VTS 항해의 특징은 동적복잡계의 특성을 보인다는 점이다. 자율적인 행위자들인 여러 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 불확실성이 지배하게 된다. 이러한 불확실성으로 인한 위험을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 협력항해(co-navigation)이라는 개념을 중심으로 논의를 전개하였다. 본질적으로 협력항해는 수많은 상황판단과 의사결정들의 집합체이기 때문에 우선 개별 선박들의 상황판단이 어떻게 이루어지는가를 연구하는 것으로부터 출발하여야 한다. 따라서 본고에서는 항해에서 있어서의 상황자각이 어떻게 기능하는지 알아보고, 개인적인 상황판단에서 VTS 전체 차원의 최종 의사결정이 이루어지는 전 과정을 6단계로 세분하여 논의를 전개하였다. 이렇게 세분한 각 단계에서 양질의 인지과업이 이루어지도록 돕고, 이때 저지르게 되는 실수를 수정할 수 있도록 여유시간을 확보할 수 있도록 함으로써 궁극적으로 항해위험을 줄일 수 있다는 것을 이번 연구에서 밝히고자 하였다.
지반-기초 상호작용계를 해석할 때 실제로 지반은 다양한 지반종류와 다층으로 형성되어 있으므로 지반 특성의 변화를 고려해야 한다. 초기의 대부분의 상호작용계의 정·동적 해석은 지반의 복잡한 성질을 역학적으로 탄성거동을 한다고 가정한 Winkler 지반모델 혹은 지반을 등방성이고 균질한 반무한 탄성체로 가정한 반무한 탄성지반 모델로 보아 수행되었다. 본 연구는 유한 요소법을 이용하여 지반-기초 상호작용계의 동적 거동을 해석하기 위해 기초는 4절점 후판요소를 사용하고 지반은 지반특성을 고려할 수 있도록 8절점 6면체 요소를 사용하였고, 지반의 감쇠효과 및 지반특성을 고려한 지반-기초 상호작용계의 동적 거동을 유한요소법으로 해석하고 지반의 영향범위를 결정하는 것이다.
그래프 학습 기술은 실세계의 네트워크를 그래프로 모델링하여 분석함으로써, 네트워크에 내재된 유용한 정보를 도출하는 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존의 그래프 학습 기술에는 두 가지 한계점이 존재한다: (1) 그룹 정보 표현의 한계 및 (2) 동적 관계 학습의 한계. 각 한계를 극복하기 위해 하이퍼그래프 학습 기술과 동적 그래프 학습 기술이 활발하게 연구되었지만, 두 가지 한계를 동시에 극복하기 위한 연구들은 아직까지 충분히 수행되지 못했다. 이러한 동기로부터, 본 논문은 실세계 네트워크를 동적인 하이퍼그래프로 모델링하여, 동적 그래프 학습 기술, 정적 하이퍼그래프 학습 기술, 그리고 동적 하이퍼그래프 학습 기술들의 성능에 대해 비교 분석하고자 한다. 실험 결과, 시간에 따라 변화하는 실세계의 복잡한 관계를 정확하게 포착하는 데는 동적 하이퍼그래프 학습 기술이 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.
연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
일반적으로 기계계 또는 기계요소가 외력을 받아 진동할 때 공진이 문제시 되는 경우가 많다. 이러한 계의 공진 제어에는 주로 댐핑재료(damping material)의 사용이 일반화 되어왔다. 그러나 댐핑재료를 사용한 제어에 있어 서는 계의 특성이나 규모등에 따라 많은 제한요소가 따르는데 특히 구조물 의 규모가 커지거나 복잡해지면, 제어 위치선정에도 어려움이 따르며 그 효 과도 기대하기 어렵다. 다른 방법으로는 기계계의 동적 특성치에 변화를 주 는 것이나, 이를 허용하지 않는 계가 많다. 따라서 이러한 단점들을 보완하 기 위해서 고안된 것이 동흡진기(dynamic absorber)이다. 기존의 선형 동흡 진기[1]는 주공진 부근영역에서 가진되는 계에만 적용이 가능하기 때문에, 흡진기와 기계계의 크기비(ratio)의 결정이 제한적이다. 이런 제한을 극복하 여 비교적 넓은 범위의 가진 주파수에 대해서 최대의 응답을 최소화하기 위 해서는 비선형 동흡진기[5]의 해석이 요구되고 있다. 제어대상의 최적응답을 얻기 위해 흡진기의 크기를 변화시키는 과정을 tuning이라 하는데, 이 과정 을 통해 최적의 감쇠값을 결정할 수 있다. 비선형 흡진기의 장점은 tuning 과정시 비선형 파라미터 변화에 의해 제어가 가능한 영역을 확장할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 동흡진기의 tuning 과정시 흡진기의 크기비와 비선형 파라미터비에 따른 효과를 정규모우드를 활용하여 고찰한 후, 최적의 응답을 통해 비선형 동흡진기의 동적 거동을 연구하였다.
본 연구에서는 외부의 동하중에 의한 다층 지반-말뚝 상호작용계의 해석을 위한 동적 유한요소-경계요소 조합 주파수 응답해석 알고리즘을 개발하였다. 전체 상호작용계를 내부영역과 외부영역으로 나누고, 내부영역에 보요소를 도입하여 말뚝을 모형화 하고 평면변형률 요소로 모형화된 지반과 조합하였다. 말뚝머리 절점에 집중질량을 이용하여 상부구조물을 고려하므로써 전체 지반-말뚝 상호작용계의 내부영역을 형상화하였다. 외부영역에 동적 기본해를 이용한 경계요소 해석을 도입하고 유한요소로 구성된 내부영역과 조합하므로써 반무한체에 대한 방사조건을 만족시키고 내부의 복잡한 기하학적 성질과 다양한 물성의 고려가 가능한 수치해석 기법을 개발하였다. 개발된 지반-말뚝-구조물계의 상호작용 해석법에 대한 타당성을 알아보기 위해 다층반무한 지반에 근입되어진 말뚝에 조화하중을 가하여 동적 응답해석을 실시하고 기존의 연구결과 및 실험값과 비교 검증하였다. 또한 상호작용계의 주요 인자들의 변화를 통한 다양한 해석을 수행하므로써 다층 반무한 지반에 근입되어진 말뚝의 동적 특성을 고찰하였다.
초대 이승만 대통령으로부터 제18대 박근혜 대통령 취임사를 네트워크 기반으로 분석하였다. 연합뉴스에서 제공하는 데이터베이스는 역대 대통령 취임사 단어구름으로 보여줌으로써 키워드를 파악할 수 있도록 하였다. 이 경우 특정 단어의 등장 횟수에 비례하여 중심 단어를 찾아주기 때문에 취임사 전체에 흐르는 문맥이나 대통령의 의중을 반영하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서 18개 대통령 취임사에 등장하는 키워드 네트워크를 구축하였다. 네트워크상에서 허브(hub)에 해당하는 단어를 연결하면 대통령의 의도나 통치 방향을 파악할 수 있다. 대한민국의 18개 대통령 취임사는 네트워크의 동적 변화를 분석할 수 있는 좋은 자료다. 초대 취임사 네트워크에 두 번째 취임사 네트워크를 추가하여 점진적으로 확장되는 네트워크를 구축하여 동적변화를 분석하였다. 네트워크 동적 분석 결과는 시대의 흐름에 따른 대통령 통치 방향과 변화가 담겨져 있기에 대한민국 현대사 흐름을 파악하는데 기여하는 것으로 나타났다. 이제 복잡계를 이해하는 방법의 하나인 네트워크에 관한 연구는 사회현상, 자연현상, 생명현상을 넘어서 대통령 취임사에 이르기까지 다양한 영역에 함축된 복잡한 현상을 이해하려는 시도에 방법론적 실마리를 제공하고 있다.
본 연구에서는 최근에 개발된 Unscented Particle Filter (UPF)를 사용한 비선형 동적 구조계의 구조계수 규명기법이 연구되었다. 일반적인 비선형 구조계수 추정 문제의 일반 해는 존재하지 않으나, 그에 대한 대안으로써 선형 근사 기법인 extended Kalman filter (EKF)가 비선형 동적 구조계수의 추정에 주로 사용되어왔다. 그러나, EKF는 구간 선형(piecewise linear) 가정으로 인해 biased estimator이고 비선형성이 상대적으로 높을 때 오차가 큰 추정치를 주는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해서 UPF가 개발되었고, 이 기법은 particle filter의 일종으로써 Unscented Kalman filter (UKF)를 사용하여 importance proposal distribution을 생성한다. 수치실험이 SDOF와 MDOF에 대하여 3가지 경우에 대해서 수행되었다. 비선형 SDOF의 수치 실험으로부터 잡음이 가해진 상태에서 UKF가 EKF에 비해 초기 공분산 행렬의 가정에 대해 정확하고 강인한 추정결과를 보여줌을 보였다 최하층의 column에 비선형 거동이 발생하는 5층 전단 빌딩모형의 수치실험으로부터 UKF가 복잡한 구조물의 구조계수 추정능력이 있음을 보여주었다. 여러 가지 수치실험은 UPF가 EKF보다 비선형 동적 구조계수 추정에 있어서 더 나은 방법임을 보여 주었다.
강진에 의한 원전구조물의 동적해석시 지반의 비선형특성은 반드시 고려해야 할 사항이다. 지반의 비선형특성은 지반-구조계의 동적응답을 구하는 과정에서 가장 중요한 요소중의 하나며 이를 고려한 비선형 지진해석은 일반적으로 매우 복잡하고 정해를 구하기가 매우 어려운 문제다. 본 연구에서는 비선형 해법으로 널리 사용되고 있는 등가선형화방법을 사용하여 계측결과가 있는 TEPSCO 비선형 지진문제를 해석하였으며 이 방법의 정확도와 적용성을 분석하였다. 아울러 축대칭기법을 사용하여 비선형지진해석을 수행할때의 문제점에 관해서도 검토하였다.
소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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