• Structural Engineering and Mechanics
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• 제34권1호
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• pp.15-38
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• 2010

In order to predict the shear strengths of reinforced concrete beams, many deterministic models have been developed based on rules of mechanics and on experimental test results. While the constant and variable angle truss models are known to provide reliable bases and to give reasonable predictions for the shear strengths of members with shear reinforcement, in the case of members without shear reinforcement, even advanced models with complicated procedures may show lack of accuracy or lead to fairly different predictions from other similar models. For this reason, many research efforts have been made for more accurate predictions, which resulted in important recent publications. This paper develops probabilistic shear strength models for reinforced concrete beams without shear reinforcement based on deterministic shear strength models, understanding of shear transfer mechanisms and influential parameters, and experimental test results reported in the literature. Using a Bayesian parameter estimation method, the biases of base deterministic models are identified as algebraic functions of input parameters and the errors of the developed models remaining after the bias-correction are quantified in a stochastic manner. The proposed probabilistic models predict the shear strengths with improved accuracy and help incorporate the model uncertainties into vulnerability estimations and risk-quantified designs.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.289-293
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• 2015

The construction industry has been evolving with the development of information technology. According to this trend, the current industry changes from 2d drawings to Building Information Modeling(BIM). Current studies on the BIM-based estimation have problems such as Quantity Take-Off(QTO) specificity toward a particular software, the uncertainty of the amount in accordance with the model quality. These studies focus on QTO based on BIM rather than schematic estimation. In addition, studies on the connection with the QTO and unit cost for schematic estimation are insufficient. The purpose of this study is to propose schematic estimation process by utilizing construction codes and QTO in architectural object BIM libraries. Construction codes are classified in detail in order to input codes inside each. This study has connected unit cost and construction classification codes that obtain from BIM model. The results of this study will be helpful in decision-making and communication for schematic estimation of the design phase. It will improve the efficiency and reliability problems of existing schematic estimation.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제19권2호
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• pp.85-98
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• 1987

중대사고시 LMFBR의 에어로졸(aerosol) 동특성을 살피기 위해 전산코드인 MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics)가 개발되었다. 사고경과에 따른 두 방사능원의 상대적인 충돌확률을 적용하여 에어로졸계를 모사할 수 있다. Brownian 확산과 중력작용에 의한 결합 및 제거과정을 고려했으며, 입자형태를 묘사하기 위해 밀도보정과 형태요소(shape factor)를 동시에 고려하였다. ORNL의 NSPP-300 계열 실험자료와 기존의 코드를MCAD의 입증에 이용하였다. 그 결과 MCAD의 계산치와 실험치 및 기존의 코드 계산값이 일치함을 보여준다. 여러 입력자료의 불화실한 값들을 정의하고, 그들값의 한계로 설정하기 위하여 불확실성 및 민감도해석을 수행하였다. 14개의 입력자료를 선택하여 실험계획법과 Latin hypercube sampling에 의한 입력자료를 조합하여 그 회귀 (regression) 정도를 반응표면 계획법(Response surface method)에 의해 구하였다. 각 변수들의 중요성 및 시간경과에 따른 그들의 상대적인 등위를 결정하기 위하여 단계식 회귀방법 (Stepwise regression method)을 고려했다. LHS에 의한 회귀모형에 Monte Carlo Method를 적용하여 계산값 및 변수들에의 신뢰도를 향상시켰다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-38
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• 2010

높은 공간 해상도의 지상 자료와 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료의 통합을 통한 지표 환경 주제도 작성에서는 이러한 해상도의 차이를 반영한 통합 방법론이 필요하다. 이 연구에서는 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료와 지상 자료로부터 고해상도 주제도 작성과 관련된 다운스케일링을 위한 다중 스케일 지구통계학적 방법론을 적용하였다. 기존 정규 크리깅 시스템을 확장하여 포인트 자료로 간주할 수 있는 지상 자료와 블럭 자료로 간주할 수 있는 원격탐사 자료를 크리깅 시스템에 직접 포함하는 블럭 크리깅 방법론을 이용하였다. 부가적으로 다운스케일링에 따른 불확실성을 묘사하기 위해 블럭 크리깅 기반 시뮬레이션 기법도 함께 이용하였다. SRTM DEM과 MODIS 엽면적 지수 자료의 다운 스케일링 실험 연구를 통해 적용 기법의 적용성을 평가하였다. 두가지 실험 연구 결과, 적용 기법을 통해 효과적으로 상대적으로 고해상도 주제도 생성이 가능함을 확인하였으며, 특히 다중 시뮬레이션 결과는 다운 스케일링된 자료를 입력 자료로 사용하는 GIS 모델에 사용하여 모델 결과의 불확실성 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제41권7호
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• pp.945-952
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• 2009

The Three Mile Island Unit 2 (TMI-2) accident provides unique full scale data, thus providing opportunities to check the capability of codes to model overall plant behavior and to perform a spectrum of sensitivity and uncertainty calculations. As part of the TMI-2 analysis benchmark exercise sponsored by the Organization for Economic Cooperation and Development Nuclear Energy Agency (OECD NEA), several member countries are continuing to improve their system analysis codes using the TMI-2 data. The Republic of Korea joined this benchmark exercise in November 2005. Seoul National University has analyzed the TMI-2 accident as well as the currently proposed alternative scenario along with a sensitivity study using the Modular Accident Analysis Program Version 4.03 (MAAP4.03) code in collaboration with the Korea Hydro and Nuclear Power Company. Two input files are required to simulate the TMI-2 accident with MAAP4: the parameter file and an input deck. The user inputs various parameters, such as volumes or masses, for each component. The parameter file contains the information on TMI-2 relevant to the plant geometry, system performance, controls, and initial conditions used to perform these benchmark calculations. The input deck defines the operator actions and boundary conditions during the course of the accident. The TMI-2 accident analysis provided good estimates of the accident output data compared with the OECD TMI-2 standard reference. The alternative scenario has proposed the initial event as a loss of main feed water and a small break on the hot leg. Analysis is in progress along with a sensitivity study concerning the break size and elevation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.25-33
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• 2009

최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제32권8호
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• pp.595-611
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• 2023

The purpose of this study is to improve the daily prediction results of PM2.5 from the air quality diagnosis and evaluation system operated by the Busan Institute of Health and Environment in real time. The air quality diagnosis and evaluation system is based on the photochemical numerical model, CMAQ (Community multiscale air quality modeling system), and includes a 3-day forecast at the end of the model's calculation. The photochemical numerical model basically has limitations because of the uncertainty of input data and simplification of physical and chemical processes. To overcome these limitations, this study applied DNN (Deep Neural Network), a deep learning technique, to the results of the numerical model. As a result of applying DNN, the r of the model was significantly improved. The r value for GFS (Global forecast system) and UM (Unified model) increased from 0.77 to 0.87 and 0.70 to 0.83, respectively. The RMSE (Root mean square error), which indicates the model's error rate, was also significantly improved (GFS: 5.01 to 6.52 ug/m³ , UM: 5.76 to 7.44 ug/m³ ). The prediction results for each concentration grade performed in the field also improved significantly (GFS: 74.4 to 80.1%, UM: 70.0 to 77.9%). In particular, it was confirmed that the improvement effect at the high concentration grade was excellent.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.501-509
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• 2006

홍수범람 수위에 따른 제방의 안전은 홍수방지 시스템 구축에 있어서 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존의 확정론적인 방법을 통한 홍수위의 계산은 입력매개변수들이 내포한 불확실성을 반영할 수 없다. 본 연구의 목적은 Monte Carlo 기법을 활용한 부등류 해석에 의하여, 설계홍수위 불확실도 계산방법의 개발에 있다. 제방의 신뢰도분석 모형에서, 본 연구에서는 Manning 조도계수, 설계유량, 하천의 단면좌표, 기점수위에 의한 홍수위의 불확실성을 고려하였으며, 정량화된 입력매개변수들의 변동성으로부터 하천홍수위의 변동성을 정량화하였다. 본 모형을 대구시를 관류하는 금호강 38.5 km 구간(95개 단면)에 적용하여, 각 단면에서 계산된 홍수위와 기설 제방고의 표고를 비교함으로써 월류 위험도를 분석하였다. 분석 결과, 기설 제방고와 비교하여 7개 단면에서 제방의 증고가 필요할 것으로 판단되었으며, 그 크기는 최소 1 cm에서 최대 56 cm로 계산되었다. 본 연구는 기존의 제방고 설계방법의 보완 및 홍수위험지도 제작, 홍수예측 시스템, 홍수피해완화 계획 설립 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-80
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• 2018

고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.