구조물 상시모니터링에서 센서위치 최적화는 모니터링 결과에 중요한 영향을 준다. 따라서 본 논문은 구조계수 또는 손상도를 추정하기 위한 목적으로 동특성 자료를 계측하고자 할 때, 충분한 정보를 획득할 수 있는 최적의 계측점을 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 유전자 알고리즘을 계측점 선정을 위한 최적화 기법으로 사용하는 것이다. 유전자 알고리즘의 핵심인 적합도함수를 구조계수에 의한 모드벡터의 민감도와 모드벡터의 직교성을 고려할 수 있도록 구성하였다. 간단한 타워 구조물에 대한 예제 해석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하였다. 적합도함수를 구성하고 있는 모드 민감도와 모드 직교성이 최적 계측점 선정에 어떤 영향을 주는지 예제해석을 통하여 분석하였다. 결론적으로, 제안된 적합도 함수를 사용하면 계측 목적에 타당한 계측점을 선정할 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.
함수언어는 여러 가지 유용한 특징에도 불구하고 상태를 나타내기 위한 효율적인 방법을 제공하지 못하고있다. 함수언어의 표현력을 높이기 위해서는 함수언어의 의미를 위배함이 없이 상태를 명시적으로 나타내기 위한 방법이 요구된다. 이 연구에서는 순수 함수언어의 성질을 위배함이 없이 상태를 표현하기 위한 명령형 함수언어 $\lambda$st-계산을 설계하였고 제안된 명령형 함수언어를 감축하기 위한 알고리즘을 구성하였다. $\lambda$-계산에 명시적인 상태 구성자를 확장한 $\lambda$st-계산 모델은 상태의 합성 개념을 도입하고 감축규칙을 간략화 함으로써 구문구조의 표현력을 향상시켰다.
$\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.
공개키 암호에 치명적인 위협이 될 것으로 예상하는 양자 컴퓨터가 빠르게 발전하면서, 암호학계에서는 공개키 암호를 대체하기 위한 양자 내성 암호 개발이 주요 화두로 떠올랐다. 이와 더불어 양자 컴퓨팅 환경에서의 대칭키 암호 및 구조의 안전성에 관해서도 많은 연구가 제안됐다. 하지만, 해시함수에 대한 분석은 2020년 Hosoyamada와 Sasaki가 양자 컴퓨팅 환경에서 해시함수의 충돌쌍 공격을 제안하면서 비로소 연구자들의 관심을 받기 시작했다. 그들의 연구는 양자 컴퓨터를 이용할 수 있는 공격자가 고전 컴퓨터만을 이용할 수 있는 공격자보다 해시함수의 더 많은 라운드를 공격할 수 있음을 보여준다. 또한, 양자 컴퓨팅 환경에서 해시함수의 충돌쌍을 찾는 문제는 해시함수 자체의 안전성에도 영향이 있지만, 양자 내성 암호의 안전성에도 영향을 준다는 점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 해시함수 충돌쌍 공격이 수행되는 양자 환경과 기 제안된 양자 충돌쌍 공격을 제시한다.
본 논문에서는 부밴드 적응 필터 구조에서 음향 신호에 부가된 잡음을 제거하기 위한 새로운 비용함수와 블록 공액 경사 알고리듬을 제안하였다. 제안한 비용함수를 위하여 부밴드로 나뉘는 신호를 블록으로 구성한 후 각 대역에서의 신호를 하나의 블록으로 조합하였다. 이러한 과정을 통해 제시된 비용함수는 부밴드 적응 필터 구조에서 적응 필터에 대한 2차 형식을 가짐으로서 제안한 알고리듬의 수렴성이 보장되었다. 또한 제안한 비용함수를 최소화하는 알고리듬으로 사용한 부밴드 블록 공액 경사 알고리듬은 전대역 블록 공액 경사 알고리듬에 비해 잡음제거 성능이 뛰어난 것을 컴퓨터 모의 실험으로 확인하였다.
본 연구에서는 다면체 요소의 개발을 위하여 Wachspress 좌표계와 이동최소자승 근사를 기반으로하는 형상함수와 수치적분 방법을 제시하고 있다. 사면체 요소를 사면체 영역으로 분할하여 형상함수가 구성이 되고 이 영역을 사용한 일관성있는 수치적분이 수행되게 된다. 다면체 요소 면에서 Wachspress 좌표계를 사용하고 요소 내부에서 라플라스 방정식을 적용하여 이동최소자승 근사의 가중함수를 정의하게 된다. 본 연구에서 개발되는 다면체 요소의 형상함수와 수치적분 방법은 일반적인 유한요소와 유사한 특성을 갖게 되는데 수치 예제를 통하여 유효성을 보여주었다.
본 연구에서는 1970년~2005년 기간 동안 한국 제조업의 Translog 비용함수를 분석함에 있어, 비제약 모형과 사전적으로 오목성을 부과한 제약 모형을 추정하여 그 결과를 비교하였다. 제약 모형은 비제약 모형에 비해 다소 낮은 로그우도값에 불구하고, 전 자료 구간에 대하여 정규성을 만족하여 비용함수와 생산기술 간의 쌍대성을 만족하는 추정 결과가 도출되었다. 제약 모형의 가격탄력성 분석 결과, 전력과 자본 사이에는 보완성이 존재하여 자본 수요가 증가함에 따라 전력 수요가 증가하는 것으로 나타났다. 한편 전력 수요는 노동, 연료 및 재료 수요를 모두 대체하는 방향성이 관측되어 한국 제조업이 전력 사용이 증가하는 방향으로의 구조변화를 경험하고 있는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 에너지 소산형 감쇠기가 설치된 철근콘크리트 구조물의 지진응답 저감효과를 확률적으로 평가하기 위하여 지진취약도 함수를 도출하였다. 가속도민감 영역과 속도민감 영역에 속하는 대표 고유주기를 갖는 비선형 단자유도 시스템으로 모델링된 철근콘크리트 구조물을 대상으로 강도와 강성의 불확실성을 고려하였다. 원구조물에 다양한 강성과 감쇠를 갖는 변위의존형 감쇠기를 부가하여 비선형시간이력해석을 수행하였으며, 해석결과의 통계를 바탕으로 로그정규분포 형태의 지진취약도 함수를 도출하였다. 원구조물의 종류별로 감쇠기의 설계변수에 따른 지진취약도 함수의 변화를 검토하고 이를 통해 손상확률의 저감효과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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