• Composites Research
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• 제35권3호
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• pp.188-195
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• 2022

본 논문은 멀티스케일 공정-구조 해석의 방법론을 제안하고 단섬유층과 직물층으로 이루어진 배터리 하우징 파트에 적용한다. 특별히 마이크로스케일 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)안 기지의 불확정성을 고려하였다. 마이크로스케일의 RVE내 기지 물성의 랜덤한 공간내 분포는 KLE(Karhunen-Loeve Expansion)을 통해 구현하였다. 공간상 랜덤분포된 기지 물성을 갖는 RVE의 유효 물성을 전산균질화를 통해 얻어 매크로스케일 유한요소 모델에 매핑하였다. 또한 하이브리드 공정해석을 통해 압축 성형 해석으로부터 얻은 잔류응력과 섬유배향을 매핑한 유한요소 모델과 드레이핑 공정 해석결과로부터 얻어진 섬유배향을 매핑한 모델을 결합하였다. 본 연구에 제안된 방법은 배터리 하우징 뿐만 아니라 다양한 재료 구성을 갖는 복합재료의 공정-구조해석을 통해 설계요구도를 엄밀하게 평가할 수 있을 것이라 기대된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제41권6호
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• pp.831-850
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• 2021

Surface subsidence caused by mining subsidence has an impact on neighboring structures and utilities. In other words, subsurface voids created by mining or tunneling activities induce soil movement, exposing buildings to physical and/or functional destruction. Soil-structure is evaluated employing probability distribution laws to account for their uncertainty and complexity to estimate structural vulnerability. In this study, to investigate the displacement field and surface settlement profile caused by mining subsidence, on the basis of a Winklersoil model, analytical equations for the moment-rotation response ofsoil during mining induced ground movements are developed. To define the full static moment-rotation response, an equation for the uplift-yield state is constructed and integrated with equations for the uplift- and yield-only conditions. The constructed model's findings reveal that the inverse of the factor of safety (x) has a considerable influence on the moment-rotation curve. The maximal moment-rotation response of the footing is defined by X = 0:6. Despite the use of Winkler model, the computed moment-rotation response results derived from the literature were analyzed through the ELM-SVM hybrid of Extreme Learning Machine (ELM) and Support Vector Machine (SVM). Also, Monte Carlo simulations are used to apply continuous random parameters to assess the transmission of ground motions to structures. Following the findings of RMSE and R2, the results show that the choice of probabilistic laws of input parameters has a substantial impact on the outcome of analysis performed.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제78권3호
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• pp.351-368
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• 2021

This paper, by applying a reliability-based framework, develops seismic vulnerability macrozonation maps for Tehran, the capital and one of the most earthquake-vulnerable city of Iran. Seismic performance assessment of 3-, 4- and 5-story steel moment resisting frames (SMRFs), designed according to ASCE/SEI 41-17 and Iranian Code of Practice for Seismic Resistant Design of Buildings (2800 Standard), is investigated in terms of overall maximum inter-story drift ratio (MIDR) and unit repair cost ratio which is hereafter known as "damage ratio". To this end, Tehran city is first meshed into a network of 66 points to numerically locate low- to mid-rise SMRFs. Active faults around Tehran are next modeled explicitly. Two different combination of faults, based on available seismological data, are then developed to explore the impact of choosing a proper seismic scenario. In addition, soil effect is exclusively addressed. After building analytical models, reliability methods in combination with structure-specific probabilistic models are applied to predict demand and damage ratio of structures in a cost-effective paradigm. Due to capability of proposed methodology incorporating both aleatory and epistemic uncertainties explicitly, this framework which is centered on the regional demand and damage ratio estimation via structure-specific characteristics can efficiently pave the way for decision makers to find the most vulnerable area in a regional scale. This technical basis can also be adapted to any other structures which the demand and/or damage ratio prediction models are developed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.401-401
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• 2023

터널이나 폐기물저장소와 같은 지하 구조물 또는 지표에서부터 상당한 깊이로 설계되거나 건설되는 구조물을 계획하거나 건축할 때 구조물의 안전성에 영향을 주는 수많은 요인 중에 간과할 수 없는 것이 바로 지하수이다. 뿐만 아니라 지상 혹은 지하에서 오염이 발생하여 오염물질이 지중환경으로 유입되는 경우, 지하수 거동은 오염물의 이송·확산에 지대한 요인으로 작용한다. 최근에는 지구온난화와 같은 유례없는 기후변화를 경험하고 있고, 따라서 수자원으로써 지하수의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 지하수의 저류와 거동은 지하매질의 특성에 지배되고 있지만, 지표 아래 자리잡고 있는 매질의 특성을 정확히 파악하기란 매우 힘들고, 따라서 지하수 거동을 해석함에 항상 불확실성이 존재한다. 전통적으로 지하매질의 특성을 이해하기 위해 다양한 지구물리탐사를 수행하여 왔고, 더욱 직접적인 관찰을 위해 시추를 수행하여, 시료를 수집·관찰하고, 시추공에서의 다양한 현장수리실험을 통해 수리특성을 알고자 하였다. 하지만 그동안의 다양한 노력에도 불구하고, 지하매질 및 지하수 거동에 대한 불확실성은 여전히 줄어들지 않고, 오히려 증가하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 지하수 거동을 결정짓는 지하매질의 수리특성에 대한 불확실성을 정량화하기 위한 도구로써, 매개변수 보정법의 하나인 Pilot Point Method(PPM)을 소개하고자 한다. 우물 또는 관측정을 통해 관측되는 지하수의 수위는 지하매질의 특성을 반영하고 있으며, 인간이 가장 쉽게 취득할 수 있는 지하 정보에 해당한다. 지하수 수위를 이용하여 수치모형의 매개변수를 보정하게 되며, 이 때 PPM이 적용된다. Pilot points의 공간적인 분포에 따라 다양한 보정 결과가 산출될 수 있으며, 다양한 결과들을 통해 변동계수를 산정한 후 수리특성의 불확실성이 높은 지역을 나타낼 수 있다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 물리탐사 또는 시추 작업을 위한 위치 선정의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국기후변화학회지
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• 제10권3호
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• pp.237-242
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• 2019

Ammonia is main precursor gas of secondary particulate matter and contributes almost 78% of total ammonia emission from the agricultural sector in Korea. The current method of estimating ammonia emission from fertilizer application, which contributes 7% of the total emission, has high uncertainty and needs to be improved to better predict PM2.5 concentration. In this study, we suggest an improvement method for ammonia emission quantification from fertilizer application. The first improvement was in the emission factor of NPK fertilizer by conducting a field study to verify the currently used factor. The improved NPK emission factor of 52.2 kg NH ton-1N was confirmed by comparing with the value from the EEA (European Environment Agency) and adjusting the value for the Korean climate and soil conditions. We also improved the amount of fertilizer usage by including the sales amount to the fertilizer supply amount of the Korean Farmers Association, increasing total fertilizer usage by 39.8%. As the statistical data on fertilizer supply and sales are compiled yearly, we estimated monthly emission of ammonia by considering cultivated areas and timing of fertilization for each crop. In summary, we suggest a novel and practical method to improve estimation methodology of ammonia emission from the field of fertilizer application: 1) emission factor of NPK fertilizer was reconfirmed; 2) total amount of fertilizer use was revised considering fertilizer sales; and 3) monthly emission of ammonia was realized by considering different crop practices. A bottom-up approach to compile activity data is needed to increase the estimation accuracy of monthly emission of ammonia, which is very helpful for predicting PM2.5 concentration.

• Steel and Composite Structures
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• 제51권6호
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• pp.679-695
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• 2024

This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.

• 한국식품과학회지
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• 제44권6호
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• pp.658-665
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• 2012

본 연구는 시중 유통되고 있는 곡류가공품 중 zearalenone을 immunoaffinity column 및 LC-MS/MS를 이용해 분석하였다. 표준용액의 검량선은 1, 10, 50, 100, 250 ng/mL농도 범위에서 상관계수($r^2$) 0.999 이상으로 양호한 직선성을 보였고, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.3, $1.0{\mu}g/kg$이었다. 회수율은 77.2-107.8%였고, RSD는 1.5-12.8이었다. Product ion 283 m/z으로 정량하여 분석한 결과 과자류 21건 중 1건(4.8%) $2.3{\mu}g/kg$, 옥수수가공품 9건 중 2건(22.2%) $1.6-8.5{\mu}g/kg$, 기타곡류가공품 14건 중 선식 1건(7.1%)에서 $3.4{\mu}g/kg$이 검출되었다. 미숫가루가 19건 중 6건(31.6%)이 검출되어, 최고 검출율을 나타냈으며, $1.1-29.7{\mu}g/kg$의 검출농도를 나타내어 다른 곡류가공품에 비해 높은 수준이었다. 총 시료 89건 중 10건에서 제랄레논이 검출되어 11.2%의 검출율을 보였고, 오염수준은 $1.1-29.7{\mu}g/kg$이었다. 검출시료 12건은 product ion 187 m/z으로 모두 제랄레논임을 확인하였다. 제랄레논을 측정하는 과정 중 불확도 인자를 파악하여 측정 불확도를 추정 한 결과 41.7, $166.7{\mu}g/kg$일때 보리차는 각각 $44.9{\pm}5.0{\mu}g/kg$(95% 신뢰수준 약 k=2), $128.7{\pm}7.9{\mu}g/kg$(95% 신뢰수준 약 k=2), 미숫가루는 각각 $30.7{\pm}5.8{\mu}g/kg$(95% 신뢰수준 약 k=2), $173.7{\pm}14.9{\mu}g/kg$(95% 신뢰수준 k=2.26), 과자는 $37.2{\pm}7.4{\mu}g/kg$(95% 신뢰수준 k=2.31), $151.0{\pm}10.4{\mu}g/kg$(95% 신뢰수준 약 k=2)를 나타내었다.

• 지질공학
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• 제22권1호
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• pp.15-25
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• 2012

지반정수의 통계적 불확실성을 설계에 반영함으로써 합리적인 설계를 하기위한 확률론적 설계법이 국내외에서 설계기준으로 채택되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 지반 확률변수의 불확실성을 정량화 하기위한 기법과 획득한 자료의 수에 따라 불확실성을 최소화함으로써 설계의 경제성을 기할 수 있는 기법들을 분석하였다. 국내의 특정 현장에서 채취되고 실험된 토질정수를 불확실성 정량화를 위한 몇 가지 기법들에 적용하고 비교하였다. 그 결과 3-sigma기법은 자료를 이용하여 산정된 표준편차에 비하여 모두 낮게 평가되어 확률론적으로 경제적인 설계가 가능하나 샘플 수를 고려하지 않은 Bayesian 기법을 이용하여 사전정보와 조합한 경우 일부의 변수는 3-sigma기법이 작게 산정되어 불안전한 설계의 우려가 있었다. 반면, 샘플 수를 고려하여 Bayesian 분석한 경우는 상대적으로 가장 낮은 분산을 보였다. 샘플 수가 증가할수록 확률밀도함수의 분산이 현저히 감소하였고 25개 이상인 경우 전체적으로 일정수준에 수렴하였다. 특히, 단위중량과 같이 변동성이 작은 확률변수의 경우 상대적으로 적은 샘플 수에서도 사후정보에서 신뢰도 높은 값을 추정할 수 있었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.73-80
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• 2010

상수도관망의 최적설계는 단목적함수와 고정된 수리학적 변수로 구성된 비용최소화의 문제로 시작되었다. 하지만, 미래의 불확실한 수요량의 변동과 같이 상수도관망 내에 존재하는 여러 불확실성을 고려하여 설계하는 것이 실제 상수도관망의 거동을 보다 적절히 예측하는 것이다. 따라서 상수도관망 내 존재하는 불확실성을 양적으로 고려하는 다양한 방법이 연구되어 상수도관망의 최적설계에 반영되었고, 다목적함수를 사용한 최적화문제도 다루게 되었다. 본 연구에서는 관망의 절점에서의 수요량과 관의 조도계수를 불확실성을 가진 변수로 두고, 비용 최소화와 관망의 강건성 (Robustness)을 최대화 하는 두 가지 목적함수를 가진 다목적함수 최적화 문제를 다루었다. 최적화 과정은 비용최소화와 불확실성을 고려한 최종 최적화의 두 과정으로 나뉜다. 각 절점에서의 수요량과 관의 조도계수는 베타확률밀도함수 (Beta PDF)를 사용, Latin Hypercube 샘플링 방법으로 불확실성을 고려하였고, 다목적함수의 최적화는 유전자 알고리듬 (Multi-objective Genetic Algorithms, MOGA)을 사용하였다. 제안된 방법은 New York Tunnels이라는 실제 상수도관망에 적용하여 적용성을 검증 하였고 그 결과를 분석하였다. 다목적 최적화 문제에서 최적화가 진행될 수 록 초기 값에 모여 있던 점들이 그 점 주위를 시작으로 해 공간에 최적 해를 찾아 오른쪽 아래 부분으로 탐색해 나가는 것을 확인할 수 있었고 최적설계의 해는 해 공간에서 Pareto Front를 구성하며 파레토 최적해를 구하였다.

• 분석과학
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• 제18권4호
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• pp.271-277
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• 2005

혈액 내 urea는 임상진단 시 신장 기능을 판단하는 중요한 표지물질로서 측정되고 있다. 단백질 등 질소화합물의 최종 대사물인 urea는 콩팥의 사구체에서 걸러져 소변으로 배출되는데, 사구체의 거르는 능력이 저하되면 결국 혈액 속의 urea 농도가 증가하게 되어 신장 기능의 정상여부를 판단할 수 있게 된다. 이러한 임상진단 결과의 신뢰성 향상을 위해서는 측정결과가 일차분석법으로 인증된 인증표준 물질과 소급성 고리를 유지해야 한다. 본 연구에서는 혈청 내 urea의 일차분석법으로서 $15^N_2$-urea를 내부 표준물질로 사용하는 동위원소희석 액체크로마토그라피-질량분석법 (ID-HPLC/MS)을 개발하였다. 이 방법은 측정원리상 고도의 정확성이 확보될 뿐 아니라 별도의 유도체화가 필요 없기 때문에 빠르고 편리하다. $C_{18}$-분리관에 0.1 mmol/L $NH_4Cl$ buffer를 이동상으로 사용하여 urea를 분리하였는데, 이 완충용액은 비교적 분자량이 작은 urea를 질량분석하는데 방해가 크지 않은 장점이 있다. HPLC와 질량분석기의 인터페이스로서 positive mode의 electrospray ionization (ESI)를 사용하여 높은 감도와 재현성을 성취하였다. 국제적으로 인정된 인증표준물질의 분석을 통해 최적화된 방법의 유효성을 확인하였으며, 국제비교시험에도 참여하여 좋은 결과를 얻었다. ISO guide에 따라 불확도를 계산하였으며, 확장 불확도는 95% 신뢰도에서 약 1.8%로 나타났다. 이 분석법은 표준연에서 개발 중인 혈청인증표준물질을 인증하는 일차기준측정절차로도 사용되고 있다.