본 논문에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 반강접 강뼈대 구조물의 직접설계시스템의 최적화를 수행하였다. 고등해석은 접합부의 비선형, 기하학적 비선형 및 재료적 비선형을 고려한다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려하였으며, 재료적 비선형은 CRC 접선 탄성계수와 포물선 함수를 사용함으로서 고려하였다. 접합부의 비선형은 Kishi와 Chen이 제안한 3가지 매개변수를 가지는 파워모델을 사용하여 고려하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 기존의 방법들과 비교하였다.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
본 논문에서는 국부적으로 비선형 거동을 보이는 고전적인 $J_2$ 소성흐름 이론에 근거한 탄소성 문제의 해를 효율적으로 구하기 위해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 제안한다. 제안된 기법은 비선형 거동을 보이는 영역을 포함하는 국부 문제의 비선형 해를 구하고 이를 일반유한요소법의 단위 오목 분할의 개념을 통해 전체 문제의 해 공간을 확장하는데 이용한다. 이는 적은 계산량으로 복잡한 탄소성문제의 정확한 해를 얻는 것을 가능하게 하며 기법의 강건성과 정확성을 입증하기 위한 수치해석 예제가 다루어진다.
본 연구에서는 에너지 소산형 감쇠기가 설치된 철근콘크리트 구조물의 지진응답 저감효과를 확률적으로 평가하기 위하여 지진취약도 함수를 도출하였다. 가속도민감 영역과 속도민감 영역에 속하는 대표 고유주기를 갖는 비선형 단자유도 시스템으로 모델링된 철근콘크리트 구조물을 대상으로 강도와 강성의 불확실성을 고려하였다. 원구조물에 다양한 강성과 감쇠를 갖는 변위의존형 감쇠기를 부가하여 비선형시간이력해석을 수행하였으며, 해석결과의 통계를 바탕으로 로그정규분포 형태의 지진취약도 함수를 도출하였다. 원구조물의 종류별로 감쇠기의 설계변수에 따른 지진취약도 함수의 변화를 검토하고 이를 통해 손상확률의 저감효과를 분석하였다.
기능성 자기공명영상을 이용하여 진동자극에 대한 감각피질의 비선형성에 대하여 연구하였다. 진동자극은 25 Hz의 주파수로 5개의 각기 다른 진동 자극 기간, 2초, 4초, 8초, 12초 그리고 16초와 함께 20초의 무자극 주기와 pseudo-random순서로 구성되었다. 감각피질에 대한 자극 기간의 변화에 따른 선형성을 이해하기 위하여 두 다른 방법(시스템의 선형성 조사법과 gamma-variate 함수를 적용하여 impulse response함수를 구하는 방법)을 사용하여 혈류반응 함수를 분석하였는데, 그 결과는 거의 비슷하였다. 감각피질에서의 BOLD 반응은 8초보다 작은 자극 기간 동안에는 비선형이고 8초 이상일 때는 선형성을 보였다. 자극 기간의 함수로 Impulse response 함수의 진폭, 면적, 피크까지의 시간, FWHM을 계산하였고 진폭과 면적의 크기는 자극 기간이 증가할 때 감소함을 보여줌으로써 자극 기간 8초에서 BOLD 반응이 비선형성에서 선형성으로 변함을 뒷받침해 주었다.
본 연구에서는 정적 출력 되먹임 제어기를 구하기 위한 비선형 행렬 부등식 조건과 비선형 최적화 문제를 제안한다. 제안된 최적화 문제는 선형 행렬부등식 제약 조건과 비선형 목적함수를 가지며, 구조적인 제약이 있는 제어기 설계에도 적용할 수 있음을 보인다. 비선형 목적함수를 선형화시키고, 선형화된 최적화 문제를 반복적으로 푸는 방법으로 제안된 비선형 최적화 문제를 풀어 정적 출력 되먹임 제어기를 구할 수 있다. 제안된 방법을 실제 문제에 적용하여 그 유효성을 보인다.
진동판 변위에 따라 변화하는 스피커의 비선형 강성과 비선형 force factor를 간단히 함수로 모델링하고 각각의 계수를 구하는 방법을 살펴보았다. 강서의 계수를 구하는데 있어서 질량을 부가하는 기계적인 방법을 사용하여 강성과 force factor 간의 커플링을 배제하도록 하였으며, 공진시 스피커로 입력되는 전압, 전류 파형으로부터 force factor의 함수를 얻어 curve fitting 함으로써 force factor의 계수를 얻을 수 있게 하였다. 실험시 변위의 측정은 밀폐형 스피커의 내부 음압을 측정하여 변위를 간접측정하는 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 많은 가스터빈 산업체 및 연구기관에서 연소불안정 현상과 관련된 변수들을 예측하기 위해 가장 보편적으로 이루어지고 있는 열음향 해석 모델에 대한 기술 소개 및 최근의 연구 동향을 분석하였다. 선형 시스템 해석을 통하여 연소 불안정이 발생하는 고유 주파수 및 불안정 초기 성장률의 예측이 가능하다. 이를 위하여 정의된 시스템에서의 음향파와 열발생율 섭동간의 선형 관계식을 선형 음향 이론으로부터 유도할 수 있고, 이 관계식의 해를 구하기 위해서 가장 중요한 부분은 화염 전달 함수로부터 n-${\tau}$ 함수를 구하여 열발생율 섭동 결과에 대한 정보를 얻는 것이다. 현재까지의 연구 결과로부터 선형 특성 해석에는 상당한 진보가 이루어져 왔고, 실제 가스터빈 연소기에 적용하는 노력이 있었으나, 한계 진폭과 과도기 현상 예측을 위해서 요구되는 비선형 동적 특성 모델링 기술 개발은 현재 간단한 연소기와 버너의 적용에 머물러 있는 실정이다. 실제 복잡한 가스터빈과 같은 연소 시스템에 적용되기 위해서는 비선형 경계 조건을 고려한 시스템 동적 특성 연구와 화염의 비선형 거동을 더욱 정확히 설명할 수 있는 전달 함수에 대한 예측 기술이 선행되어야 한다.
최대 엔트로피 방법을 이용하여 강한 비정규분포과정의 특성을 갖는 비선형 불규칙 파고의 확률밀도 함수를 유도하였다. 파랑의 파고가 쇄파고(또는 수심)에 의해 제한되고 파고의 1, 2차 모멘트만 주어졌을 경우, 유도된 확률밀도함수는 $H_{b}$ (쇄파고), $H_{m}$(평균파고), $H_{rms}$(파고의 제곱평균평방근)의 매개변수로 폐합형(closed form)으로 표시된다. 파고의 3차 이상의 모멘트가 주어진 경우에는 최대 엔트로피를 갖는 확률밀도함수의 매개변수를 구하기 위해서 비선형 적분 방정식 계를 Newton-Raphson 방법을 이용하여 수치적으로 구하였다. 최대 엔트로피 방법을 이용하여 유도된 파고의 확률밀도함수를 비정규분포의 특성이 강한 실측자료와 비교하였다. 실측자료는 폭풍시 중간수심과 천해에서 측정된 쇄파고에 가까운 자료로서 강한 비선형 불규칙 파랑의 특성을 지니며, 이 경우에도 유도된 확률밀도함수가 측정된 파고의 막대그래프와 잘 일치하였다. 강한 비선형 불규칙파의 특성을 갖는 파랑의 파고일 경우에도 파고의 1, 2차 모멘트만으로도 파고의 분포를 잘 나타낼 수 있었다. 최대 엔트로피 방법을 이용하여 구해진 파고의 확률분포함수는 해안구조물의 설계파를 결정하는 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성을 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 광범위한 비선형 함수 근사 성질을 갖고 있는 온라인 적응 신경회로망을 이용하여 헬리콥터 비행 제어 시스템을 설계하였다. 기존의 시스템 모델링 오차를 보상하는 방식과는 달리, 시스템의 입출력 정보를 통해 피드백 선형화 기법에서 필요한 두 개의 비선형 함수를 신경회로망을 이용하여 대체하는 방법을 적용하였다. 두 개의 비선형 함수를 신경회로망으로 대체하여 구성된 폐회로 시스템의 추적 성능과 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습 방법을 리야프노프 함수를 이용하여 유도하였다. 그리고 헬리콥터 저속 비행 모드에 대한 수치 시뮬레이션 결과를 통해 신경회로망을 적용한 제어 시스템의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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