• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.269-276
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• 2017

본 연구는 철근콘크리트구조를 대신할 FRP-콘크리트 합성구조의 극한 휨 거동에 관한 것으로, FRP-콘크리트 합성보의 구조적 성능 및 거동 특성을 수치 해석적으로 규명하고자 범용 해석프로그램인 ABAQUS를 사용하여 외연적 비선형 유한요소해석을 실시하고 기 수행한 실험과 비교분석하였다. 콘크리트의 재료모델은 콘크리트 손상 소성모델을 사용하였으며, 콘크리트 압축응력은 유로코드를 사용하였다. 4가지 종류의 FRP-콘크리트 합성보에 대해 비선형해석을 수행하고 극한하중 및 균열 형태를 비교 분석하였다. 본 모델의 경우 극한 하중 및 균열 형태를 잘 모사할 수 있었기 때문에 앞으로 다양한 FRP-콘크리트 합성구조의 정밀한 구조거동 해석 및 분석에 사용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.315-329
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• 2018

최근 국내에서는 고층 벽식 아파트 건설 시, 하부 주차공간과 공용공간 확보를 위하여 RC 전이슬래브 시스템을 사용하는 경우가 증가하고 있다. 하지만 두께가 얇은 RC 무량판 슬래브를 위해 개발된 설계방법 및 구조성능평가 방법을 두께가 매우 두꺼운 전이슬래브 구조설계에 그대로 사용하고 있다는 문제점이 있다. 따라서 합리적인 전이슬래브의 구조설계를 위해서는 RC 전이슬래브 시스템의 2면 전단거동 양상에 대한 명확한 분석이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 전이슬래브의 두께, 콘크리트 강도, 전단경간비, 철근비 등 다양한 설계변수에 따라 비선형 FEM을 이용하여 전이슬래브의 2면 전단거동을 분석하였다. 또한 비선형 FEM 해석결과와 기존의 2면 전단강도 평가식으로 예측한 전단강도를 비교분석하여 기존 평가식의 전이슬래브 2면 전단강도 평가 유효성을 검토하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.103-112
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• 1990

본 연구는 내진설계시 많은 불확실성을 내포하는 지반의 거동특성을 규명하고, 적용대상지반의 확충 및 경제성 제고를 위하여 토사지반의 동적지반특성 평가 및 지반-구조물 거동 특성을 고찰하였다. 예제해석은 토사지반에 원전 containment 구조물이 설치된 경우를 가상하여 지진하중에 대한 지반-구조물 시스템의 거동을 반무한체해석과 유한요소해석으로 분석하였다. 이는 토사지반에 원전이 건설될 경우에 고려해야 할 안정성 및 경제성 분석의 일환으로 수행되었으며, 토사지반의 큰 비선형거동을 정확하게 해석에 반영하기 위한 해석 software와 지반입력 data의 합리적인 평가방안 등을 예제해석을 통하여 분석하였다. 예제해석결과를 종합해 볼 때 토사지반의 동적거동의 정확한 분석을 위하여 비선형 유한요소해석은 Seed & Idriss 모델이, 선형 유한요소해석은 지진하중에 대한 1차원 지반거동시 변형율에서의 동적지반특성을 이용한 방법이, 반무한체해석은 정적하중시 변형율에서의 동적지반특성을 이용한 방법이 가장 합리적으로 동적지반특성을 평가하는 것으로 추천할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 전산구조공학
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• 제8권3호
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• pp.103-111
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• 1995

지진하중과 같은 동적인 하중에 대한 다자유도 구조물의 비선형 해석은 많은 양의 계산을 요구한다. 이런 계산상의 어려움을 감소시키기 위하여 다자유도를 가진 복잡한 구조물의 비선형해석을 간략화된 동위 구조물 (Equivalent Nonlinear System(ENS))을 이용해 구할 수 있는 약산법을 제시한다. 간단한 동위 구조물은 원구조물의 가장 중요한 구조물의 성질을 가지고 있는데 구조물의 처음 두 개의 주기(natural periods)의 동적 특성 및 전체 항복변위(global yield displacement)를 가진다. 구조체 반응으로 이 논문에서는 구조체의 전체변위 및 층간변위가 고려된다. 구조체의 전체 변위 및 층간변위를 얻기 위하여 전체 반응수정계수(global response scaling factor) R/sub G/와 국부반응수정계수(local response scaling factor)R/sub L/을 동위 구조물로부터 얻어진 변위에 적용한다. 이 반응수정계수는 다자유도 구조물의 비선형 해석을 통하여 얻어진 변위들과 동위 구조물을 이용해 얻어진 변위들을 이용해 광범위한 회기분석을 통하여 구조물의 연성과 첫번째 두 모드의 질량참여계수의 함수형태로 얻는다. 반응수정계수를 가진 동위 구조물을 만들기 위하여 철골 모멘트 연성 골조 방식의 구조물(Special Moment Resisting Steel Frames (SMRSF))을 이 논문에서는 고려한다. 함수형태로 표현된 반응수정계수는 동위 구조물의 반응에 적용되어 복잡한 구조물의 비선형 반응을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.337-340
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• 2003

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조를 이용한 비선형 적합은 실제문제에 매우 다양하게 적용되고 있다. 이때 일반화된 MLP 구조의 적합을 위해서는 은닉노드의 개수 초기 가중값 그리고 학습 회수와 같은 구조인자들을 함께 고려해야 한다. 만약 구조인자들이 부적절하게 선택되었다면 일반화된 MLP 구조의 적합효율이 매우 저하될 수 있다. 그러므로 MLP 구조에 영향을 주는 인자들의 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP 구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 구조인자(factor)들의 실증분석과 이들의 상대효과를 살펴본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.538-540
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• 2001

PCA는 다변수 데이터 해석법 중 가장 널리 알려진 방법 중 하나로 많은 응용을 가지고 있다. 그런데, PCA는 선형 모델이어서 비선형 구조를 분석하는데 효과적이지 않다. 이를 극복하기 위해서 PCA의 조합을 이용하는 PCA 혼합 모형이 제안되었다. PCA 혼합 모형의 핵심은 구조 선택, 즉 mixture 요소의 수와 PCA 기저의 수의 결정 인데 그의 체계적인 결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단순화된 PCA 혼합 모형과 이를 위한 효율적인 구조 선택 방법을 제안한다. 각각의 mixture 요소 수에 대해서 모든 PCA 기저를 갖도록 한 상태에서 PCA 혼합 모형의 파라미터를 EM 알고리즘을 써서 결정한다. 최적의 mixture 요소의 수는 오류를 최소로 하는 것으로 결정한다. PCA 기저의 수는 PCA의 정렬성 특성을 이용해서 중요도가 적은 기저부터 하나씩 잘라 내며 오류가 최소로 하는 것으로 결정한다. 제안된 방법은 특히 다차원 데이터의 경우에 EM 학습의 횟수를 많이 줄인다. 인공 데이터에 대한 실험은 제안된 방법이 적절한 모델 구조를 결정한다는 것을 보여준다. 또, 눈 감지에 대한 실험은 제안된 방법이 실용적으로도 유용하다는 것을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.413-421
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• 2012

하이브리드 실험은 구조물의 거동을 수치해석 모델과 물리적 부분구조 모델로 나누어 동시에 수행되는 실험법으로써 본 논문에서는 지진하중에 의한 1경간 2층 강 뼈대 구조에 대한 하이브리드 시험을 수행하였다. 1층 기둥 1개소를 물리적 부분구조모형으로 선택하고, 한 개의 액추에이터를 이용해 수평방향으로 변위를 가하여 수치해석과 하이브리드 실험결과 사이의 거동추이를 분석하였다. 입력 지진데이터로는 El Centro를 사용하였으며, OpenSees를 이용하여 강구조물의 선형 또는 비선형 거동을 비교 분석하였다. 그 결과, 선형해석은 수치해석과 하이브리드 응답형상이 매우 잘 일치하였으며, 비선형 해석은 재료 비선형성에 의한 영구변형의 차이는 발생하였으나 최대변위 및 전체응답형상은 매우 유사하였다. 또한, 하이브리드 실험 소요시간은 실제 가진 시간에 약 9.6%의 속도로 현재 국내에서 수행된 실험 중 가장 실시간에 근접한 실험이라 할 수 있다. 따라서, 본 하이브리드 실험은 구조물의 동적 거동을 예측하는데 적절하게 활용될 수 있으며, 공간적, 경제적 제약이 있는 진동대 실험을 대체할 수 있으리라 판단된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.104-111
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• 2004

본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 우선 주기별로 실험에 의해 측정된 전류값의 입력차원을 주성분분석기법을 이용하여 축소한 후 선형판별분석기법을 이용하여 고장상태별로 특징벡터를 추출한다. 다음으로 진단단계는 확보된 고장 종류별 특징벡터와 운전 시 입력되는 특징벡터간의 유클리디안 거리를 이용하여 유도전동기의 운전상태를 진단하는 구조로 되어있다. 마지막으로 선형판별분석기법의 타당성을 보이기 위해 노이즈가 있는 다양한 조건하에서 실험한 결과, 주성분분석기법만을 이용한 경우보다 우수한 결과를 나타냈다.