• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.6 no.3
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• pp.180-189
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• 1994

An approximate method of normal coordinate idealization for use in nonlinear R /C frames has been developed. Normal coordinate apporaches have been used for nonlinear problems in the past, but they are not recerved wide acceptance because of the need for eigenvector computation in each time step. The proposed method circumvents the eigenvector recalculation problem by evaluating a limited number of sets of mode shapes in performing the dynamic analysis. Then some of the predetermined sets of eigenvectors are used in the nonlinear dynamic repeatedly. The method is applied to frame structures with ductile R /C elements. The plastic hinge zones are modeled with hysteres~s loops which evince degrading stiffness and pinching effects. Effxiencies and accuracies of the method for this application are presented.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4A
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• pp.659-675
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• 2006

Recently, significant progress has been made in performance-based engineering methods that rely mainly on nonlinear static seismic analysis procedures. The Capacity Spectrum Method (CSM) and the Displacement Coefficient Method (DCM) are the representative nonlinear static seismic analysis procedures. In order to evaluate the applicability of the procedures to the seismic evaluation and design process of new and existing structures, the accuracy of both CSM and DCM should be evaluated in advance. The accuracy of seismic responses by the nonlinear static procedures is evaluated in comparison with the shaking table test results for the structural wall specimen subjected to the far field and near field earthquakes. Also conducted are comparative studies where the shaking table test results are compared with those from nonlinear dynamic analysis procedures, i.e., Single-Degree-of-Freedom (SDOF), equivalent SDOF and Multi-Degree-of-Freedom (MDOF) systems.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1996.04a
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• pp.376-383
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• 1996

보(beam)는 기계 구조 및 항공 우주 구조물의 기본적인 요소로서, 특히 큰 동적 거동을 하는 경우는 비선형성이 두드러지게 나타나는 것으로 알려져 있고[4], 헬리콥터의 회전날개(rotor blade)나 두께가 얇은 고속회전 축등의 경우에는 비틀림(torsion)과 굽힘(bending) 운동이 비선형 연성되어 나타나게 된다. 이러한 비선형 연성 효과를 갖는 경우에는 운동의 양상이 복잡하게 전개된다. 따라서 본 연구에서는 비선형 연성운동이 생기는 이러한 단순 외팔보에 대해 비선형 진동 특성을 파악하고 각 비틀림(internal resonance)현상[5]에 따른 정상상태 진폭 응답의 해석을 그 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.263-266
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• 1998

이 논문에서는 비선형 Channel의 등화기를 설계하기 위해 새로운 구조를 갖는 신경회로망을 제안하였다. 비선형 Channel의 동적 특성을 제대로 학습하기 위해 새로운 신경회로망은 은닉층 노드의 출력이 은닉층의 입력으로 되먹임되는 구조를 갖는다. 또한 이 논문에서는 제안한 신경회로망의 구조에 알맞는 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안한 신경회로망과 학습 알고리즘의 성능은 Computer simulation을 통해 보였고, 그 결과는 기존의 Channel 등화기를 사용했을 경우보다 나은 결과를 보여 주었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.11 no.4
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• pp.173-188
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• 1999

Kim et al.(I999) presented a non-linear finite element formulation of spatial ocean cables using multiple noded cable elements. The initial equilibrium state of ocean cables subjected to self-weights, support motions, and current forces was determined using the load incremental method and free vibration analysis were performed considering added mass, In this paper, the methods to generate regular and irregular waves and calculate wave forces due to these waves are discussed and challenging example problems are presented in order to investigate dynamic non-linear behaviors of ocean cables subjected to wave loadings.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.134-142
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• 1991

로봇 매니퓰레이터는 널리 사용되고 있으며,대개는 비교적 간단한 제너시스템을 갖추고 있다. 이러한 제이시스템은 경우에 따라 적절한 것으로 판명되었으나, 매니퓰레이터의 성능에 대한 요구 가 증대됨에 따라 보다 개선된 형태의 제어기법에 대한 필요성이 대두되었다. 매니퓰레이터의 동적모델은 복잡한 비선형 미분방정식으로 표현되기 때문에 모델파라메타에 불확실성이 흔히 존재 하고, 특히 Payload가 빈번히 변화하는 작업을 메니퓰레이터가 담당하는 경우, (불확실한) 동적모 델을 기반으로 하는 제어방식(Computed Torque Method)으로는 정밀한 성능을 보장받기가 매우 어렵다. 근자에 로봇 모델이 미지의 상수 파라메타에 관하여 선형적으로표현되는 점에 착안하여 파라메타 추정기구를 Computed Torque Method 에 도입하려는 연구가 진행되고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.74-76
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• 2012

칼만이론 및 Unscented 변환 기반의 Unscented 칼만필터를 이용하여 동적위치제어시스템을 설계하였다. Unscented 칼만필터는 기존의 칼만필터처럼 비선형운동방정식을 선형화 할 필요없이 비선형운동방정식 그대로 사용할수 있다. Unscented 칼만필터를 이용하여 설계한 동적위치제어시스템을 MATLAB SIMULINK프로그램을 이용하여 해양선박에 대해 컴퓨터시뮬레이션을 진행하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.1 no.1
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• pp.87-92
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• 1989

In this study, the nonlinear dynamic model of the systems which include the offshore structure, the surrounding sea water in terms of the added mass, the foundation in terms of frequency independent springs, dashpots, and the floating ice feature with its hydrodynamic added mass, are proposed for the problem of the large ice floes impact. Dynamic Analysis is performed on two site conditions, sand site and silt site, and on two seasons, winter and summer, for various ice floe velocities. As a result of study, Ice floes from energy balenced method is lower than that from dynamic modeling on sand site, and higher than the on silt site.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.3
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• pp.41-48
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• 2003

This paper presents an indirect adaptive neuro controller using modified chaotic neural networks(MCNN) for nonlinear dynamic system. A modified chaotic neural networks model is presented for simplifying the traditional chaotic neural networks and enforcing dynamic characteristics. A new Dynamic Backpropagation learning method is also developed. The proposed MCNN paradigm is applied to the system identification of a MIMO system and the indirect adaptive neuro controller. The simulation results show good performances, since the MCNN has robust adaptability to nonlinear dynamic system.