본 논문에서는 비선형 파라메트릭 사영필터를 이용한 2차원 트러스 구조물의 손상 검출에 대한 연구를 제시한다. 역문제의 해석은 최근 많은 관심을 끌고 있으며, 역문제 해석법으로서 필터이론을 사용한 접근법이 많은 관심을 받고 있다. 특히 칼만 필터는 신호 통신, 시스템 제어 등의 많은 분야에서 적용되어 왔으며 그 유효성이 입증되었다. 본 논문에서는 비선형 파라메트릭 사영필터를 2차원 트러스 구조물의 손상추정에 적용하고 손상된 구조물의 고유 진동수과 고유 모드를 관측 데이터로 채택하여 손상부재의 위치와 손상정도를 추정한다. 마지막으로 수치해석 예를 통하여 제안된 해석법의 유효성을 밝힌다.
막 구조물의 비선형 문제는 많은 연구자들에 의해 연구가 있었고 현재 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 막 구조물은 해석방법에 따라 그 수렴성이 민감하게 반응하기 때문이다. 이러한 비선형 문제는 매우 복잡하고 정교한 연구가 수반되어야 하며 고도의 기술을 필요로 하기 때문에 해석방법에 대한 접근이 초기형상결정단계부터 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 해석할 때에 발생하는 해의 발산과 면재의 쏠림 현상에 대한 해결책으로 막 구조물 설계 시에 많이 사용되는 삼각형 평면요소에 대해서 선재로 치환하여 해석하는 방법을 제안하고, 카테나리 예제를 대상으로 해석을 수행하여 해의 수렴성 및 신뢰도를 고찰한다.
CMOS technology 기반의 고주파 직접회로에서는 충분한 이득과 안정성을 얻기 위하여 inductor, capacitor와 같은 수동 소자를 적절히 사용하여 설계하여야 한다. 이와 같은 수동 소자는 CMOS 집적회로에서 넓은 면적을 차지하는 단점이 있다. 고주파 증폭기의 부하를 능동 소자로 대체하게 되면 작은 크기로 회로의 제작이 가능하게 되나, 능동 소자는 수동 소자에 비하여 선형 특성이 좋지 않기 때문에 실제로 고주파 증폭기 설계에 사용하지 않는다. 본 논문에서는 이와 같은 능동 소자의 비선형성을 억제하면서, 동시에 회로의 크기를 줄일 수 있는 기능성 능동 부하를 적용한 고주파 증폭기를 설계하였다. 기능성 능동 부하는 2개의 MOSFET은 대칭으로 연결된 구조를 가지며, 하나의 MOSFET은 일반적인 load로 동작하며, 다른 MOSFET은 gate에 가변 전압을 인가함으로써, 증폭기의 전달함수를 변화시킬 수 있다. 이와 같은 특성을 이용하여 고주파 증폭기의 선형성을 보상할 수가 있다.
'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.
본 논문에서는 EER(Envelope Elimination and Restoration)구조를 응용하여 전력 증폭기의 효율을 극대화 하였으며, EER 구조의 취약점인 선형성을 메타구조를 이용하여 개선하였다. 고효율을 얻기 위해 class-F급 전력 증폭기를 설계하였으며 포락선 검파기를 이용하여 전력 증폭기의 구동 전력을 조절하였다. 또한, 정합 회로의 비정합에 의한 고조파 성분들을 대역통과 필터의 특성을 갖는 CRLH 메타구조를 이용하여 제거함으로써 높은 선형성을 얻었다. 본 논문에서 제안한 EER 구조를 응용한 전력 증폭기 구조는 일반 전력 증폭기에 비해 PAE(Power Added Efficiency)가 5.93 % 개선되었고, 3차 IMD가 12.83 dB 이상 개선되었다.
본 논문에서는 3차원 강뼈대구조물의 비선형 해석 기법을 개발하였다. 본 해석은 재료적 비선형과 기하학적 비선형을 고려하였다. 재료적 비선형으로 휨에 의한 점진적인 소성화를 고려하였다. 기하학적 비선형으로 $P-{\delta}$와 $P-{\Delta}$ 효과를 고려하였다. 절점에서의 재료적 비선형성은 여러개의 화이버로 구성되어 있는 P-M 힌지 개념을 사용함으로써 고려하였다. 기하학적 비선형성은 안정함수 (Stability function)를 사용하여 고려하였다. 단 전단과 비틀림에 의해 발생하는 비선형형은 고려하지 않았다. 수치해석법으로는 수정변위증가법을 사용하였다. 본 연구에서 제안된 해석방법으로 예측된 하중-변위가 다른 해석기법의 결과들과 잘 일치하였다.
국내의 경우 도로포장설계시 외국의 설계법을 단순히 도입하여 사용하고 있지만 건설재료, 기후 및 교통조건 등이 외국과 상이하기 때문에 근본적인 제한성이 있다. 특히, 국내 포장구조해석에서 아스팔트층 거동특성만을 중요시하는 해석은 포장구조체가 각 층의 영향을 받는 종합적인 거동특성을 보인다는 포장구조체 시스템적인 특성을 고려한다면 많은 문제점을 내포하고 있다. 따라서, 도로포장 설계시 합리적이고 경제적인 설계를 할 수 있도록 포장구조체의 해석시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 포장하부의 다층구조로서의 역학적 거동을 정확히 해석하기 위하여 비파괴 시험장비인 FWD(Falling Weight Deflectometer) 를 이용하여 층 재료 자체의 성질을 대변하는 모델 중 포장하부를 구성하는 재료에 대한 비선형 탄성모델의 적용성을 검토하고, 복잡한 실험을 통해 얻게되는 비선형탄성모델의 구성인자인 재료상수를 FWD 시험자료로부터 직접 추정하는 체계를 제안하였다. 먼저, FWD 시험의 비선형성을 고찰하고, 실내 $M_R$ 시험을 통해 결정되는 재료상수를 현장에서 수집된 FWD 자료로부터 추정하는 체계를 제안하였다. 제안된 체계로부터 추정된 재료상수는 실내시험을 통해 제안된 국내 보조기층의 재료상수 범위 내에 있음을 알 수 있었다. FWD 를 이용한 비선형모델 적용의 신뢰성을 검증하기 위하여 깊이별 처짐 측정장비인 MDD(Multi-Depth Deflectometer) 현장시험자료를 이용하였다. 검증결과, 본 연구에서 제안한 비선형탄성모델을 적용한 방법이 기존의 선형탄성모델보다 실제 MDD 실측값에 더 가까운 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 본 논문의 선행논문(先行論文)( )에서 언급한 철근콘크리트 쉘구조의 재료적(材料的) 및 기하학적(幾何學的) 비선형(非線形) 해석방법(解析方法)의 타당성을 입증하기 위해서 여러가지 수식예제(數植例題)를 해석하여 실험치와 비교, 고찰하였다. 그 결과 본 논문의 해석방법이 재료적(材料的) 및 기하학적(幾何學的) 비선형성(非線形性)을 고려한 임의형상의 철근콘크리트 쉘구조의 해석에 적합한 방법임을 입증하였다.
고체추진제에 대한 비선형 점탄성 구성모델이 제시되었다 추진제 손상의 원인으로서 바인더와 AP 충전제사이의 접착분리를 고려하였으며, 점탄성 드웨팅판별식이 개발되었다. 손상에 의한 추진제의 연화는 모듈러스 저하로서 취급되었으며, 모듈러스저하 계산시에 드웨팅에 의하여 야기된 미소진공구의 모듈러스는 유한 상수로서 간주되었다. 바인더와 AP 충전제사이의 접착에너지는 180$^{\circ}$ 접착박리시험으로 측정하였다. 반복하중시의 비선형성은 전단변형률 불변량의 함수로서 고려되었다. 이 구성모델은 여러 하중조건에 대한 시편실험과 비교되어 잘 일치하였으며, 복잡한 미시구조학적 역학기구 없이 간단하게 고체 추진제의 거동을 예측할 수 있게 한다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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