• Steel and Composite Structures
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• 제44권1호
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• pp.119-139
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• 2022

This paper aims to use the artificial intelligence approach to develop a new model for predicting the ultimate axial strength of the circular concrete-filled steel tubular (CFST) stub columns. For this, the results of 314 experimentally tested circular CFST stub columns were employed in the generation of the design model. Since the influence of the column diameter, steel tube thickness, concrete compressive strength, steel tube yield strength, and column length on the ultimate axial strengths of columns were investigated in these experimental studies, here, in the development of the design model, these variables were taken into account as input parameters. The model was developed using the backpropagation algorithm named Bayesian Regularization. The accuracy, reliability, and consistency of the developed model were evaluated statistically, and also the design formulae given in the codes (EC4, ACI, AS, AIJ, and AISC) and the previous empirical formulations proposed by other researchers were used for the validation and comparison purposes. Based on this evaluation, it can be expressed that the developed design model has a strong and reliable prediction performance with a considerably high coefficient of determination (R-squared) value of 0.9994 and a low average percent error of 4.61. Besides, the sensitivity of the developed model was also monitored in terms of dimensional properties of columns and mechanical characteristics of materials. As a consequence, it can be stated that for the design of the ultimate axial capacity of the circular CFST stub columns, a novel artificial intelligence-based design model with a good and robust prediction performance was proposed herein.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.436-443
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• 2020

The performance prediction model of a solid oxide fuel cell stack has been developed using deep neural network technique, one of the machine learning methods. The machine learning has been received much interest in various fields, including energy system mo- deling. Using machine learning technique can save time and cost requried in developing an energy system model being compared to the conventional method, that is a combination of a mathematical modeling and an experimental validation. Results reveal that the mean average percent error, root mean square error, and coefficient of determination (R2) range 1.7515, 0.1342, 0.8597, repectively, in maximum. To improve the predictability of the model, the pre-processing is effective and interpolative machine learning and application is more accurate than the extrapolative cases.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.895-898
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• 2005

본 논문에서는 그래픽 프로세싱 분야와 디지털 신호 처리 분야에 응용될 수 있는 로그수체계(Logarithm Number System; LNS) 기반의 제산기와 제곱근기를 설계하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 부동소수점 대신 16.16의 고정소수점 방식을 사용하여 모바일 환경에서 저전력/저면적으로 동작하도록 하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 이진수-로그 변환기, 감산기, 로그-이진수 변환기 등으로 구성되어 있다. 특히, 이진수-로그 변환시 룩업테이블(Look Up Table; LUT)을 사용하지 않고 6-영역의 근사화 방법을 이용한 조합회로로 구현함으로써, 기존의 룩업테이블로 구현한 방식에 비해 게이트 수가 감소되도록 하여, 제산기 3,130, 제곱근기 1,280 게이트로 구현되었다. 연산정밀도를 높이기 위해 에러 보상방법을 적용하였으며 연상 정밀도 분석결과 평균 퍼센트 에러가 가각 3.8% 와 4.2%로 평가되었다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제27권2호
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• pp.115-121
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• 2010

Objectives : Based on a national sample survey, we present an analysis of the current situation in the use of moxibustion therapeutics by qualified medical practitioners in Korea. Methods : The survey population of 11,737 hospitals is stratified by administrative regions, and 331 of them are randomly selected from the list of hospitals. The same number of Korean medical doctors is interviewed under the computer-assisted telephone interviewing(CATI) system. The bound on the error of estimation is ${\pm}\;5.0%$ point. Results : Of the 331 Korean medical doctors surveyed, 69% have used moxibustion therapy for remedial treatment. About half of those doctors have employed the therapy for their patients over 30%. The average number of acupuncture points per treatment using the therapy mostly ranges 1 between 5. The percent of practitioners, who have the number of average minutes less than 20 in treatment, is 74%. The number of practitioners who primarily use modified moxibustion is 4 times as many as that of those using traditional moxibustion. Conclusions : Considering the survey results, if the laser heater, alternative to conventional moxibustion, which not only gives high thermal effect but also reduces both the users inconvenience and side effects, are developed, it may benefit more patients as well as Korean medical doctors.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.14-20
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• 2006

본 연구의 목적은 건축내장재의 발화시간과 열방출율을 예측하고자 한다. 반응표면방법론(RSM)과 문헌자료를 사용하여 건축내장제의 새로운 발화시간과 열방출율의 예측식을 제시하였다. 재료의 두께와 밀도에 의한 발화시간의 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 4.35초, A.A.D.는 1.57초 그리고 상관계수는 0.987이였다. 버너의 폭과 열량에 의한 순열방출율의 예측값과 문헌값의 상관계수는 0.983이였으며, 버너의 폭과 열량에 의한 총열방출율의 예측값과 문헌값의 상관계수는 0.999였다. 또한 버너의 폭과 열량에 의한 최대 화염높이의 상관계수는 0.999로서, 제시한 예측식들에 의한 예측값은 문헌값과 일치하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.70-75
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• 2005

고분자물질의 연소열은 고분자를 취급하는 공정에서 잠재적인 화재 위험성을 예측하기 위해 다른 화재 매개변수와 함께 사용될 수 있는 중요한 화재 특성치이다. 본 연구의 목적은 건축내장재 등으로 다양하게 사용되고 있는 고분자물질의 연소열을 예측하고자 한다. 다중회귀분석과 문헌자료를 사용하여 고분자물질의 연소열을 예측할 수 있는 식을 제시하였다. 산소소비열량과 완전연소 시 화학양론계수에 의한 연소열의 예측값과 문헌값의 평균절대퍼센트오차(A.A.p.E.)는 4.46, 평균절대편차(A.A.D.)는 1.09 그리고 상관계수는 0.972이다 제시한 예측식에 의한 계산값은 문헌값과 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 식이 다른 고분자 내장재의 연구에도 이용되기를 기대한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제19권4호
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• pp.212-220
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• 1980

이 시험은 도입남양재 원목에 부착 또는 서식하는 유해병해충의 방제를 목적으로 실시하는 해수수침소독에 있어 농약의 소요량기준을 설정함을 목표로 실시한 것으로써 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 우리나라에 도입되는 남양재 원목의 평균 길이는 11.12m이었으며 직경은 69.55cm이었다. 2. 원목의 전재적에 대한 부상재적은 평균 $20.82\%$ 이었다. 3. 원목의 전재적에 대한 부상표면적의 비의 값은 2.3356($95\%$ 신뢰수준)이었다. 4. 원목의 전재종 대 부상표면적에 대한 표본추출오차는 1본선내 원목간의 오차(0.2087)가 10본선간의 오차(0.2952)보다 적었다. 5. 원목 $1m^2$당 농약의 적정소요량은 수동식살포기를 이용하는 경우 0.368cc, 그리고 동력분무기를 이용하는 경우는 0.295cc이었다. 6. 예를 들어 남양재 원목 $5,000m^3$을 도입하여 동력분무기로 해수수침소독을 실시하는 경우 농약소요량은 다음과 같이 계산된다. $$5,000\;M^3\times2.333=11,678\;M^2$$ $$11,678M^2\times0.295=3,445cc$$.

• Earthquakes and Structures
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• 제19권4호
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• pp.243-259
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• 2020

This study aims to optimize, design, and predict the MTMDs performance in SDOF systems using spectral analysis, and then apply their results to MDOF structures. Given the importance of spectral analysis in the design of new engineering structures, achieving a method for designing TMDs based on this theory can be of great importance for structural designers. In this study, several convenient combinations of MTMDs in an SDOF system are first considered to minimize the maximum displacement. For calculating the frequency ratios of dampers, an innovative technique is adopted in which the values of different modal responses obtained from the spectral analysis are approached together. This procedure is done using a harmony search (HS) algorithm. Also, using the random vibration theory, the damping ratio of the dampers is obtained. Then, an equation is presented for predicting the performance of MTMDs. For evaluating this equation, three structures with different stories are designed. Some of the presented combinations of dampers are added to them. The time history analyses are employed to analyze the structures under 30 different accelerograms. The findings indicated that the proposed equation could efficiently predict the performance of the MTMDs. Furthermore, four different patterns of damper distribution along the height of the structures are defined. The effect of them on the maximum deformation of the structures in time history analyses is discussed, and an equation is presented to estimate this effect. The results indicated that the average and maximum error percentages of the proposed equations are about three and seven percent, respectively, compared to the time history analyses results, which are negligible values.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.360-365
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• 2003

본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권1호
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• pp.83-95
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• 2002

시뮬레이션/모델링 기법을 이용하여 세라믹 섬유단열재의 열전도도를 분석하였으며, 열전도도를 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 세라믹 섬유 단열재는 $1600^{\circ}$까지 사용할 수 있는 고온용 단열재로써 극심한 공력가열 환경에 노출되는 고속 항공기 및 유도무기에 적용 가능한 재료이다. 섬유 단열재의 열전도도는 전도 열전달 및 복사 열전달에 의해 결정되므로 각각의 메카니즘에 의한 열전도도를 계산하였다. 전도 열전달은 균질화 기법을 이용하였으며, 복사 열전달은 무작위 수(random number)를 이용하여 계산하였다. 특히 복사 가능 거리 및 확률을 도입함으로써 실험 상수(experimental constant) 없이 복사 열전도도를 계산할 수 있었다. 본 논문 연구 방법으로 계산된 섬유 단열재의 열전도도는 실험값에 대하여 평균 93%의 신뢰도를 나타내었다. 또 본 논문에서 개발한 열전도도 계산프로그램은 섬유와 공기의 열적 특성만으로 계산이 가능하므로, 섬유 단열재와 유사한 내부조직을 갖는 대부분의 복합재료에 적용할 수 있다.