Newton-Raphson 기법은 구조물의 비선형 해석에 널리 쓰이는 반복계산기법이다. 비선형 해석을 위한 반복계산기법은 컴퓨터의 발달을 감안해도 상당한 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 신경회로망 예측을 사용한 Predicted Newton-Raphson 반복계산기법을 제안하였다. 통상적인 Newton-Raphson 기법은 이전스텝에서 수렴된 점으로부터 현재 스텝의 반복계산을 시작하는 반면 제시된 방법은 현재 스텝 수렴해에 대한 예측점에서 반복계산을 시작한다. 수렴해에 대한 예측은 신경회로망을 사용하여 이전 스텝 수렴해의 과거경향을 파악한 후 구한다. 반복계산 시작점이 수렴점에 보다 근접하여 위치하므로 수렴속도가 빨라지게 되고 허용되는 하중스텝의 크기가 커지게 된다. 또한 반복계산의 시작점으로부터 이루어지는 계산과정은 통상적인 Newton-Raphson 기법과 동일하므로 기존의 Newton-Raphson 기법과 정확히 일치하는 수렴해를 구할 수 있다. 구조물의 정적 비선형 거동에 대한 수치해석을 통하여 modified Newton-Raphson 기법과 제시된 Predicted Newton=Raphson 기법의 정확성과 효율성을 비교하였다. 제시된 Predicted Newton-Raphson 기법은 modified Newton-Raphson 기법과 동일한 해를 산출하면서도 계산상의 효율성이 매우 큼을 확인할 수 있었다.
가새골조의 정확한 내진성능평가를 위해서는 실험과 유사한 이력거동과 파단 시점을 잘 예측할 수 있는 해석적 모델이 필요하다. 가새의 이력거동을 모사히기 위해 본 연구에서는 이전 연구자들에 의해 제안된 물리적 이론 모델을 사용하였다. 또한, 가새부재의 국부좌굴에 의한 파단 예측을 위해 피로변수의 보정계수를 도입한 손상 지표를 개선하였다. 결과적으로 실험과 해석 결과를 비교하여 콘크리트충전 각형 강관가새부재의 국부좌굴 효과를 반영한 피로 보정계수를 판폭두께비에 따라 회귀분석을 통해 결정하고, 본 연구에서 제안한 해석 모델의 결과와 이전 연구의 결과를 비교하여 검증하였다.
기술이 발전함에 따라 복합적인 모달리티 정보를 포함하는 멀티미디어 데이터의 수집이 용이해지면서, 사람의 성격 특성을 이해하고 이를 개인화된 에이전트에 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 비디오 스트림 구조를 활용하여 사용자 특성을 예측하기 위한 동적 키프레임 추출 방법을 제안한다. 비디오 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 무작위로 선택한 프레임에서 특징을 추출하던 기존의 방법을 개선하여 영상 내 시간에 따른 정보와 변화량을 기반으로 중요한 프레임을 선택하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 제 3자가 평가한 Big-five 지표 값이 레이블링된 대표적인 데이터셋인 First Impressions V2 데이터셋을 사용하여 외면에서 발현되는 특징들을 기반으로 영상에서 등장하는 인물들의 성격 특성을 예측했다. 결론에서는 선택된 키프레임에서 멀티 모달리티 정보를 조합하여 성격 특성을 예측한 결과와 베이스라인 모델과의 성능을 비교한다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.
Park, Tae-Yong;Park, Jong-Chan;Park, Hoon;Oh, Hyun-Ung
한국항공우주학회지
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제45권12호
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pp.1048-1058
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2017
우주용 전장품의 주요 고장 메커니즘 중 하나는 발사진동에 의한 기판의 반복적인 굽힘에 의한 솔더 접합부 피로파괴이며, 상기의 잠재적 위험요소에 대해 피로수명 평가를 통한 조기진단의 필요성이 증대되고 있다. 종래 연구에서 제안된 솔더부 수명예측 기법은 실장기법이 달라지면 예측결과의 정확성을 장담할 수 없으며, 다수의 실장기법이 적용된 고집적 기판의 유한요소모델 구축에 많은 시간과 노력이 수반되는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점 극복을 위해 우주용 전장품 구조 신뢰성 평가의 새로운 접근법으로 상용 신뢰성 수명예측 도구인 Sherlock을 이용한 기판의 수명예측을 실시하고 발사진동 수명시험을 통해 분석결과의 타당성을 검증하였다. 또한 전자소자 및 솔더 높이에 따른 피로수명 영향성 분석을 통해 Sherlock이 우주용 전장품의 구조 신뢰성 평가에 있어서 유용한 도구임을 입증하였다.
본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 위한 효율적인 움직임 추정 기법과 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 또한, 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행할 때 SVC와 MVC의 DPB (Decoded Picture Buffer)를 통합한 통합형 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 원자력발전소에 설치되는 캐비닛형 전기기기의 동적 진동시험 자료를 이용하여 캐비닛의 지진응답을 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 1) 절점질량 이상화 모델에 기반한 등가 지진하중 산정, 2) 진동시험자료에 기반한 캐비닛 구조의 입출력 상태방정식 규명, 3) 산정된 등가지진하중과 규명된 입출력 상태방정식을 사용한 지진응답산정의 과정으로 구성된다. 제안된 기법은 유한요소기법(FEM) 모델 개선(Model Updating)에 기반한 지진응답예측기법에 비하여 모델링 오차가 개입 되지 않는 장점을 가진다. 캐비넷 구조를 이상화한 2차원 프레임 모델과 3차원 상세 모델에 대한 수치검증을 통하여 제안된 기법이 지진응답을 매우 정확하게 예측을 함을 관찰하였고, 측정 노이즈에 대해서도 강인함을 관찰하였다. 추후연구로 실험검증이 요구된다.
소프트웨어 결함 예측 작업 시 단순히 결함 유무만을 예측하는 이진 분류 모델에 비해 결함의 심각도 범주를 예측하는 다중 분류 모델은 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 소수의 심각도 기반 결함 예측 모델들이 제안되었지만 딥러닝 기법을 사용한 분류기는 없었다. 본 논문은 3개, 5개의 은닉층을 갖고 은닉층 노드수가 고정된 구조와 변화하는 구조의 MLP 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 기존 기계학습 모델들 중 가장 좋은 성능을 보인 MLPs보다 MLP 기반 딥러닝 모델들은 Accuracy와 AUC 모두 유의미하게 더 우수한 성능을 보였다. 특히 노드수 고정 구조에서는 은닉 층수 3, 배치사이즈 32, 노드수 64인 모델 구조가 가장 좋은 성능을 보였다.
꼰 섬유(twisted yarn)로 이루어진 복합재료의 탄성계수를 예측하기 위한 강성모델을 제시하였다. 이 모델은 단위 셀 구조를 바탕으로 하여 좌표변환과 구성 재료의 연성 상수를 체적 평균함으로써 복합재료의 탄성계수를 예측하는 방법이다. 해석적인 결과와 실험치와의 비교를 위하여 두 종류의 꼬임 각을 가지는 섬유로 구성된 복합재료에 대한 시험을 하였으며 인장, 압축, 전단 강도와 탄성계수를 구하였다. 이 시험편은 유리섬유 및 에폭시 수지를 사용한 RTM 성형법으로 제조하였다. 탄성계수에 대한 비교 곁과 예측치와 실험치는 비교적 잘 일치하였다. 이 모델에 의해 구해진 3차원적인 탄성계수 값은, 꼬인 섬유로 이루어진 직조형 복합재료 구조물의 구조해석을 위한 기본 물성치 입력값으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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