델링 과정, 모델의 평가 및 수정에 대한 이해가 수반되어야 한다. 따라서 과학수업에서 학생들의 모델 및 모델링에 대한 이해 및 수업 전략으로써의 활용 측면연구와 과학교사의 모델 및 모델링에 대한 이해를 돕기 위한 방법, 교수학습 프로그램의 개발 및 적용에 대한 연구들이 실질적으로 다양하게 이루어져야 한다고 본다.

시뮬레이션과 메타모델을 이용한 자동물류센터 설계 최적화 (A Study for Design Optimization of an Automated Distribution Center using the Simulation and Metamodel)

  • 강정윤;이홍철;엄인섭
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.103-114
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    • 2006
  • 최근의 자동물류센터는 자동창고(ASRS)와 자동주행대차(AGV)를 중심으로 각종 컨베이어시스템과 운반장치 등으로 구성되면서 매우 복잡한 시스템 형태를 갖게 되었다. 이러한 시스템의 복잡성에 기인하여 시스템 설계과정에서의 정확한 운영 수행도 파악을 위해서는 많은 종류의 설계변수들이 고려되어야 한다. 물류센터 설계에서 고려해야할 일반적인 설계 변수로는 보관설비 및 운반설비의 사양과 여러 가지 시스템 운영 규칙, 보관영역이나 보관물의 형태 등이 있다. 이 논문에서는 자동화물류센터에 대하여 시뮬레이션 실험과 반응표면모델을 이용하여 메타모델을 만들고 이를 통하여 설계변수들을 최적화하는 효율적인 방법에 대하여 소개 하고자 한다. 정확하게 정의된 시뮬레이션 기반의 메타모델은 시스템 함수의 근사적 표현으로서 수리적 계산을 통해 신속한 설계변수 최적화를 가능하게 한다. 이 논문에서 제시한 접근 방법은 자동물류센터와 같은 복잡한 물류 시스템의 설계 단계에서 시뮬레이션의 설계 참여도를 극대화시키고 최종 설계의 정확도를 향상시키는데 기여 할 것이다.

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An efficient robust cost optimization procedure for rice husk ash concrete mix

  • Moulick, Kalyan K.;Bhattacharjya, Soumya;Ghosh, Saibal K.;Shiuly, Amit
    • Computers and Concrete
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    • 제23권6호
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    • pp.433-444
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    • 2019
  • As rice husk ash (RHA) is not produced in controlled manufacturing process like cement, its properties vary significantly even within the same lot. In fact, properties of Rice Husk Ash Based Concrete (RHABC) are largely dictated by uncertainty leading to huge deviations from their expected values. This paper proposes a Robust Cost Optimization (RCO) procedure for RHABC, which minimizes such unwanted deviation due to uncertainty and provides guarantee of achieving desired strength and workability with least possible cost. The RCO simultaneously minimizes cost of RHABC production and its deviation considering feasibility of attaining desired strength and workability in presence of uncertainty. RHA related properties have been modeled as uncertain-but-bounded type as associated probability density function is not available. Metamodeling technique is adopted in this work for generating explicit expressions of constraint functions required for formulation of RCO. In doing so, the Moving Least Squares Method is explored in place of conventional Least Square Method (LSM) to ensure accuracy of the RCO. The efficiency by the proposed MLSM based RCO is validated by experimental studies. The error by the LSM and accuracy by the MLSM predictions are clearly envisaged from the test results. The experimental results show good agreement with the proposed MLSM based RCO predicted mix properties. The present RCO procedure yields RHABC mixes which is almost insensitive to uncertainty (i.e., robust solution) with nominal deviation from experimental mean values. At the same time, desired reliability of satisfying the constraints is achieved with marginal increment in cost.