• Coupled systems mechanics
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• 제11권2호
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• pp.133-149
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• 2022

The accurate prediction of elastoplasticity under prescribed workloads is essential in the optimization of engineering structures. Mechanical experiments are carried out with the goal of obtaining reliable sets of material parameters for a chosen constitutive law via inverse identification. In this work, two sample geometries made of high strength steel plates were evaluated to determine the optimal configuration for the identification of Ludwik's nonlinear isotropic hardening law. Finite element model updating(FEMU) was used to calibrate the material parameters. FEMU computes the parameter changes based on the Hessian matrix, and the sensitivity fields that report changes of computed fields with respect to material parameter changes. A sensitivity analysis was performed to determine the influence of the sample geometry on parameter identifiability. It was concluded that the sample with thinned gauge region with a large curvature radius provided more reliable material parameters.

• Nonlinear Functional Analysis and Applications
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• 제28권1호
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• pp.175-203
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• 2023

In this paper, we study an iterative algorithm that is based on inertial proximal and contraction methods embellished with relaxation technique, for finding common solution of monotone variational inclusion, and fixed point problems of pseudocontractive mapping in real Hilbert spaces. We establish a strong convergence result of the proposed iterative method based on prediction stepsize conditions, and under some standard assumptions on the algorithm parameters. Finally, some special cases of general problem are given as applications. Our results improve and generalized some well-known and related results in literature.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권2호
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• pp.133-138
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• 2024

Dissolved oxygen (DO) is an important factor in ecosystems. However, the analysis of DO is frequently rather complicated because of the nonlinear phenomenon of the river system. Therefore, a convenient model-free algorithm for DO variable is required. In this study, a data-driven algorithm for predicting DO was developed by combining XGBoost and an artificial neural network (ANN), called ANN-XGB. To train the model, two years of ecosystem data were collected in Anyang, Seoul using the Troll 9500 model. One advantage of the proposed algorithm is its ability to capture abrupt changes in climate-related features that arise from sudden events. Moreover, our algorithm can provide a feature importance analysis owing to the use of XGBoost. The results obtained using the ANN-XGB algorithm were compared with those obtained using the ANN algorithm in the Results Section. The predictions made by ANN-XGB were mostly in closer agreement with the measured DO values in the river than those made by the ANN.

• 대한수학회보
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• 제61권1호
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• pp.93-115
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• 2024

In this paper, the Gauge-Uzawa methods for the Darcy-Brinkman equations driven by temperature and salt concentration (DBTC) are proposed. The first order backward difference formula is adopted to approximate the time derivative term, and the linear term is treated implicitly, the nonlinear terms are treated semi-implicit. In each time step, the coupling elliptic problems of velocity, temperature and salt concentration are solved, and then the pressure is solved. The unconditional stability and error estimations of the first order semi-discrete scheme are derived, at the same time, the unconditional stability of the first order fully discrete scheme is obtained. Some numerical experiments verify the theoretical prediction and show the effectiveness of the proposed methods.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권2호
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• pp.21-25
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• 2023

The purpose of this study was to compare the performance using multiple regression models to predict the energy consumption of steel industry. Specific independent variables were selected in consideration of correlation among various attributes such as CO2 concentration, NSM, Week Status, Day of week, and Load Type, and preprocessing was performed to solve the multicollinearity problem. In data preprocessing, we evaluated linear and nonlinear relationships between each attribute through correlation analysis. In particular, we decided to select variables with high correlation and include appropriate variables in the final model to prevent multicollinearity problems. Among the many regression models learned, Boosted Decision Tree Regression showed the best predictive performance. Ensemble learning in this model was able to effectively learn complex patterns while preventing overfitting by combining multiple decision trees. Consequently, these predictive models are expected to provide important information for improving energy efficiency and management decision-making at steel industry. In the future, we plan to improve the performance of the model by collecting more data and extending variables, and the application of the model considering interactions with external factors will also be considered.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.24-30
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• 2024

This paper investigates the identification and modeling of a climate greenhouse. Given real climate data from greenhouse installed in the LAPER laboratory in Tunisia, the objective of this paper is to propose a solution of the problem of nonlinear time variant inputs and outputs of greenhouse internal climate. Based on fuzzy logic technique combined with least mean squares (lms) a robust greenhouse climate model for internal temperature prediction is proposed. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the identification approach and the power of the implemented Takagi-Sugeno Fuzzy model based Algorithm.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.266-279
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• 2014

도로의 안전성을 평가하기 위한 방법으로서 교통사고 자료를 이용하는 방법, 사전-사후평가를 통한 방법 또는 전문가 의견이나 기존 문헌을 통한 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 특히, 교차로 교통 안전성을 평가하는 경우 많은 연구들이 교통사고예측모형 개발을 통하여 교통사고와 관련한 원인과 안전성을 평가하고 있다. 교통사고예측모형 개발에 있어서 모형의 예측력과 전용성을 확보하는 것이 중요하다. 즉, 예측력을 확보함으로써 교통사고 건수나 교통 안전성 판단의 지표를 예측하는데 오차를 줄일 수 있고, 전용성을 확보함으로써 개발된 모형이 다른 지점이나 구간에 적용하더라도 문제없이 적용될 수 있는 대표성을 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고예측모형 개발에 주로 사용되는 회귀모형과 인공신경망, 구조방정식을 이용하여 교통사고예측모형을 각각 개발하였으며, 개발될 모형의 예측력과 전용성을 평균절대오차와 평균제곱예측오차를 기준으로 확인하였다. 90개소 신호교차로의 모형개발자료를 이용하여 세 가지 방법으로 교통사고예측모형을 개발 후 개발데이터를 통해 예측력을 비교한 결과 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한 모형의 전용성 검증을 위하여 별도로 수집한 33개소 신호교차로의 모형검증자료를 이용하여 개발된 모형을 검증한 결과 비선형 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 모형개발 과정에서 가장 높은 예측력을 보인 인공신경망의 경우 다른 대상지에서 수집된 모형검증 자료를 적용하였을 때 예측력에 큰 변화를 보여 전용성이 떨어진 것으로 분석되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.423-430
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• 2013

본 연구에서는 탄소나노튜브와 폴리프로필렌 기지 간 계면결합력과 나노튜브의 국부적 응집에 따른 나노복합재의 탄소성 거동 변화에 대한 파라메트릭 연구를 수행한다. 나노복합재의 탄소성 거동 예측을 위해 분자동역학 전산모사를 수행하고, 분자동역학 결과와 Mori-Tanaka 모델을 적용한 비선형 미시역학 모델을 연계하여 나노복합재 내 흡착계면의 탄소성 거동을 역으로 도출하는 2단계 영역분할 기법을 적용하였다. 미시역학 모델에서는 시컨트 계수방법을 Mori-Tanaka 모델에 적용하여 나노복합재의 비선형 거동을 예측하는 방법을 적용하였으며, 나노튜브와 기지 간 재료계면의 불완전 결합을 고려하기 위해 변위 불연속 조건을 적용하였다. 흡착영역을 고려한 미시역학 모델을 통해 흡착계면의 유무 및 재료계면 결합력 변화 그리고 나노튜브의 국부적 응집현상에 따른 나노복합재의 응력-변형률 관계를 예측하였다. 그 결과 나노튜브의 국부적 응집이 나노복합재의 강화효과를 저하시키는 가장 중요한 변수임을 확인하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.201-206
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• 2006

지구과학은 지구와 지구시스템을 기술(description)하던 기존의 역할에서 벗어나, 진화하는 지구 시스템 안에서 일어나는 프로세스의 모델링(process modeling), 시뮬레이션(simulation) 그리고 이러한 현상들을 구상화(visualization)하는 방향으로 그 접근 방법이 서서히 그러나 매우 역동적으로 변화하고 있다. 하지만 이러한 모델링 및 시뮬레이션은 현대의 컴퓨터 기술의 발달에도 불구하고 그 수행이 쉽지는 않다. 그 이유로는 지구의 현상들은 그 현상의 기초원인이 되는 물리적 화학적 프로세스들이 비선형적이며, 서로 다른 프로세스들이 상호 연동되어 발생하고, 시간에 따라 변화를 보이기 때문이다. 더구나 이러한 복잡한 프로세스들이 암석의 공극구조라는 매우 복잡한 구조 안에 일어날 때, 그 현상의 모델링 및 시뮬레이션은 그 어려움이 더욱 커지게 된다.따라서 이러한 지구시스템의 여러 가지 프로세스들에 대한 효과적인 모델링 및 시뮬레이션을 위해선 지구의 기본 구성단위인 암석의 구조, 즉 복잡한 공극구조의 이해 및 그 형태를 효과적으로 컴퓨터상에서 수치적으로 기술하는 방법의 개발이 선행되어야 한다. 본 발표에서는 이러한 공극스케일의 모델링을 위한 격자볼츠만 방법, 유한요소법을 이용한 수치방법과 그 결과와, 지구의 여러가지 비선형적이고 시간종속적인 프로세서의 모델링에의 응용가능성에 대한 내용을 제시한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.45-52
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• 2008

본 연구에서는 지반 및 구조물의 문제점을 이상화 하는데 필요한 응용기술을 개발하기 위해 공개되어 있는 소프트웨어 즉 도스용 프로그램을 윈도우상에서 OpenSees 말뚝의 정적 지지지력과 침하를 분석할 수 있도록 하여 윈도우상에서 사용자가 편리하게 전 처리와 후 처리 및 경제조건 처리가 가능하도록 OpenSees프로그램을 개선하였다. 본 연구에 사용된 지지력 분석은 유한요소 해석과 합성된 하중전이함수에 근거한 수치해석방법이다. 본 연구에서는 흙-말뚝의 상호작용에 의한 마찰력과 선단 지지력을 각각 모델링하기 위해 경험적인 비선형 T-z과 Q-z곡선에 의한 하중전이법을 이용하여 하중재하에 따른 침하조건에서의 흙-말뚝의 반응을 나타내었다. 본 연구에서 예측한 정적 지지력과 침하량은 문헌에 의한 정적재하시험 결과와 잘 일치하는 것으로 나타나 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.