• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권4호
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• pp.760-768
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• 2017

The transition temperature shift (TTS) of the reactor pressure vessel materials is an important factor that determines the lifetime of a nuclear power plant. The prediction of the TTS at the end of a plant's lifespan is calculated based on the equation of Regulatory Guide 1.99 revision 2 (RG1.99/2) from the US. The fluence factor in the equation was expressed as a power function, and the exponent value was determined by the early surveillance data in the US. Recently, an advanced approach to estimate the TTS was proposed in various countries for nuclear power plants, and Korea is considering the development of a new TTS model. In this study, the TTS trend of the Korean surveillance test results was analyzed using a nonlinear regression model and a mixed-effect model based on the power function. The nonlinear regression model yielded a similar exponent as the power function in the fluence compared with RG1.99/2. The mixed-effect model had a higher value of the exponent and showed superior goodness of fit compared with the nonlinear regression model. Compared with RG1.99/2 and RG1.99/3, the mixed-effect model provided a more accurate prediction of the TTS.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.97-107
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• 2011

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.303-314
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• 2020

수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.279-289
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• 2006

최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 소음진동
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• 제6권5호
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• pp.607-616
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• 1996

A combined computational fluid dynamics(CFD)-Kirchhoff method is presented for predicting high-speed impulsive noise generated by a hovering blade. Two types of Kirchhoff integral formula are used; one for the classical linear Kirchhoff formulation and the other for the nonlinear Kirchhoff formulation. An Euler finite difference solver is solved first to obtain the flow field close to the blade, and then this flow field is used as an input to a Kirchhoff formulation to predict the acoustic far-field. These formulas are used at Mach numbers of 0.90 and 0.95 to investigate the effectiveness of the linear and nonlinear Kirchhoff formulas for delocalized flow. During these calculiations, the retarded time equation is also carefully examined, in particular, for the cases of the control surface located outside of the sonic cylinder, where multiple roots are obtained. Predicted results of acoustic far-field pressure with the linear Kirchhoff formulation agree well with experimental data when the control surface is at the certain location(R=1.46), but the correlation is getting worse before or after this specific location of the control surface due to the delocalized nonlinear aerodynamic flow field. Calculations based on the nonlinear Kirchhoff equation using a linear sonic cylinder as a control surface show a reasonable agreement with experimental data in negative amplitudes for both tip Mach numbers of 0.90 and 0.95, except some computational integration problems over a shock. This concliudes that a nonlinear formulation is necessary if the control surface is close to the blade and the flow is delocalized.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제85권5호
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• pp.655-664
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• 2023

Reinforced concrete (RC) shear wall structures are one of the most widely used structural systems to resist seismic loading all around the world. Although there have been several efforts to provide conceptually simple procedures to reasonably assess the seismic demands of structures over recent decades, it seems that lesser effort has been put on a number of structural forms such as RC shear wall structures. Therefore, this study aims to represent a simple linear response spectrum-based method which can acceptably predict the nonlinear displacements of a non-ductile RC shear wall structure subjected to an individual ground motion record. An effective period and an equivalent damping ratio are introduced as the dynamic characteristics of an equivalent linear SDOF system relevant to the main structure. By applying the fundamental mode participation factor of the original MDOF structure to the linear spectral response of the equivalent SDOF system, an acceptable estimation of the nonlinear displacement response is obtained. Subsequently, the accuracy of the proposed method is evaluated by comparison with another approximate method which is based on linear response spectrum. Results show that the proposed method has better estimations for maximum nonlinear responses and is more utilizable and applicable than the other one.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권3호
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• pp.125-130
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• 2020

At the end of 1997, the volatility of the exchange rate intensified as the nation's exchange rate system was converted into a free-floating exchange rate system. As a result, managing the exchange rate is becoming a very important task, and the need for forecasting the exchange rate is growing. The exchange rate prediction model using the existing exchange rate prediction method, statistical technique, cannot find a nonlinear pattern of the time series variable, and it is difficult to analyze the time series with the variability cluster phenomenon. And as the number of variables to be analyzed increases, the number of parameters to be estimated increases, and it is not easy to interpret the meaning of the estimated coefficients. Accordingly, the exchange rate prediction model using artificial neural network, rather than statistical technique, is presented. Using DNN, which is the basis of deep learning among artificial neural networks, and LSTM, a recurrent neural network model, the number of hidden layers, neurons, and activation function changes of each model found the optimal exchange rate prediction model. The study found that although there were model differences, LSTM models performed better than DNN models and performed best when the activation function was Tanh.

• Geomechanics and Engineering
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• 제13권5호
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• pp.845-860
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• 2017

It is very important to study displacement prediction in geotechnical engineering. Nowadays, the grey system method, time series analysis method and artificial neural network method are three main methods. Based on the brief introduction, the three methods are analyzed comprehensively. Their merits and demerits, applied ranges are revealed. To solve the shortcomings of the artificial neural network method, a new prediction method based on new evolutionary neural network is proposed. Finally, through two real engineering applications, the analysis of three main methods and the new evolutionary neural network method all have been verified. The results show that, the grey system method is a kind of exponential approximation to displacement sequence, and time series analysis is linear autoregression approximation, while artificial neural network is nonlinear autoregression approximation. Thus, the grey system method can suitably analyze the sequence, which has the exponential law, the time series method can suitably analyze the random sequence and the neural network method almostly can be applied in any sequences. Moreover, the prediction results of new evolutionary neural network method is the best, and its approximation sequence and the generalization prediction sequence are all coincided with the real displacement sequence well. Thus, the new evolutionary neural network method is an acceptable method to predict the measurement displacements of geotechnical engineering.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.165-175
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• 2009

역학적 경험적 포장 설계법을 도입하려는 현재의 연구추세에 발 맞추어 정확한 응력, 변형률, 변형을 기초로 포장구조체를 해석하기 위한 역학적 접근방법이 필요한 시점이다. 기존의 실험결과에 따르면 연성포장 구조의 기층에 이용되는 자갈과 노상층에 이용되는 노상토등의 포장 하부재료는 반복하중 조건하에서 비선형 회복탄성계수의 특징을 따르는 것으로 나타났다. 이 비선형 거동은 재료의 현재 응력에 의한 회복탄성계수 모델로 나타나질 수 있으며 정확한 해를 구할 수 있는 역학적 방법중의 하나인 유한요소 해석 방법에 적용되어 질 수 있다. 이 연구에서는 비선형 해석기법과 효과적인 해 수렴기법이 구현된 재료 모델 부 프로그램을 범용 유한요소 프로그램의 하나인 아바쿠스에 적용시켰다. 이 수치해석 방법에는 더 정확한 해를 찾기 위한 체눈분할에 의해 만들어진 유한요소 모델이 이용되었다. 이런 일련의 방법들에 의한 포장구조체의 해석결과, 2차원과 3차원 비선형 유한요소 해석의 결과가 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 사용된 부 프로그램은 미연방 항공국 공항 시험포장에서 측정되어진 결과 값에 의해 비교 검증되었다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제3권2호
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• pp.17-26
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• 1999

An experimental investigation on hydrodynamic forces acting on a porpoising craft at high advanced speeds up to Froude numbers Fn=6.0(Fn=U\ulcorner:Lo\ulcorner denote overall length of ship) in calm water is performed. Captive model tests and forced motion tests are carried out to measure the hydrodynamic forces. The results show that significant nonlinear effects for motion amplitudes appear in the restoring, the added mass and the damping coefficients. The experimental results are compared with the results of a prediction method of the hydrodynamic forces include the nonlinear effects, and show a good agreement with them. A simulation using the predicted hydrodynamic forces in a nonlinear motion equation is carried out to obtain the porpoising motion of a craft in calm water. The calculated results are in fairly good agreement with experimental ones.