본 논문에서는 항공기 유연날개의 플러터 억제를 위한 능동 제어시스템을 슬라이딩 모드 제어기법을 이용해 설계하였다. 제어력으로는 유연날개 뒷전 조종면 움직임으로 발생하는 공기력을 이용하였으며, 이를 위해 공탄성 모델, 조종면 작동기 모델, 돌풍 모델로 구성되는 서보 공탄성 모델링을 수행하였다. 플러터 억제를 위한 조종면 제어시스템은 슬라이딩 모드 제어기와 측정값을 이용해 상태 변수를 추정하는 칼만 필터를 조합해 구성하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 유연날개 모델에 대한 플러터 억제 효과를 확인하였다.
흙의 응력-변형률 거동을 더욱 근사적으로 예측하기 위하여,소성 증분이론에 한계상태 토질역학의 개념을 도입한 것이 항복-경계면 소성 모델이다. 이 모텔은 등방 압밀 흙의 거동을 묘사하기 위하여 두개의 타원과 하나의 쌍곡선으로 구성되었다. 따라서 사용된 여러가지 매개변수로 인하여 이 모델은 매우 복잡하다. 그러므로,실제 지반 문제에 이 모델을 적용하기 위하여는 이론의 정확한 이해와 숙련이 요구된다. 본 논문에서는,이 모델에 사용된 여러 매개변수들 중항복-경계면 형상 매개변수 R과 A, 투영 중심 매개변수 C를 변화시켜 그 결과를 수치해석하였다. 최종적으로 단조하중과 주기하중에 대한 각각의 민감도를 분석하였고 각 매개변수 값의 범위를 제안하였다.
지오이드 모델링에 필요한 기준면으로 사용되는 여러가지 지오포텐셜모델들을 시험하여 한반도 주변의 최적기준면을 결정하고자 하였다. 시험은 지오포텐셜모델들로부터 계산된 중력이상과 실제측정한 중력 이상의 차를 검토하였으며, 지오포텐셜모델들간의 중력이상과 지오이드고의 차를 비교·검토하였다. 또한 GPS 측량데이타로부터 계산된 지오이드고와 지오포텐셜모델로부터 계산된 지오이드고를 검토하였다. 시험결과 OSU91A 모델이 한반도 주변에서의 기준면으로 적합하다는 것을 알 수 있었다.
프랑스에 있는 Malpasset Dam은 1959년에 일어난 아치댐의 첫 번째 붕괴사례로 토목, 지반 및 지질공학적으로 중요한 의미를 가진다. 근거리 사진 측량 기법을 이용하여 댐의 3차원 재구성 모델을 만들었으며 모델을 통해 댐의 붕괴 형상을 관찰하고 붕괴면의 수치측정 및 기반암에 발달한 엽리면의 배향을 측정하였다. 모델과 측정결과 모두 높은 정확도를 보여주었으며, 이 연구의 결과물은 추후 붕괴시뮬레이션 해석 및 지질공학조사 등에 활용할 수 있다.
일반적으로 콘크리트와 철근간의 경계면을 나타내는 유한요소법에는 균열의 부근에서 발생하는 부착열화 현상을 고려하지 않고 있다. 이것은 균열 부근에서 과도한 부착을 초래하고 , 국소 변형과 균열의 진전에도 영향을 준다. 본 연구에서는 철근콘크리트 구조물의 균열부근에서 일어나는 부착거동의 변화를 고려한 비선형 부착응력-미끄럼 모델을 제안하였다. 철근과 콘크리트간의 경계면에는 링크요소를 이용하였고, 링크의 특성은 철근을 가로지르는 균열의 상태에 따라 변하도록 조정하였다. 균열의 형성상태를 정량화하고, 부착거동을 두 포락선 1) 균열로부터 충분히 떨어진 위치에서의 부착상태를 모델링한 외연포락선, 2)횡균열면에 있어서의 부착상태를 모델링한 내연포락선의 사이에 변이시키기 위하여 비국소적 손상도 개념을 도입하였다. 이 방법의 유효성을 알아보기 위하여 편재하중을 받는 T형 교각의 실험 및 해석결과를 제시하였다. 제안된 모델의 결과를 실험결과와 비교하여 본 모델의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 한계상태이론에 기초하며 비교적 적은 매개변수를 활용하도록 최근에 개발된 Hvorslev-MCC 모델 및 전통적 MCC 모델의 거동예측 능력을 엄격하게 수행된 삼축압축시험 결과와 비교하여 고찰하였다. 모델예측 결과의 차이는 과압밀점토 시료에서 주로 발생하였다. Hvorslev-MCC 모델은 과압밀점토 시료의 첨두강도를 매우 정확히 예측하였으며, 이는 한계상태 건조 측의 항복면에 단순 타원이 아닌 Hvorslev 면을 활용하였기 때문이다.
위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R2=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.
사진으로부터 실물과 같은 3차원 모델을 추출하고 텍스처를 추출하는 영상 기반 모델링 및 렌더링에 대한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 다중 입력 영상으로부터 다면체 프리미티브를 이용하여 3차원 모델을 생성하고 각 모델 면의 텍스처를 입력 영상으로부터 획득하는 영상 기반 모델러를 설계 및 구현하였다.
다항식 반응면 모델은 실제의 물리적, 수치적 실험을 대체하는 근사모델로 여러 공학분야에서 사용되고 있다. 일반적으로 반응면 구성에 필요한 실험점 수를 줄이기 위하여 낮은 차수의 다항식을 사용하므로, 심한 비선형성이 동반되는 현상에 대한 모델링에는 한계가 있다. 본 연구에서는 다항식의 차수를 증가시키는 방법 및 다항식을 구성하는 최적의 기저함수를 선정하는 방법을 통해 다항식 반응면의 모델링 능력을 확장할 수 있는 방법을 개발하였다. 최적 기저함수의 선정에는 유전 알고리즘을 적용하였으며, 1 변수 및 2변수 함수와 풍동시험 데이터에 대한 모델링 사례를 통해 개발된 방법이 비선형성이 심한 현상을 모델링하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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