구조물에 손상이 발생하게 되면 동적특성이 변하게 된다. 그러므로 이와 같은 특성을 계측하여 구조물의 손상된 정도를 평가하게 되면 이를 상시감시에 활용할 수가 있다. 대표적인 손상기술들을 제작된 모형교량에 서로 다른 경계조건을 구현하여 손상도를 Simulation을 이용하여 결정하고 가장 적법한 방법과 대책을 연구했다. 모형교량은 I-DEAS의 Normal Mode Dynamic Solver를 이용하여 분석 제작되어 계측과 비교평가 되어 손상기술에 적용되었다. 24개의 가속도 감지기를 이용하여 데이터를 획득하였고, Residue법으로 모달인자를 추출하였다. 추출된 동적인자가 상시감시에 적용하도록 구조물의 손상검출기술을 제안한다
구조물에 손상이 발생하게 되면 동적특성이 변하게 된다. 그러므로 이와 갈은 특성을 계측하여 구조물의 손상된 정도를 평가하게 되면 이를 상시감시에 활용할 수가 있다. 대표적인 손상기술들을 제작된 모형교량에 서로 다른 경계조건을 구현하여 손상도를 Simulation을 이용하여 결정하고 가장 적법한 방법과 대책을 연구했다. 모형교량은 I-DEAS의 Normal Mode Dynamic Solver를 이용하여 분석 제작되어 계측과 비교평가 되어 손상기술에 적용되었다. 24개의 가속도 감지기를 이용하여 데이터를 획득하였고, Residue법으로 모달인자를 추출하였다. 추출된 동적인자가 상시감시에 적용하도록 구조물의 손상검출기술을 제안한다
An AC traction motor was developed, of which the rotor core has an unique structure, made of multi-layered silicon steel plates which were shrink-fitted to a shart. the equivalenet material properties were estimated with a newly proposed efficient method, based on the correlation between finite element analysis results and modal testing. A general rotordynamic analysis for the rotor with the equivalent material properties was carried out to evaluate the structural integrity of the virtually built-up motor.
최근 AI(Artificial Intelligence)를 기반으로 정밀한 가스 성분 감지를 위한 후각지능(Olfactory intelligence) 기술에 연구가 활발히 진행 중이다. 후각지능 학습데이터는 다른 감지 방식의 가스 센서들이 동시에 적용되는 멀티모달리티의 특성을 지니며 또한, 공간상에 분포된 센서 배열을 통해 획득된 다차원의 시계열 특성을 지닌다. 따라서 대량의 다차원 데이터에 대한 정확한 이해와 분석을 위해서는 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 후각지능 학습을 위한 다차원의 복잡한 가스 데이터의 시각화를 위해 잡음 등의 불필요한 값을 제거하고, 데이터가 일관성을 가지도록 하며, 데이터의 차원을 시각화 가능하도록 축소하기 위한 전처리 방법을 제시한다.
좁은 슬롯을 포함한 디스크 브레이크 로터의 소음 방사특성을 전산해석과 이론적 계산을 합성한 방법으로 검토하였다. 첫 단계로 로터와 기본 치수가 동일하고 동일한 슬롯을 보유한 후판 환형 디스크의 소음방사 특성을 유한요소해석을 구한 모달 진동 데이터를 바탕으로 기존의 해법을 이용하여 계산하고 수치해석결과로 검증하였다. 다음으로 이 결과를 유한요소해석으로 구한 샘플 로터의 고유진동 특성에 적용, 고유진동으로 인한 소음방사를 계산한 다음 그 결과를 경계요소법을 이용하여 검증하였다. 마지막으로 이 결과를 바탕으로 로터에 고정된 조화가진 및 로터 주위를 회전하는 조화력에 의해 방사되는 소음 및 진동 특성을 검토하였다.
제주도의 초염기성-염기성 암편을 포획하고 있는 현무암은 조직적으로 일반 반정과 뚜렷하게 구별되는 금운모와 커슈타이트 결정을 산출하고 있다. 금운모와 커슈타이트는 모암인 현무암에서는 비교적 조립질 (2-10 mm)로 산출되며, 금운모는 초염기성 맨틀포획암에서, 커슈타이트는 염기성 반려암질 포획암에서 세립의 입자(1 mm 이하)로 간극을 채우거나, 미세맥으로 혹은 코로나로 뚜렷한 이차조직으로 산출된다. 금운모는 $TiO_2$(4.1-6.9 wt%)와 F(2.8-4.6wt%)가 풍부하고, mg#[=100Mg/(Mg+$Fe^t$) in mols, where $Fe^t$ is total iron]는 88-80으로 매우 높다. 커슈타이트는 높은 $TiO_2$(5.6-6.11 wt%)와 비교적 낮은 mg#(68-64)를 보인다. 금운모와 커슈타이트는 서로 관련된 것은 아니며, 금운모의 형성은 상부맨틀에서 먼저 일어난 사건이고 커슈타이트의 형성은 하부지각에서 나중에 일어난 사건으로 해석된다. 이들 결정들 사이의 mg#와 조직적 특성은 제주도 암석권에서 맨틀의 심부일수록 금운모 부화작용을 경험하였으며, 천부일수록 각섬석 부화작용이 있었음을 지시하고 있다. 현무암에 금운모와 각섬석이 산출된다는 것은 제주도 상부맨틀/하부지각에 K-, Ti-를 함유한 휘발성 성분이 풍부한 멜트/유체가 이동하고 있다는 것에 대한 직접적인 증거가 되며, 제주도 하부 상부맨틀/하부지각도 다양한 모달 교대작용을 경험하였음을 의미한다.
본 연구에서는 도로 겸용 궤도상을 운행하는 인터모달 트램에 적용하는 대차 시스템의 구조 안전성을 검증하고자 대차프레임에 대해 하중 시험과 강도 평가를 수행하였다. 기존 철도의 궤도와는 달리 급곡선과 급구배가 많은 도로상에 건설된 궤도의 특성을 고려하여 하중을 산정하였고, 기존 표준 규격의 기준 하중과 비교하였다. 비교 결과, 인터모달 트램 대차시스템에 작용하는 수직하중은 기존 표준 규격에서 제시하는 수직하중보다 작으나, 전후하중 및 좌우하중은 기존 표준 규격에 제시하는 하중 이상이 되었다. 표준 규격의 수직하중은 다양한 종류의 열차를 포괄하기 때문에 보수적인 값을 제안하고 있으나, 전후하중과 좌우하중은 급구배 급곡선을 고려하지 않기 때문에 대차 프레임에 작용하는 실제 하중과 차이가 있게 된다. 새로운 철도시스템의 개발 시에는 표준 규격 하중보다도 실제 작용 하중을 산정하여 적용하는 것이 합리적임을 알 수 있었다. 산정된 하중을 기초로 제작된 대차 프레임에 스트레인게이지를 부착하고 대형 하중 프레임에 세팅한 후, 유압 액튜에이터를 이용하여 하중을 가하고 응력을 계측하였다. 응력 계측 결과 대차 프레임에 발생하는 최대 응력은 프레임 단면이 변화되는 곡선부나 브라켓이 취부되는 취약부에서 발생하였으나 허용응력 이하가 되어 구조적 안전성이 확보된 것으로 평가되었다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
아이즈너는 교육과정 개발에 있어서 행동목표 외에 문제해결목표, 표현목표의 중요성과 언어적, 시각적, 청각 모드 등 멀티 모달에 의한 의사소통을 강조하였다. 본 연구는 정보활용교육을 위해서 개발된 교과서인 '도서관과 정보생활'을 교육목표 유형(행동목표, 문제해결목표, 표현목표)과 멀티 모달(언어적, 시각적, 청각적, 공간적, 행동적)을 기준으로 분석하여, 정보활용교육을 위한 교육목표 설정과 교과서 개발을 위한 시사점을 도출하고자 한다. '도서관과 정보생활' 교과서는 초등학교 저학년용, 초등학교 고학년용, 중학생용, 고등학생용의 4책으로 구성되어 있다. 교과서로부터 교육목표를 추출하여, 사서교사 3인에게 교육목표 분석을 의뢰하였다. 본 연구의 주요 결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 교육목표 유형별로 볼 때, 행동목표의 비중이 지나치게 높게 나타났으며, 문제해결목표와 표현목표의 비중을 강화할 필요가 있다. 둘째, 문제해결목표는 행동목표와 중복되는 경향이 있으며, 조건과 해결책의 요건을 갖춘 진정한 의미의 문제해결목표를 개발할 필요가 있다. 셋째, 특정 대-단원에 집중되어 있는 표현목표는 다른 대-단원에서도 고르게 배치할 필요가 있다. 넷째, 멀티 모달의 경우 언어적 모드의 비중을 줄이고, 시각적, 청각적, 공간적, 행동적 모드의 비중을 높여야 하며, 각 모드의 특성이 명확한 교육목표를 설정할 필요가 있다.
기존의 유한요소모델개선기법들은 측정에 의한 모달 데이터와 해석적으로 계산된 시스템 행렬로 구성된 수학적인 목적함수를 사용하거나 업데이팅 변수에 관한 모달 특성의 미분함수를 사용하여야만 한다. 따라서 교량구조물과 같은 복잡한 구조물에의 적용이 어렵고 역해석에 있어 해의 안정성 문제가 발생할 수 있다. 또한 개선된 모델이 물리적인 의미를 지니지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘과 Welder-Mead의 심플렉스기법을 사용한 하이브리드 최적화 유한요소모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 최적화 기법의 성능을 검증하기 위해 3개의 국부최소값과 1개의 전체최소값을 갖는 Goldstein-Price 함수를 사용하여 비선형문제에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 최적화목적함수의 영향을 검토하기 위해 10개의 자유도를 갖는 스프링-질량 모델을 사용하여 변수연구를 수행하였다. 최종적으로 수치해석을 통해서 질량과 강성을 동시에 개선하기 위한 최적화 목적함수를 제시하고, 제안된 하이브리드 최적화 기법이 유한요소모델개선을 위해 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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