• 대한공업교육학회지
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• 제31권2호
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• pp.364-380
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• 2006

본 연구는 모델링 오차를 갖는 유연구조물의 잔류진동을 억제하는 입력설계에 대한 방법이다. 개루프 제어방법으로 시간지연방법을 이용하여 여러 가지 형태로 설계된 입력을 사용하여 유연구조물의 강체운동과 잔류진동을 억제함을 시뮬레이션과 실험을 통해 비교 확인해 보았다. 또한 모델 오차에 대한 강인성 측면에서도 해석적으로 개루프 시스템에서 검토해 보았다. 여기서 사용된 입력설계(Input-Shaping) 방법은 일련의 임펄스 콘볼류션을 이용하여 진동이 제어되는 입력을 설계한다. 실린더 모양의 허브와 양쪽에 유연한 날개 모양을 가진 모델이 실험에 이용되었으며 제안된 입력설계 명령과 설계되지 않은 명령에 대한 강체운동과 구조물의 잔류진동을 측정하여 입력설계 방법의 효과를 확인하였다. 날개모양의 구조물은 길고 유연하여 운동 상태에서 낮은 주파수 진동을 수반하는 구조물이다. 또한, 적절히 설계된 입력이 폐루프 제어시스템의 입력으로 사용할 때의 응답을 개루프 제어시스템의 응답과 비교하기 위해 해석적 방법을 통해 살펴보았다. 제어의 목적은 강체의 빠른 정착시간, 유연 구조물의 빠른 잔류진동 감쇄, 모델의 불확실성에 대한 강인성 등을 검토해 보는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.71-85
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• 2005

기존의 차량 위치 추적 시스템은 기존의 상용 DBMS에 단순히 모든 차량 정보를 저장하여 관리하기 때문에 시간에 따라 연속적으로 변화하는 차량의 위치 데이타를 효과적으로 검색하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 모바일 환경에서 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리하고, 사용자에게 차량 관련 정보를 제공할 수 있는 차량 위치 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 차량 위치 관리 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며 이동 차량의 위치와 관련된 시공간 질의를 처리한다. 아울러 시스템에 저장되지 않은 차량의 위치 정보까지도 추정하여 사용자에게 제공한다. 이 시스템은 차량 위치 관리 서버의 이동 객체 색인 관리 모듈을 사용하여 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리한 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.543-563
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• 1996

본 논문에서는 실시간 퍼지 제어를 위한 모형으로서 '시간형 퍼지 패트리넬(TFPN) 모형'을 제시한다. TFPN모형은 시간 패트리넬과 퍼지 패트리넬을 통합한 것으로서 퍼지 추론 뿐 아니라 퍼지 제어에 이용할 수 있다. 또한, 퍼지 제어 규칙의 구문적 명세 언어로서 '시간적 퍼지 제어 언어 '를 정의하고, 이를 TFPN으로 모형화하는 방법을 제시한다. TFPN모형은 퍼지 제어에 대한 패트리넬 포멀리즘에 해당하며 그 수행 규칙은 마킹(퍼지화)과정과 점화(추론 및 비퍼지화) 과정으로 구성된다. 제시된 모형의 사례 연구 결과, 기존의 퍼지제어 모형보다 추론 및 제어 값의 계산 시간을 절약할 수 있으며, 제어 시스템의 불확실성을 자연스럽게 모형화하고 제어규칙의 가시 성을 높일 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.372-377
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• 2011

본 논문에서는 하이브리드 자기베어링 시스템의 효과적인 제어 방안 마련을 위한 기법 제안을 목표로 한다. 자기베어링 시스템에서의 제어 목적이란, 회전자(rotor)의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것이다. 기본적으로 자기베어링 시스템은 비선형적 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 쉽지 않으며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 본 논문에서는 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 제어 목적에 대한 설정은 선형행렬 부등식 기반 안정화 문제로 변환하여 제어 입력을 설계하고자 한다. 해당 퍼지 모델링 및 제어 알고리즘의 정당성은 시뮬레이션을 통해 검증된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.33-45
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• 2019

Compound disaster is the type that increases the impact affected by two or more hazard events, and attention to compound disaster and multi-hazards risk is growing due to potential damages which are difficult to predict. The objective of this study is to analyze the possible impacts of post-fire landslide scenario quantitatively by using TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis), a physics-based landslide model. In the case of wildfire, soil organic material and density are altered, and saturated hydraulic conductivity decrease because of soil exposed to high temperature. We have included the change of soil saturated hydraulic conductivity into the TRIGRS model through literature review. For a case study, we selected the area of $8km^2$ in Pyeongchang County. The landslide modeling process was calibrated before simulate the post-wildfire impact based on landslide inventory data to reduce uncertainty. As a result, the mean of the total factor of safety values in the case of landslide was 2.641 when rainfall duration is 1 hour with rainfall intensity of 100mm per day, while the mean value for the case of post-wildfire landslide was lower to 2.579, showing potential landslide occurrence areas appear more quickly in the compound disaster scenario. This study can be used to prevent potential losses caused by the compound disaster such as post-wildfire debris flow or landslides.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제45권3호
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• pp.130-142
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• 2021

Background: Climate change is occurring rapidly around the world, and is predicted to have a large impact on biodiversity. Various studies have shown that climate change can alter the geographical distribution of wild bees. As climate change affects the species distribution and causes range shift, the degree of range shift and the quality of the habitats are becoming more important for securing the species diversity. In addition, those pollinator insects are contributing not only to shaping the natural ecosystem but also to increased crop production. The distributional and habitat quality changes of wild bees are of utmost importance in the climate change era. This study aims to investigate the impact of climate change on distributional and habitat quality changes of five wild bees in northwestern regions of Iran under two representative concentration pathway scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5). We used species distribution models to predict the potential range shift of these species in the year 2070. Result: The effects of climate change on different species are different, and the increase in temperature mainly expands the distribution ranges of wild bees, except for one species that is estimated to have a reduced potential range. Therefore, the increase in temperature would force wild bees to shift to higher latitudes. There was also significant uncertainty in the use of different models and the number of environmental layers employed in the modeling of habitat suitability. Conclusion: The increase in temperature caused the expansion of species distribution and wider areas would be available to the studied species in the future. However, not all of this possible range may include high-quality habitats, and wild bees may limit their niche to suitable habitats. On the other hand, the movement of species to higher latitudes will cause a mismatch between farms and suitable areas for wild bees, and as a result, farmers will face a shortage of pollination from wild bees. We suggest that farmers in these areas be aware of the effects of climate change on agricultural production and consider the use of managed bees in the future.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제77권2호
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• pp.197-215
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• 2021

Under a severe environment of multiple hazards such as earthquakes and winds, the life-cycle performance of engineering structures may inevitably be deteriorated due to the fatigue effect caused by long-term exposure to wind loads, which would further increase the structural vulnerability to earthquakes. This paper presents a framework for evaluating the lifetime structural seismic performance under the effect of wind-induced fatigue considering different sources of uncertainties. The seismic behavior of a high-rise steel-concrete composite frame with buckling-restrained braces (FBRB) during its service life is systematically investigated using the proposed approach. Recorded field data for the wind hazard of Fuzhou, Fujian Province of China from Jan. 1, 1980 to Mar. 31, 2019 is collected, based on which the distribution of wind velocity is constructed by the Gumbel model after comparisons. The OpenSees platform is employed to establish the numerical model of the FBRB and conduct subsequent numerical computations. Allowed for the uncertainties caused by the wind generation and structural modeling, the final annual fatigue damage takes the average of 50 groups of simulations. The lifetime structural performance assessments, including static pushover analyses, nonlinear dynamic time history analyses and fragility analyses, are conducted on the time-dependent finite element (FE) models which are modified in lines with the material deterioration models. The results indicate that the structural performance tends to degrade over time under the effect of fatigue, while the influencing degree of fatigue varies with the duration time of fatigue process and seismic intensity. The impact of wind-induced fatigue on structural responses and fragilities are explicitly quantified and discussed in details.

• 한국물환경학회지
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• 제37권3호
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• pp.204-216
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• 2021

It is important to understand the factors influencing the temporal and spatial variability of water quality in order to establish an effective customized management strategy for contaminated aquatic ecosystems. In this study, the spatial diversity of the 5-year (2015 - 2019) average total phosphorus (TP) concentration observed in 40 Total Maximum Daily Loads unit-basins in the Nakdong River watershed was analyzed using 50 predictive variables of watershed characteristics, climate characteristics, land use characteristics, and soil characteristics. Cross-correlation analysis, a two-stage exhaustive search approach, and Bayesian inference were applied to identify predictors that best matched the time-averaged TP. The predictors that were finally identified included watershed altitude, precipitation in fall, precipitation in winter, residential area, public facilities area, paddy field, soil available phosphate, soil magnesium, soil available silicic acid, and soil potassium. Among them, it was found that the most influential factors for the spatial difference of TP were watershed altitude in watershed characteristics, public facilities area in land use characteristics, and soil available silicic acid in soil characteristics. This means that artificial factors have a great influence on the spatial variability of TP. It is expected that the proposed statistical modeling approach can be applied to the identification of major factors affecting the spatial variability of the temporal average state of various water quality parameters.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.247-258
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• 2021

최근 조직들은 조직원에게 엄격한 정보보안 수준을 요구하고 있다. 엄격한 정보보안 정책 및 기술은 정보보안 관련 스트레스를 유발할 수 있다. 연구 목적은 지식공유행동 및 개인조직 적합성을 감소시키는 정보보안 기술 및 업무스트레스의 부정적 영향을 제시하는 것이다. 연구 대상은 정보보안 정책을 보유한 조직에서 근무하는 조직원이며, 연구가설은 309개의 표본을 활용하여 구조방정식모델링으로 검증한다. 연구 결과, 개인조직적합성이 지식공유행동에 긍정적 영향을 주었으나, 업무스트레스가 부정적 영향을 주었다. 또한, 기술스트레스가 개인조직 적합성에 부정적 영향을 미쳤다. 추가적으로, 업무모호성이 개인조직 적합성과 지식공유행동사이에 조절효과를 가졌다. 연구 시사점은 조직원의 정보보안 기술 및 업무 스트레스의 부정적 영향을 확인하였으며, 내부자의 부정적 행동 최소화를 위한 방향을 제시한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.36-48
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• 2022

As a valid numerical method to obtain a high-resolution result of a flow field, computational fluid dynamics (CFD) have been widely used to study coolant flow and heat transfer characteristics in fuel rod bundles. However, the time-consuming, iterative calculation of Navier-Stokes equations makes CFD unsuitable for the scenarios that require efficient simulation such as sensitivity analysis and uncertainty quantification. To solve this problem, a reduced-order model (ROM) based on proper orthogonal decomposition (POD) and machine learning (ML) is proposed to simulate the flow field efficiently. Firstly, a validated CFD model to output the flow field data set of the rod bundle is established. Secondly, based on the POD method, the modes and corresponding coefficients of the flow field were extracted. Then, an deep feed-forward neural network, due to its efficiency in approximating arbitrary functions and its ability to handle high-dimensional and strong nonlinear problems, is selected to build a model that maps the non-linear relationship between the mode coefficients and the boundary conditions. A trained surrogate model for modes coefficients prediction is obtained after a certain number of training iterations. Finally, the flow field is reconstructed by combining the product of the POD basis and coefficients. Based on the test dataset, an evaluation of the ROM is carried out. The evaluation results show that the proposed POD-ROM accurately describe the flow status of the fluid field in rod bundles with high resolution in only a few milliseconds.