신경망을 활용한 사석식 방파제의 파괴확률예측

김동현,박우선,한상훈,Kim, Dong-Hyawn,Park, Woo-Sun,Han, Sang-Hun 한국해양과학기술원 2003 Ocean and Polar Research Vol.25 No.suppl3

A new approach to reliability analysis of rubble mound breakwater using neural network is proposed. At first, a neural network model which can estimate the stability number of any breakwaters for some design conditions is trained. Then, the neural network model is integrated with Monte Carlo simulation technique in order to calculate probability of failure for the breakwater. The proposed technique is compared with conventional approach using empirical formula.

고속도로 시설물의 풍하중 위험도 해석

김동현,이일근,조병완,Kim, Dong Hyawn,Lee, Il Keun,Jo, Byung Wan 한국강구조학회 2009 韓國鋼構造學會 論文集 Vol.21 No.6

Risk analysis of highway sign supporting structures and sound barriers was done. Stochastic wind load was modeled by using extreme value distribution from site measurement and the variability of structural parameters was considered. Limit state functions were defined to assess structural stability by wind and risk of highway facilities was analyzed by combining wind hazard. According to the numerical analysis results, sound barrier post shows significantly higher risk than highway sign supporting structures. This is caused by the fact that the design codes of the structures are different. To distribute wind induced risk in highway structures, unification and improvement of design codes are required based on risk assessment. 고속도로표지판과 방음벽 등의 도로시설물에 대한 풍하중 위험도해석을 수행하였다. 풍하중의 확률모델은 풍속관측으로부터 추정한 극치분포를 사용하였으며 도로시설물의 구조변수에도 확률적 변동성을 부여하였다. 도로시설물의 안정성에 대한 한계상태함수를 정의하여 신뢰성해석을 수행하였으며 풍속재해도를 고려하여 도로시설물의 위험도 해석을 수행하였다. 고속도로 시설물의 위험도 평가결과 방음벽의 위험도가 도로표지판 보다 매우 높게 평가되었다. 이는 두 시설의 내풍설계 기준이 불일치하기 때문이며 위험도의 균일한 분산을 위해 설계풍압식의 통일 및 개선이 필요함을 보였다.

인공신경망을 이용한 해양구조물의 지진시 진동제어

김동현,김주명,심재설,Kim, Dong Hyawn,Kim, Ju Myung,Shim, Jae Seol 한국강구조학회 2009 韓國鋼構造學會 論文集 Vol.21 No.2

해저지진 시 해양구조물의 진동제어를 위한 인공지능 능동제어기법을 제안하였다. 해양구조물의 동적거동은 유체-구조물 상호작용에 의한 비선형 거동을 고려하였으며 인공신경망의 학습기법을 이용하여 해양구조물의 진동제어기를 구현하였다. 수치해석결과 비제어시와 수동제어 그리고 본 연구에서 개발한 인공신경망 제어기법에 의한 성능을 비교하였다. 진동제어 성능은 능동제어가 가장 우수하였으며 신경망 제어기법은 비선형거동을 하는 해양구조물에 적용하여도 그 성능이 매우 뛰어남을 확인하였다. An intelligent control technique using a neural network is proposed for offshore structures exposed to sea-bed earthquakes. Fluid-structure interaction effect was considered in developing controller and a training algorithm for the neural network is presented. In the numerical example, the performance of the proposed neural network controller was compared with that of a passive controller and uncontrolled structures. Based on the example, it can be concluded that the proposed neuro-control scheme can be used for offshore structures with nonlinear characteristics due to its interaction with fluid.

CMAC을 이용한 구조물의 동적응답 예측

김동현,김현택,이인원,Kim, Dong Hyawn,Kim, Hyon Taek,Lee, In Won 한국강구조학회 2000 韓國鋼構造學會 論文集 Vol.12 No.5

CMAC을 이용하여 구조물의 지진응답을 예측하였다. CMAC은 매우 빠른 학습성능을 가지고 있는 것이 장점이며 구조물의 동적응답을 학습함에 있어서도 수 초 이내에 만족할 만한 정도로 학습을 끝낸다. 따라서 실시간 학습을 필요로 하는 분야에 매우 효과적으로 사용될 수 있다. 실시간 응답학습은 장기거동 등으로 역학적 특성이 변하거나 손상을 입은 구조물의 적응제어 등이 있다. 수치해석에서는 3층 전단건물의 지진응답을 CMAC을 통하여 학습하였으며 학습은 매우 빠르게 완수 되었다. 결론적으로 CMAC은 구조물의 진동제어 분야에서 매우 효과적으로 사용될 수 있는 인공지능의 하나이다. Cerebellar model articulation controller (CMAC) is introduced and used for the identification of structural dynamic model. CMAC has fascinating features in learning speed. It can learn structural response within a few seconds. Therefore it is suitable for the real time identification structures. Real time identification is required in the control of structure which may be damaged or undergo severe change in mechanical properties due to shrinkage or relaxation etc. In numerical examples, it is shown that CMAC trained with the dynamic response of three-story building can predict responses under not trained earthquakes with allowable error. Finally, CMAC has great potential in structural and control engineering.

잔교식 안벽구조물의 확률론적 지진위험도해석

김동현(Kim, Dong-Hyawn),조홍연(Cho, Hong-Yeon),김두기(Kim, Doo-Kie),조병일(Cho, Byung-Il) 한국해안해양공학회 2007 한국해안해양공학회 논문집 Vol.19 No.3

잔교식 안벽구조물의 확률론적 지진위험도 해석을 수행하였다. 부지응답해석을 통해 증폭된 지표 지진이 구조물에 가해질 때 강관파일의 조합응력비와 최대수평변위가 한계상태를 초과하는 확률을 지진취약도 곡선으로 표현하였다. 해당 지역의 지진발생확률은 항만설계기준의 지진재해도를 이용하여 최대지반가속도의 초과확률을 구할 수 있었다. 구조물의 최종적인 지진위험도는 지진취약도와 지진재해도를 이용하여 산정하였으며 수치해석 예제를 통해 그 결과를 제시하였다. Probabilistic seismic risk analysis was performed. Exceeding probabilities of combined stress and maximum horizontal displacement of steel piled pier due to surface ground motion which was transferred from base rock motion was expressed as seismic fragility curves. Occurrence probability of peak ground motion was calculated by using the seismic hazard map on design code for harbor and fishery structures of Korea. Finally seismic risk of pier structure was found by combining the fragility and the hazard and those were presented through numerical analysis.

능동질량감쇠기를 이용한 구조물 진동의 지능제어

김동현(Dong-Hyawn Kim),오주원(Ju-Won Oh),이인원(In-Won Lee) 한국소음진동공학회 2000 한국소음진동공학회 학술대회논문집 Vol.2000 No.1

제진장치 설치 해양구조물의 생애주기 지진위험도

김동현(Dong-Hyawn Kim) 한국해양공학회 2010 韓國海洋工學會誌 Vol.24 No.5

The analysis of the seismic risk of an offshore structure with a control device is presented. First, a probability density function was developed to represent seismic hazard, and seismic fragility under artificial earthquake conditions was determined. Fragility curves for an offshore structure with both passive and active control devices were determined. Displacement criteria were set to evaluate the performance of the structure. Based on numerical analysis, the seismic risk to the structure was considerably reduced when the structure had a seismic control device. The seismic risk to the actively controlled structure was decreased by 80% compared to the uncontrolled case. Reasonable performance evaluations of offshore structure with control devices can be conducted through risk analysis.

파고계산 인공신경망을 이용한 방파제 기대피해도 산정

김동현(Kim, Dong-Hyawn),김영진(Kim, Young-Jin),허동수(Hur, Dong-Soo),전호성(Jeon, Ho-Sung),이창훈(Lee, Chang-Hoon) 한국해안해양공학회 2010 한국해안해양공학회 논문집 Vol.22 No.2

천해파 예측 인공신경망을 이용한 방파제 기대피해도 산정방법을 개발하였다. 극치분포를 따르는 심해파고를 이용하여 방파제 위치에서의 유의파고를 얻기 위해 인공신경망을 이용하였다. 조위와 심해파를 입력받은 인공신경망이 천해유의파를 예측할 수 있도록 학습시켰으며 파랑변형 해석에 사용되는 수치모델(SWAN)의 예측결과와 대등한 성능을 보였다. 천해파 예측 인공신경망을 이용함으로써 다수의 천해파를 매우 손쉽고 빠르게 얻을 수 있었으며 결과적으로 기대피해도 해석에 사용되는 시간을 단축할 수 있었다. 또한, 파고예측 시 방파제 위치에서의 조위 변동성에 따른 기대피해도를 상호비교함으로써 조위변동성을 고려하지 않을 경우 기대피해도를 과다 또는 과소 평가할 수 있음을 확인하였다. An approach to calculating expected damage of breakwater assisted by artificial neural network was developed. Wave height in front of a breakwater was predicted by a trained artificial neural network with inputs of wave height in deep ocean and tidal level. Prediction results by the neural network can be comparable to that by professional numerical model for wave transformation. Using the wave prediction neural network, it was very easy and fast to obtain a number of significant waves at breakwater and finally analysis time for expected damage can be shortened. In addition, the effect of considering tidal level in the calculation of expected damage was revealed by comparing the expected damages with and without tidal variation. Therefore, it was pointed out that tidal variation should be considered to improve prediction accuracy.

확산모수와 제이슨방파제 기대활동량을 이용한 개정 설계파 분석

김동현(Kim, Dong-Hyawn),윤길림(Yoon, Gil-Lim),심재설(Shim, Jae-Seol) 한국해안해양공학회 2007 한국해안해양공학회 논문집 Vol.19 No.2

개정설계파의 극치분포를 확산모수를 이용하여 분석하였으며 케이슨방파제 기대활동량 산정을 통하여 확산모수가 방파제 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 확산모수가 통상적 값보다 클 때 극치분포함수를 이용해 발생시킨 년최대 유의파 중에서 50년 빈도 설계파보다 매우 큰 이례적인 파가 발생하는 현상을 확인하였다. 개정설계파의 확산모수는 외국사례와 비교한 결과 상대적으로 큰 값을 가지며 방파제 기대활동량 평가시 결정론적 안전율이 충분히 높은 경우에도 매우 큰 활동량을 유발하는 것으로 확인되었다. Extreme value distributions for new deep sea wave were analyzed by using spread parameter and correlations between spread parameter and sliding distance of caisson breakwater were shown in numerical example. When spread parameter is larger than as usual, there occurred extra-ordinarily large wave height among 50 annual maximum significant waves generated by extreme value distribution. Spread parameter of new design wave is identified to be comparably larger than some foreign coastal areas and may cause large sliding displacement though deterministic safety factor for sliding is satisfied with enough margin.

해상풍력 지지구조물 신뢰성설계 국제워크샵 후기

김동현(Dong Hyawn Kim) 한국강구조학회 2013 韓國鋼構造學會誌 Vol.25 No.5