• 정보기술응용연구
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• 제3권3호
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• pp.25-40
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• 2001

본 논문에서는 유전적 프로그래밍(Genetic Programing)을 이용하여 최적의 다항식을 생성하는 기법을 제시하고자 한다. 다항식은 비선형성이 큰 응답면을 모델링해야 하며, 이를 위하여 GP 트리 생성시 2-3차 오더의 Taylor Series를 사용하는 방법을 시도하였다. 아울러 생서되는 다항식의 크기를 제어하기 위해서 GP 트리가 표현할 수 있는 다항식의 최대 차수를 제한함과 동시에 하나의 주 트리와 보 트리로 구성되는 GAGPT(Group of Additive Genetic Programming Trees) 사용을 모색하였다. 마지막으로 두 개의 응용 예를 통하여 본 방법의 유용성을 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.171-178
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• 2018

Recently, the continuing operation of nuclear power plants has become a major controversial issue in Korea. Whether to continue to operate nuclear power plants is a matter to be determined considering many factors including social and political factors as well as economic factors. But in this paper we concentrate only on the economic factors to make an optimum decision on operating nuclear power plants. Decisions should be based on forecasts of plant accident risks and large and small accident data from power plants. We outline the structure of a decision model that incorporate accident risks. We formulate to decide whether to shutdown permanently, shutdown temporarily for maintenance, or to operate one period of time and then periodically repeat the analysis and decision process with additional information about new costs and risks. The forecasting model to predict nuclear power plant accidents is incorporated for an improved decision making. First, we build a one-period decision model and extend this theory to a multi-period model. In this paper we utilize influence diagrams as well as decision trees for modeling. And bayesian statistical approach is utilized. Many of the parameter values in this model may be set fairly subjective by decision makers. Once the parameter values have been determined, the model will be able to present the optimal decision according to that value.

• Computers and Concrete
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• 제27권4호
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• pp.305-317
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• 2021

The bond between the concrete and bar is a main factor affecting the performance of the reinforced concrete (RC) members, and since the steel corrosion reduces the bond strength, studying the bond behavior of concrete and GFRP bars is quite necessary. In this research, a database including 112 concrete beam test specimens reinforced with spliced GFRP bars in the splitting failure mode has been collected and used to estimate the concrete-GFRP bar bond strength. This paper aims to accurately estimate the bond strength of spliced GFRP bars in concrete beams by applying three soft computing models including multivariate adaptive regression spline (MARS), Kriging, and M5 model tree. Since the selection of regularization parameters greatly affects the fitting of MARS, Kriging, and M5 models, the regularization parameters have been so optimized as to maximize the training data convergence coefficient. Three hybrid model coupling soft computing methods and genetic algorithm is proposed to automatically perform the trial and error process for finding appropriate modeling regularization parameters. Results have shown that proposed models have significantly increased the prediction accuracy compared to previous models. The proposed MARS, Kriging, and M5 models have improved the convergence coefficient by about 65, 63 and 49%, respectively, compared to the best previous model.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권8호
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• pp.2933-2940
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• 2022

Approximations such as the delete-term approximation, rare event approximation, and minimal cutset upper bound (MCUB) need to be prudently applied for the quantification of a seismic probabilistic safety assessment (PSA) model. Important characteristics of seismic PSA models indicate that preserving the success branches in a primary seismic event tree is necessary. Based on the authors' experience in modeling and quantifying plant-level seismic PSA models, the effects of applying negate-down to the success branches in primary seismic event trees on the quantification results are summarized along with the following three insights gained: (1) there are two competing effects on the MCUB-based quantification results: one tending to increase and the other tending to decrease; (2) the binary decision diagram does not always provide exact quantification results; and (3) it is identified when the exact results will be obtained, and which combination provides more conservative results compared to the others. Complicated interactions occur in Boolean variable manipulation, approximation, and the quantification of a seismic PSA model. The insights presented herein can assist PSA analysts to better understand the important theoretical principles associated with the quantification of seismic PSA models.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권1호
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• pp.79-92
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• 2022

In this paper, the impact of a vernacular pozzolanic kaolinite mine on concrete alkali-silica reaction and strength has been evaluated. For making the samples, kaolinite powder with various levels has been used in the quality specification test of aggregates based on the ASTM C1260 standard in order to investigate the effect of kaolinite particles on reducing the reaction of the mortar bars. The compressive strength, X-Ray Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscope (SEM) experiments have been performed on concrete specimens. The obtained results show that addition of kaolinite powder to concrete will cause a pozzolanic reaction and decrease the permeability of concrete samples comparing to the reference concrete specimen. Further, various machine learning methods have been used to predict ASR-induced expansion per different amounts of kaolinite. In the process of modeling methods, optimal method is considered to have the lowest mean square error (MSE) simultaneous to having the highest correlation coefficient (R). Therefore, to evaluate the efficiency of the proposed model, the results of the support vector machine (SVM) method were compared with the decision tree method, regression analysis and neural network algorithm. The results of comparison of forecasting tools showed that support vector machines have outperformed the results of other methods. Therefore, the support vector machine method can be mentioned as an effective approach to predict ASR-induced expansion.

• Steel and Composite Structures
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• 제46권6호
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• pp.731-744
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• 2023

Vehicle load information is an important role in operating and ensuring the structural health of cable-stayed bridges. In this regard, an efficient and economic method is proposed for vehicle load detection based on the observed cable tension and vehicle position using a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), a robust program for modeling and considering both geometric and material nonlinearities of bridge structures subjected to vehicle load with low computational costs. With the superiority of GNN, the proposed model is demonstrated to precisely capture complex nonlinear correlations between the input features and vehicle load in the output. Four popular machine learning methods including artificial neural network (ANN), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machines (SVM) are refereed in a comparison. A case study of a cable-stayed bridge with the typical truck is considered to evaluate the model's performance. The results demonstrate that the GNN-based model provides high accuracy and efficiency in prediction with satisfactory correlation coefficients, efficient determination values, and very small errors; and is a novel approach for vehicle load detection with the input data of the existing monitoring system.

• 환경영향평가
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• 제22권3호
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• pp.219-230
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• 2013

Species distribution modeling is one of the most effective habitat analysis methods for wildlife conservation. This study was for evaluating the suitability of species distribution to distance between forest patches in Seoul city using tits. We analyzed the distribution of the four species of tits: varied tit (Parus varius), marsh tit (P. palustris), great tit (P. major) and coal tit (P. ater), using the landscape indexes and connectivity indexes, and compared the resulting suitability indexes from 100m to 1,000m. As factors affecting to the distribution of tits, we calculated landscape indices by separating them into intra-patch indices (i.e. logged patch area (PA), area-weighted mean patch shape index (PSI), tree rate (TR)) and inter-patch indices (i.e. patch degree (PD), patch betweenness (PB), difference probability of connectivity (DPC)), to analyze the internal properties of the patches and their connectivity by tits occurrence data using logistic regression modeling. The models were evaluated by AICc (Akaike Information Criteria with a correction for finite sample sizes) and AUC (Area Under Curve of ROC). The results of AICc and AUC showed DPC, PA, PSI, and TR were important factors of the habitat models for great tit and marsh tit at the level of distance 500~800m. In contrast, habitat models for coal tit and varied tit, which are known as forest interior species, reflected PA, PSI, and TR as intra-patch indices rather than connectivity. These mean that coal tit and varied tit are more likely to find a large circular forest patch than a small and long-shaped forest patch, which are higher rate of forest. Therefore, different strategies are required in order to enhance the habitats of the forest birds, tits, in a region that has fragmented forest patches such as Seoul city. It is important to manage forest interior areas for coal tit and varied tit, which are known as forest interior species and to manage not only forest interior areas but also connectivity of the forest patches in the threshold distance for great tit and marsh tit as adapted species to the urban ecosystem for sustainable ecosystem management.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.139-151
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• 2017

본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권4호
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• pp.94-104
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• 2008

본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC의 구조를 제안한다. 곱셈과 누적 덧셈 연산을 통합하고 하이브리드 형태의 CSA 구조를 고안하여 임계경로를 감소시키고 출력율을 개선하였다. 즉, 가장 큰 지연시간을 갖는 누적기 자체를 제거하고 누적기의 기능을 CSA에 포함시킴으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 제안된 CSA 트리는 1의 보수 기반의 MBA 알고리즘을 이용하고, 연산자의 밀도를 높이고자 부호비트를 위한 수정된 배열형태를 갖는다. 또한 최종 덧셈기의 비트수를 줄이기 위해서 CSA 트리 내에 2비트 CLA를 사용하여 하위 비트의 캐리를 전파하고 하위 비트들에 대한 출력을 미리 생성한다. 또한 파이프라인의 효율을 최적화시켜 출력율을 증가시키고자 최종 덧셈기의 출력이 아닌 합과 캐리 형태의 중간 연산결과들을 누적시킨다. 제안한 하드웨어를 설계한 후에 $250{\mu}m,\;180{\mu}m,\;130{\mu}m$, 그리고 90nm CMOS 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 이론 및 실험적인 결과를 토대로 제안한 MAC의 하드웨어 자원, 지연시간, 그리고 파이프라인 등의 결과에 대해 분석하였다. 지연시간은 수정된 Sakurai의 alpha power low를 이용하였다. 결과를 살펴보면 제안한 MAC은 표준 설계에 대해서는 여러 측면에서 매우 우수한 특성을 보였고, 최근 연구와 비교할 때 클록속도는 거의 유사하면서 성능은 두 배로 우수하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권2호
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• pp.176-183
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• 2001

본(本) 연구(硏究)에서는 목재(木材)의 다목적(多目的) 생산량(生産量)(multiple-product yield) 예측(豫測)에 대한 해결책(解決策)으로서 테다소나무(Pinus taeda L.) 조림지(造林地)를 대상으로 하여 Weibull 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 시스템을 개발(開發)하였다. 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 모형(模型)을 개발(開發)하기 위하여, 4개의 백분위수(百分位數) 식(式)들을 근거(根據)로 한 모수(母數) 회복(回復)(parameter recovery) 절차법(節次法)을 적용(適用)하였다. 또한 직경급(直徑級)에 대한 수확량(收穫量) 계산(計算)을 위하여 단목(單木) 수고(樹高) 예측식(豫測式)을 개발(開發)하였으며, 그리고 단목(單木) 재적(材積) 예측식(豫測式)을 이용(利用)함으로써 직경급(直徑級)에 대해 기대되는 재적량(材積量)을 계산(計算)할 수가 있다. 본(本) 연구(硏究)에서 사용(使用)된 직경급(直徑級)에 대한 Weibull 누적함수(累積函數)의 상한선(上限線) 차이(差異) 방법(方法)이 기존(旣存)의 상한선(上限線)과 하한선(下限線)의 절차법(節次法)보다도 괄약오차(括約誤差)를 줄 일수 있는 보다 나은 절차법(節次法)이였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제시(提示)된 Weibull 직경분포(直徑分布) 수적예측(收積豫測) 시스템에 대한 타당성(妥當性) 검정(檢定)의 한 방법(方法)으로서 Kolmogorov-Smirnov test 결과(結果), 각(各) plot당 예측(豫測)된 직경분포(直徑分布)와 관측(觀測)된 직경(直徑) 분포급(分布級) 사이에서 통계적(統計的) 유의성(有意性)이 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 시스템은 다목적(多目的) 목재(木材) 생산량(生産量) 예측(豫測)과 임분(林分) 구조(構造) 모형(模型) 및 임분(林分)의 경영(經營)에 유용(有用)한 정보(情報)를 제공(提供)할 것이다.