바이모달 이산정보에 대한 아카이케정보척도 기반 신뢰성해석

임우철(Woochul Lim),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2012 大韓機械學會論文集A Vol.36 No.12

신뢰성해석에서 응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 바이모달 분포일 때 대부분 응답의 분포 또한 바이모달 분포이다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖고 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 한 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 한 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 바이모달 이산정보를 고려한 신뢰성해석을 위해 유한 혼합 모델을 후보 분포로 사용한 아카이케정보척도 기반 신뢰성해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 제안한 기법의 정확도를 검증하고 유용성을 확인한다. The distribution of a response usually depends on the distribution of the variables. When a variable shows a distribution with two different modes, the response also shows a distribution with two different modes. In this case, recently developed methods for reliability analysis assume that the distribution functions are continuous with a mode. In actual problems, however, because information is often provided in a discrete form with two or more modes, it is important to estimate the distributions for such information. In this study, we employ the finite mixture model to estimate the response distribution with two different modes, and we select the best candidate distribution through AIC. Mathematical examples are illustrated to verify the proposed method.

바이모달 이산정보에 대한 Akaike 정보척도 기반 신뢰성해석

임우철(Woochul Lim),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2012 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2012 No.5-2

신뢰성해석에서 응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 바이모달 분포일 때 대부분 응답의 분포 또한 바이모달 분포이다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖고 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 한 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 한 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 바이모달 이산정보를 고려한 신뢰성해석을 위해 유한 혼합모델을 후보 분포로 사용한 Akaike 정보척도 기반 신뢰성해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 제안한 기법의 정확도를 검증하고 공학예제에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다. A distribution of response usually depends on the distribution of design variables. When a variable follows a distribution with two different modes, response also follows a distribution with two different modes. In this case, methods of reliability analysis developed recently assume that the distribution functions are continuous with a mode. However In actual problems, Since the information is provided often in a discrete form with two or more modes, it is important to estimate the distributions for discrete information with two or more modes. In this paper, we employ finite mixture model to estimate the response distribution with two different modes, and select the best candidate distribution In AIC-based reliability analysis. Mathematical and engineering examples are illustrated to verify the proposed method.

자아해석이 브랜드 진정성 차원의 영향력에 미치는 영향

박현정(Park, Hyun Jung) 한국문화산업학회 2018 문화산업연구 Vol.18 No.2

본 연구는 브랜드 진정성 차원으로서 브랜드 독창성 및 신뢰성에 대한 소비자의 지각이 브랜드에 대한 태도나 충성도에 미치는 영향을 확인하고 이러한 영향력이 소비자의 자아해석에 따라 차이가 나는지 분석하고자 한다. 소비자의 자아와 진정성 브랜드와의 연결 지각이 브랜드 태도 및 충성도를 향상시키는 과정에서도 자아해석이 조절적인 역할을 하는지 검증하고자 한다. 총 227명이 429개의 브랜드에 대하여 평가한 설문 조사 결과, 독립적 자아해석 집단에서는 브랜드 독창성이 브랜드 태도나 충성도에 보다 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 브랜드 신뢰성이 브랜드 태도에 미치는 영향은 자아해석 유형에 관계없이 큰 것으로 나타났고 신뢰성이 브랜드 충성도에 미치는 영향력은 상호의존적 자아해석 집단에서 보다 크게 나타났다. 상호의존적 자아해석 집단에 비해 독립적 자아해석 집단에서 자아-브랜드 연결 인식이 브랜드 태도를 높이는 것으로 나타났다. This study investigates how perceptions and impacts of brand authenticity differ depending on a consumer’s self-construal(SC). After eliminating data that could not be used due to incomplete responses, the final sample consisted of 227 respondents who evaluated 429 brands. Respondents were asked to select brands which they perceive highly authentic as well as brands from an identical or closely related product category which they perceive inauthentic. The results show that original or reliable brands were regarded as more authentic brands for independent SC compared to interdependent SC. Moreover, the self-construal moderated the relationship between brand originality and brand attitude with authentic brands having more pronounced effects for independent SC compared to interdependent SC. Brand reliability increased brand attitude for both of the groups and raised more brand loyalty among interdependent SC. SC also moderated the relationship between self-brand connection and brand attitude. 본 연구는 브랜드 진정성 차원으로서 브랜드 독창성 및 신뢰성에 대한 소비자의 지각이 브랜드에 대한 태도나 충성도에 미치는 영향을 확인하고 이러한 영향력이 소비자의 자아해석에 따라 차이가 나는지 분석하고자 한다. 소비자의 자아와 진정성 브랜드와의 연결 지각이 브랜드 태도 및 충성도를 향상시키는 과정에서도 자아해석이 조절적인 역할을 하는지 검증하고자 한다. 총 227명이 429개의 브랜드에 대하여 평가한 설문 조사 결과, 독립적 자아해석 집단에서는 브랜드 독창성이 브랜드 태도나 충성도에 보다 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 브랜드 신뢰성이 브랜드 태도에 미치는 영향은 자아해석 유형에 관계없이 큰 것으로 나타났고 신뢰성이 브랜드 충성도에 미치는 영향력은 상호의존적 자아해석 집단에서 보다 크게 나타났다. 상호의존적 자아해석 집단에 비해 독립적 자아해석 집단에서 자아-브랜드 연결 인식이 브랜드 태도를 높이는 것으로 나타났다. This study investigates how perceptions and impacts of brand authenticity differ depending on a consumer’s self-construal(SC). After eliminating data that could not be used due to incomplete responses, the final sample consisted of 227 respondents who evaluated 429 brands. Respondents were asked to select brands which they perceive highly authentic as well as brands from an identical or closely related product category which they perceive inauthentic. The results show that original or reliable brands were regarded as more authentic brands for independent SC compared to interdependent SC. Moreover, the self-construal moderated the relationship between brand originality and brand attitude with authentic brands having more pronounced effects for independent SC compared to interdependent SC. Brand reliability increased brand attitude for both of the groups and raised more brand loyalty among interdependent SC. SC also moderated the relationship between self-brand connection and brand attitude.

신뢰성지수(Reliability Index)를 이용한 액상화 확률해석

김성필 ( Seong-pil Kim ),허준 ( Joon Heo ),윤창진 ( Chang-jin Yoon ) 한국농공학회 2010 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2010 No.-

지반공학 분야에서는 안정해석에 있어서 일반적으로 안전율(Factor of Safety) 개념을 많이 사용하고 있지만 이는 지반의 물성치가 가지는 불확실성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 설계에 사용되는 지반정수를 확률변수(random variable)로 보면 안정해석에서 안전율 1.0이라는 결과는 안전할 확률 50%를 의미한다. 하지만 일반적으로 적용되는 안전율 1.2, 1.5의 안전할 확률은 결정론적 해석에서는 구할 수 없다. 지반의 성질은 많은 원인들에 의해서 불확실성을 가지며 이러한 불확실성을 반영하기 위하여 확률론적 해석을 설계에 반영하고자 하는 노력이 진행되어 왔다. 최근에는 결정론적인 안정해석과 확률론적인 안정해석 방법을 같이 사용하는 경우가 많이 행하여지고 있다. 이는 지반강도 정수 설정이 안전율 산정의 결정적인 결과를 나타내고 있으므로 지반의 불확실성을 하나의 대표값으로 표현하여야 하는 문제점이나 약점을 보완하기 위한 방법이다.확률론적인 해석 방법에서는 지반 물성치의 분산성 및 인위적인 오차에서 나타나는 불확실성을 보다 합리적으로 고려할 수 있다. 이중 신뢰성 해석(reliability analysis)이란 확률적인 접근방법에 의한 해석으로 토질 정수들이 갖고 있는 불확실성을 고려하기 위하여 각 정수들을 분산성을 갖는 확률 변수로 취급하여 해석하는 방법이다. 그 결과 신뢰성 해석은 파괴의 가능성을 정량적인 파괴확률(probability of failure)로서 산정하게 되며, 확률변수의 민감도에 따른 파괴확률의 변화도 알 수 있다. 따라서 불확실성을 정량적으로 나타내는 신뢰성 해석은 정성적인 개념의 안전계수를 이용하는 결정론적 해석을 보완할 수 있다. 하지만 이러한 많은 장점에도 불구하고 확률론적 해석은 많은 설계자들에게 어렵게 인식되고 있고, 해석 결과를 실제 설계에 적용하는 문제에 있어서도 어려움이 있는 것이 사실이다. 국내에서도 지진에 대한 안전지대가 아니라는 인식이 확대되고 있으며, 특히 지반의 액상화 판별은 많은 설계에서 기본적인 해석분야가 되고 있다. 일반적으로 액상화 가능성을 평가하는 방법은 SPT-N값에 의한 Seed와 Idriss(1983)의 간편예측법을 이용하여 해석하고 있다. 이 방법은 액상화 반복저항응력비(Cyclic Resistant Ratio, CRR)와 반복전단응력비(Cyclic Stress Ratio, CSR)에 근거하여 기준안전율(Factor of Safety, FS)를 만족하도록 수행된다. 여기에서는 지반의 액상화 가능성 판별에 많이 사용되는 Seed와 Idriss의 평가법에서 액상화 발생확률을 신뢰성지수(reliability index)를 이용하여 구하는 Low, B. K(1996)의 방법론을 소개한다. 소개된 방법론은 Critical Ellipse Method를 이용하여 구한 신뢰성지수를 이용하여 액상화 발생확률을 구하는 방법론이다. 그리고 몬테칼로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)결과와 비교하여 그 적용성을 고찰하였다. 확률론적 해석결과는 안전율개념과 달리 파괴와 비파괴의 개념이 아니기 때문에 그 결과를 어떻게 이해하고 적용해야하는 지의 문제가 발생할 수 있다. 여기에서는 연직배수공법에 대하여 확률론적 해석결과를 활용할 수 있는 예를 소개한다. 적용된 방법론은 적용이 간단하고 계산된 액상화 발생확률은 몬테칼로 시뮬레이션 결과와 동일한 정도로 나타났다.

Active deep learning 기반 메타모델과 비선형 FEM을 결합한 신뢰성 해석 프레임워크

이상익 ( Sangik Lee ),이종혁 ( Jonghyuk Lee ),김동수 ( Dongsu Kim ),서병훈 ( Byunghun Seo ),서예진 ( Yejin Seo ),김동우 ( Dongwoo Kim ),아함드파지이드 ( Ahmed Fawzy Eid ),최원 ( Won Choi ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0

신뢰성은 현대 공학에 있어 합리적인 해석, 설계 및 유지보수를 위한 필수적인 요소로 강조되고 있다. 다양한 공학 문제에서 불확실성은 불가피하게 존재하며, 이에 관한 고려가 반드시 필요하기 때문이다. 특히 구조설계에서는 재료, 하중, 환경조건 등과 관련된 내재적 불확실성을 반영하여 시스템 응답을 보다 타당하게 해석해야 한다. 그러나 구조 신뢰성 해석은 실제 적용에 있어 한계상태 설정의 어려움과 비선형성 및 부재 간 연결부 특성으로 인해 시스템 복잡도가 증가하여 매우 비현실적인 연산량이 요구되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 능동학습 기법을 활용한 딥러닝 기반 메타모델과 유한요소법 (finite element method; FEM) 기반 비선형 극한해석을 결합함으로써, 복잡 시스템의 신뢰성을 효과적으로 평가하기 위한 프레임워크를 제안하였다. 해당 방법론은 기존 신뢰성 해석 방법의 과도한 연산 부하 한계를 극복하면서도 그 정확성과 적용성을 확보하고자 하였다. 딥러닝 기반 메타모델은 해석 과정의 연산량을 획기적으로 감소시켜 신뢰성 해석이 실용적으로 수행되도록 하였으며, 비선형 극한해석을 통해서는 안전성과 직결된 한계상태방정식을 구성하였다. 개발된 방법론을 프레임 구조물 예제와 표준 규격 비닐하우스 구조물에 적용한 결과, 기존 방법론으로는 불가능하였던 신뢰성 해석을 효과적으로 수행하며 그 적용성과 실용성을 입증하였다. 또한 설계된 표준 규격 비닐하우스의 신뢰성 수준을 평가하였으며, 다양한 목표 신뢰성 지수에 따른 안전설계기준을 도출하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 실용적인 신뢰성 해석을 실현하여 구조설계의 합리적인 의사결정과 안전성을 강화하는데 기여할 것으로 판단된다. 또한 딥러닝과 FEM이라는 강력한 두 가지 도구를 결합하는 프레임워크는 큰 시너지 효과와 함께 다양한 공학 문제에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

개선된 피어슨 시스템을 이용한 신뢰성기반 최적설계

김태균(Tae Kyun Kim),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2011 大韓機械學會論文集A Vol.35 No.2

확정론적 최적설계 방법은 설계 혹은 공정과정에서 발생하는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적점이 제한조건의 경계점에 위치한다. 신뢰성기반 최적설계는 설계자가 요구하는 신뢰도를 만족하는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 최적점을 찾는 방법이다. 이 과정은 최적설계 과정과 설계변수의 불확실성을 고려하는 신뢰성해석과정으로 나눌 수 있다. 모멘트기반 신뢰성해석은 시스템의 통계적 모멘트를 이용하여 신뢰도를 구하는 방법이다. 일반적으로 신뢰성해석은 통계적 모멘트의 값에 따라 피어슨 시스템을 통해 시스템의 확률밀도함수를 7 가지 형태로 분류하여 신뢰도를 구한다. 하지만 피어슨 시스템에서 타입 IV 분포의 경우에는 수식이 복잡하여 다루기 어려운 문제점이 있었다. 본 논문에서는 크리깅모델을 이용하여 피어슨 시스템의 단점을 개선한 신뢰성 해석기법을 크리깅모델을 이용하여 개발하고 이를 적용하여 신뢰성기반최적설계 방법을 제안하다. 피어슨 타입 IV 의 수학 및 공학예제에 대하여 신뢰성기반최적설계를 수행하고 이를 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 정확성을 검증한다. Since conventional optimization that is classified as a deterministic method does not consider the uncertainty involved in a modeling or manufacturing process, an optimum design is often determined to be on the boundaries of the feasible region of constraints. Reliability-based design optimization is a method for obtaining a solution by minimizing the objective function while satisfying the reliability constraints. This method includes an optimization process and a reliability analysis that facilitates the quantization of the uncertainties related to design variables. Moment-based reliability analysis is a method for calculating the reliability of a system on the basis of statistical moments. In general, on the basis of these statistical moments, the Pearson system estimates seven types of distributions and determines the reliability of the system. However, it is technically difficult to practically consider the Pearson Type IV distribution. In this study, we propose an enhanced Pearson Type IV distribution based on a kriging model and validate the accuracy of the enhanced Pearson Type IV distribution by comparing it with a Monte Carlo simulation. Finally, reliability-based design optimization is performed for a system with type IV distribution by using the proposed method.

이산정보의 증가에 따른 Akaike 정보척도 기반 신뢰성해석의 정확도 평가

임우철(Woochul Lim),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2012 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2012 No.5-2

이산정보를 이용한 신뢰성해석의 방법으로 Akaike 정보척도를 이용한 신뢰성해석 기법이 있다. 기존의 신뢰성해석 기법은 변수의 분포를 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하기 때문에 변수의 분포가 알려져 있지 않거나 비정규분포를 따를 대 신뢰성 해석의 정확도를 보장할 수 없다. 본 연구에서 사용하는 Akaike 정보척도는 변수의 분포에 대한 가정 없이 이산정보를 이용하여 신뢰성해석을 수행하는 장점이 있다. 하지만 이산정보의 개수가 많을수록 실제 응답의 신뢰도에 근사한 값을 추정하게 된다. 본 연구에서는 수학예제를 이용하여 이산정보의 개서의 증가에 따라 추정된 응답의 신뢰도의 정확성의 수렴에 대한 연구를 수행하여 적절한 이산정보의 개수를 제안한다. 추정된 응답의 신뢰도에 대한 평가는 수학예제를 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션 결과와 비교한다. It is inappropriate to perform the reliability analysis using earlier developed methods for discrete information because most of these methods assume that distribution functions are continuous. On the other hand reliability analysis using Akaike information criterion(AIC) is a proper method to calculate reliability for discrete information. Since it uses discrete information directly, it stands on advantage is reliability analysis. As there is increasing in number of discrete information, reliability becomes more accurate. Hence in this paper, we suggest a suitable number of discrete information to calculate reliability. To assess accuracy of reliability, we compare AIC with Monte Carlo Simulation(MCS) using mathematical example.

확률변수의 상관성을 고려한 사장교의 확률유한요소해석 및 신뢰성해석

한성호(Han Sung Ho),신재철(Shin Jae Chul) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 A Vol.26 No.1A

사정교 구조물을 대상으로 확률유한요소법을 신뢰성이론에 적합하도록 정식화하여 신뢰성해석을 보다 효율적으로 수행하고자 한다. 사장교의 초기평형해석을 수행한 후, 섭동법을 이용하여 선형ㆍ비선형 확률유한요소해석을 수행할 수 있으며, 확률변수의 상관성에 따른 신뢰성해석을 수행할 수 있는 프로그램을 작성하였다. 작성된 프로그램을 이용하여 사장교의 응답해석을 검토한 결과, 확률변수의 상호간상관성에 따른 절점변위, 부재력 및 케이블긴장력에 대한 분산특성을 정량적으로 평가할 수 있었다. 또한 신뢰성지수 및 파괴확률을 검토하여 사장교 구조물의 안전성을 명확하게 파악하였다. The reliability analysis can be conducted more effectively by formulating the stochastic finite element method suitable for the reliability theory about the cable stayed bridge. After conducting the initial equilibrium analysis of the cable stayed bridge, the program which can conduct the linear and nonlinear stochastic finite element analysis using the perturbation method and the reliability analysis considered to the correlation of the random variable is developed. Using the results of this program about the cable stayed bridge, the characteristic of the node displacement, element force and cable tension according to the correlation of the random variable is investigated quantitatively. Also the reliability index and the failure probability are examined by the compounding the correlation of the random variable.

경사제의 다중 파괴모드에 대한 신뢰성 해석

이철응(Lee, Cheol-Eung) 한국해안해양공학회 2008 한국해안해양공학회 논문집 Vol.20 No.2

다중 파괴모드에 대한 경사제 제체의 시스템적 안정성을 신뢰성 이론으로 해석하였다. 먼저 경사제의 안정성과 관련된 네 개의 단일 파괴모드에 대한 신뢰함수가 수립되었다. 각각의 단일 파괴모드에 대한 AFDA 신뢰성 해석 모형이 개발되었으며, CIAD(1985)의 결과와 비교하여 만족스럽게 검증하였다. 단일 파괴모드에 대한 신뢰성 해석에서는 파괴확률 뿐만 아니라 파괴확률에 영향을 미치는 각 확률변수들의 영향계수를 산정하였다. 한편 경사제의 다중 파괴모드에 대한 신뢰성 해석을 수행하기 위해 세 가지, 일차해석법, 이차해석법 그리고 PNET, 해석법이 적용되었다. 해석 결과에 의하면 일차해석법은 파괴확률을 과다 추정하는 경향이 있다. 따라서 다중 파괴모드를 해석할 때는 각 파괴모드간의 상관성을 고려할 수 있는 이차해석법이나 PNET 해석법을 이용하는 것이 바람직하다. 마지막으로 파괴모드간의 상관성에 기인하는 파괴확률의 추가적인 발생 가능성을 다중 파괴모드 해석을 통하여 확인할 수 있었다. A reliability analysis has been performed to investigate the systematic stability of multi-failure modes of rubble-mound breakwaters. The reliability functions of four different failure modes are established straightforwardly. AFDA(Approximate Full Distribution Approcah) reliability models for each failure modes are directly developed and satisfactorily calibrated through the comparison with CIAD's results. In the reliability analysis of single failure mode, the probabilities of failure are calculated and the influence coefficients of random variables in the failure modes are properly evaluated. Meanwhile, three different models such as uni-modal bounds, bimodal bounds, and PNET are applied to evaluate the probabilities of failure of multi-failure modes for rubble-mound breakwaters. It may be found that uni-modal bounds tend to overestimate the probability of failure of multi-failure modes. Therefore, for the systematic reliability analysis of multi-failure modes, it is recommended to use bi-modal bounds or PNET which consider the correlation between the failure modes for rubble-mound breakwaters. By introducing the reliability analysis of multi-failure modes, it could be possible to find out the additional probabilities of failure occurred by the multi-failure modes of a multi-component system such as rubble-mound breakwaters.

이산정보의 아카이케 정보척도를 이용한 신뢰성 기반 최적설계

임우철(Woochul Lim),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2012 大韓機械學會論文集A Vol.36 No.8

신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다. Reliability-based design optimization (RBDO) can be used to determine the reliability of a system by means of probabilistic design criteria, i.e., the possibility of failure considering stochastic features of design variables and input parameters. To assure these criteria, various reliability analysis methods have been developed. Most of these methods assume that distribution functions are continuous. However, in real problems, because real data is often discrete in form, it is important to estimate the distributions for discrete information during reliability analysis. In this study, we employ the Akaike information criterion (AIC) method for reliability analysis to determine the best estimated distribution for discrete information and we suggest an RBDO method using AIC. Mathematical and engineering examples are illustrated to verify the proposed method.