크리깅 기반 차원감소법을 이용한 베이지안 신뢰도 해석

안다운,최주호,원준호,An, Da-Un,Choi, Joo-Ho,Won, Jun-Ho 한국전산구조공학회 2008 한국전산구조공학회논문집 Vol.21 No.3

신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다. A technique for reliability-based design optimization(RBDO) is developed based on the Bayesian approach, which can deal with the epistemic uncertainty arising due to the limited number of data. Until recently, the conventional REDO was implemented mostly by assuming the uncertainty as aleatory which means the statistical properties are completely known. In practice, however, this is not the case due to the insufficient data for estimating the statistical information, which makes the existing RBDO methods less useful. In this study, a Bayesian reliability is introduced to take account of the epistemic uncertainty, which is defined as the lower confidence bound of the probability distribution of the original reliability. In this case, the Bayesian reliability requires double loop of the conventional reliability analyses, which can be computationally expensive. Kriging based dimension reduction method(KDRM), which is a new efficient tool for the reliability analysis, is employed to this end. The proposed method is illustrated using a couple of numerical examples.

시스템 고장 에지를 위한 다중 소스 데이터 및 물리 특성 융합 열화 특징 추출 방법

안다운 한국신뢰성학회 2023 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.11

한국의 방화범죄 중독과 피해대책 연구

안다운,성용은 한국중독범죄학회 2016 한국중독범죄학회보 Vol.6 No.2

이 연구의 목적은 우리나라 방화범죄 피해의 실태를 파악하고 방화범죄 피해대책에 대한 문제점을 분석하여 방화범죄 피해대책의 개선방안을 제시하는 것이다. 이 연구는 공식통계자료와 선행연구자료 분석을 통한 문헌연구의 방법으로 수행되었다. 연구의 결과를 바탕으로 연구자들은 방화범죄 피해대책의 개선방안으로 첫째, 방화범죄에 대한 신체적·정신적·경제적 피해에 대한 적절한 치료와 보상을 위한 노력의 개선, 둘째, 방화범죄피해에 대한 2차 피해 가능성의 방지, 셋째, 피해자구조제도의 개선 및 지역사회단체와 민간피해자지원단체의 협력강화를 제안하였다. 끝으로 이 연구의 학술적·정책적 의의와 함께 이 연구의 한계에 대해서 논의하였다. The purpose of this study is understanding the present condition and awareness of gambling addiction and finding the management system strategics. The performance of task necessary for growth process is difficult to be properly formed. Especially, The main problem about adolescent gambling behavior has no symptom or sign available for being observed like drug/alcohol addiction, and cannot be seen with the eyes. The addiction problem of university student is widespread and serious problem in Korea. It is serious as the social safety problem. This harmful effect of gambling and etc influences on not only the addict but also his/her family and the society at large. The paper is to investigate the characteristics of late adolescence undergraduate gambling behavior and to seek appropriate intervention for their gambling problems. Based on the research results, the present study discusses several alternatives for preventing gambling problems among university students. This study provides descriptive of their gambling behaviors and meaningful information for future studies.

비선형 열화 거동의 단계적 선형 근사를 통한 실용적인 고장 예지 방법

안다운 한국신뢰성학회 2023 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.11

Injectable pH-sensitive hydrogel containing sulfamethazine based on free radical polymerization

안다운,강성우,이두성 한국고분자학회 2012 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 Vol.2012 No.10

건전성 예측을 위한 모델변수 추정방법의 비교

안다운,김남호,최주호,An, Dawn,Kim, Nam Ho,Choi, Joo Ho 한국전산구조공학회 2012 한국전산구조공학회논문집 Vol.25 No.4

Remaining useful life(RUL) prediction of a system is important in the prognostics field since it is directly linked with safety and maintenance scheduling. In the physics-based prognostics, accurately estimated model parameters can predict the remaining useful life exactly. It, however, is not a simple task to estimate the model parameters because most real system have multivariate model parameters, also they are correlated each other. This paper presents representative methods to estimate model parameters in the physics-based prognostics and discusses the difference between three methods; the particle filter method(PF), the overall Bayesian method(OBM), and the sequential Bayesian method(SBM). The three methods are based on the same theoretical background, the Bayesian estimation technique, but the methods are distinguished from each other in the sampling methods or uncertainty analysis process. Therefore, a simple physical model as an easy task and the Paris model for crack growth problem are used to discuss the difference between the three methods, and the performance of each method evaluated by using established prognostics metrics is compared. 건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.

대표적인 건전성 예측 방법의 소개 및 사용기준 제시

안다운,김남호,최주호 한국소음진동공학회 2015 소음 진동 Vol.25 No.1

고장예지기술의 연구 동향 및 도전과제

안다운,최주호 대한기계학회 2016 기계저널 Vol.56 No.11

피로시험 데이터의 산포를 고려한 스프링의 신뢰성 최적설계

안다운(Dawn An),원준호(Junho Won),최주호(Jooho Choi) 대한기계학회 2008 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2008 No.11

Fatigue reliability problems are nowadays actively considered in the design of mechanical components. Recently, Dimension Reduction Method using Kriging approximation (KDRM) was proposed by the authors to efficiently calculate statistical moments of the response function. This method, which is more tractable for its sensitivity-free nature and providing the response PDF in a few number of analyses, is adopted in this study for the reliability analysis. Before applying this method to the practical fatigue problems, accuracies are studied in terms of parameters of the KDRM through a number of numerical examples, from which best set of parameters are suggested. In the fatigue reliability problems, good number of experimental data are necessary to get the statistical distribution of the S-N parameters. The information, however, are not always available due to the limited expense and time. In this case, a family of curves with prediction interval, called P-S-N curve, is constructed from regression analysis. Using the KDRM, once a set of responses are available at the sample points at the mean, all the reliability analyses for each P-S-N curve can be efficiently studied without additional response evaluations. The method is applied to a spring design problem as an illustration of practical applications, in which reliability-based design optimization (RBDO) is conducted by employing stochastic response surface method which includes probabilistic constraints in itself. Resulting information is of great practical value and will be very helpful for making trade-off decision during the fatigue design.

베이지안 접근법을 이용한 입력변수 및 근사모델 불확실성 하에서의 신뢰성 분석

안다운(Dawn An),원준호(Junho Won),김은정(Eunjeong Kim),최주호(Jooho Choi) 대한기계학회 2009 大韓機械學會論文集A Vol.33 No.10

Reliability analysis is of great importance in the advanced product design, which is to evaluate reliability due to the associated uncertainties. There are three types of uncertainties: the first is the aleatory uncertainty which is related with inherent physical randomness that is completely described by a suitable probability model. The second is the epistemic uncertainty, which results from the lack of knowledge due to the insufficient data. These two uncertainties are encountered in the input variables such as dimensional tolerances, material properties and loading conditions. The third is the metamodel uncertainty which arises from the approximation of the response function. In this study, an integrated method for the reliability analysis is proposed that can address all these uncertainties in a single Bayesian framework. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed to facilitate the simulation of the posterior distribution. Mathematical and engineering examples are used to demonstrate the proposed method.