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Comparison of Improved Explicit Method and Predictor Correct α-Method
권민호,정우영,Kwon, Min-Ho,Jung, Woo-Young Korean Society for Advanced Composite Structures 2012 복합신소재학회논문집 Vol.3 No.4
Dynamic application lower mode response is of interest, however the higher modes of spatially discretized equations generally do not represent the real behavior. Some implicit algorithms, therefore, are introduced to filter out the high-frequency modes. The objective of this study is to introduce the P-method and PC ${\alpha}$-method to compare that with dissipation method and Newmark method through the stability analysis and numerical example. PC ${\alpha}$-method gives more accuracy than other methods because it based on the ${\alpha}$-method inherits the superior properties of the implicit ${\alpha}$-method. In finite element analysis, the PC ${\alpha}$-method is more useful than other methods because it is the explicit scheme and it achieve the second order accuracy and numerical damping simultaneously.
기계학습의 회귀 분석 모델을 이용한 콘크리트의 압축 강도 예측
권민호,강민곤 한국복합신소재구조학회 2022 복합신소재구조학회논문집 Vol.13 No.4
Concrete is generally composed of various materials such as aggregate, sand, cement, freshwater, and mixed materials, and the strength increases with age. The ratio of each material required for concrete is determined through the mixing design, but the strength of concrete cannot be known until experimentally measured. To overcome this limitation, many studies have used statistical mathematics and machine learning algorithms to predict the compressive strength of concrete using data obtained through experiments. Previous studies have proposed neural networks for predicting the compressive strength of concrete, but they are computationally expensive and difficult to apply in practice. As various regression models have been recently developed, a concrete strength prediction model was presented using recently developed regression models instead of a neural network with low computational efficiency. First, an optimal model was selected by the cross-verification procedure for the regression analysis models. Hyper-parameters of each selected model were optimized through grid search, and machine learning models were trained. The models that showed excellent performance in predicting the concrete compressive strength were CatBoost Regression(CatBoost), LGBM Regression(LGBMR), Random Forest Regression(RFR), and XGBoost Regression (XGBoost) models. The XGBoost regression model had the lowest error and best accuracy. The LGBM model, which shows lower performance, is better than the neural networks and ensemble models proposed in previous studies. The compressive strength prediction for ready-mixed concrete was also good, confirming the field applicability of these models. 일반적으로 콘크리트는 골재, 모래, 시멘트, 담수, 혼합재 등 다양한 재료로 구성되어있으며 재령에 따라서 강도가 증가한다. 콘크리트에 필요한 각 재료의 비율은 혼합 설계를 통해 결정되지만, 콘크리트의 강도는 실험적으로 측정되기 전까지는알 수 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 콘크리트의 압축 강도를 예측하기 위해 통계수학과 기계학습 알고리즘을 이용한 많은 연구가 시도되었다. 이전의 연구는 콘크리트 압축 강도 예측에 신경망 기법이 가장 적합하다고 제안하였다. 그러나 신경망 기법은 다른 기계학습과 비교하여 모델 학습에 계산 비용이 많이 들어 실제로 적용하기어려운 문제점이 있다. 최근 몇 년 동안 다양한 회귀 분석 모델이 개발되었으므로 본 연구에서는 신경망 대신 최신 회귀 분석모델을 이용하여 콘크리트 강도 예측모델을 제시하였다. 이를 위해 최근 개발된 회귀 분석 모델에 대한 교차검증을 시행하여최적의 모델을 선정하였다. 그리드 검색을 통하여 선정된 각 모델의 하이퍼 파라미터를 최적화하고, 국내외 데이터를 활용하여기계학습 모델을 훈련하고 검증하였다. 이들 중 CatBoost, LGBMR, RFR, XGBoost 회귀모델이 높은 성능을 보여주었다. 특히 그중에서 XGBoost 회귀 분석 모델이 가장 작은 오차와 높은 정확도를 보여주었다. 이들 중 오류가 가장 큰 LGBMR 모델도 이전연구에서 제안된 신경망 및 앙상블 모델보다 성능이 우수하였다. 현장 레미콘 콘크리트에 대한 압축 강도 예측을 시행하여 학습된 모델의 현장 적용 가능성을 확인하였다.
CMIP5 기후모델에서 나타나는 열대저기압 생성빈도의 연진동과 경년변동성: 잠재생성지수의 이용
권민호 한국지구과학회 2012 韓國地球科學會誌 Vol.33 No.7
The potential for tropical cyclogenesis in a given oceanic and atmospheric environments can be represented by genesis potential index (GPI). Using the 18 Coupled Model Inter Comparison Project phase 5 (CMIP5) models, the annual cycle of GPI and interannual variability of GPI are analyzed in this study. In comparison, the annual cycle of GPI calculated from reanalysis data is revisited. In particular, GPI differences between CMIP5 models and reanalysis data are compared, and the possible reasons for the GPI differences are discussed. ENSO (El Nino and Southern Oscillation) has a tropical phenomenon, which affects tropical cyclone genesis and its passages. Some dynamical interpretations of tropical cyclogenesis are suggested by using the fact that GPI is a function of four large-scale parameters. The GPI anomalies in El Nino or La Nina years are discussed and the most contributable factors are identified in this study. In addition, possible dynamics of tropical cyclogenesis in the Northern Hemisphere Pacific region are discussed using the large-scale factors. 대기 및 해양의 대규모 환경에서 열대저기압 발생의 잠재적 빈도는 잠재생성지수(GPI; Genesis Potential Index)를 이용하여 예측할 수 있다. 본 연구에서는 18개의 CMIP5 기후모델을 이용하여 GPI의 연진동 및 경년변동성이 분석되었다. 비교를 위하여 재분석자료로부터 계산된 GPI의 연진동이 재조명되었다. 특히 CMIP5 기후모델과 재분석자료에 의한 GPI가 비교되었고, 그 차이에 대한 가능한 해석이 논의되었다. ENSO (El Nino and Southern Oscillation)는 열대 저기압 발생 및 경로에 영향을 주는 열대 기후현상이다. 잠재생성지수가 네 개의 대규모 매개변수의 함수임을 이용함으로써 열대저기압발생에 대한 역학적 해석이 제시되었다. 본 연구에서는 엘니뇨 혹은 라니냐 해에 GPI 편차를 논의하였고, 그 편차에 가장 영향을 많이 주는 인자를 찾았다. 또한 여러 대규모 인자를 활용하여 북태평양지역 열대저기압 발생에 대하여 가능한 기작을 논의하였다.
권민호,김진섭,임정희 한국복합신소재구조학회 2017 복합신소재구조학회 학술발표회 Vol.2017 No.04
Numerical behavior of FRP(Fiber Reinforced Polymer) panel in steel frame structure was evaluated through the finite element analysis in this study. In order to numerical analysis, a experimental test results was used to develop a three dimensional finite element model of steel frame specimen. Numerical results of the steel frame specimen was well predicted the experimental behavior of steel frame specimen. Based on the developed three dimensional finite element model of steel frame specimen, the behavior of FRP panel in the steel frame specimen was evaluated. From the numerical analysis results, strength of the steel frame specimen with FRP panel was governed by FRP panel. Also, diagonal compression behavior governed the FRP panel in the steel frame specimen in the numerical analysis results.