본 논문에서는 2개의 구조물이 마찰댐퍼로 연결된 연결제진구조물에 대한 지진응답해석을 실시하였다. 연결제진구조물의 지진시의 제진효과를 파악하기 위하여 마찰댐퍼의 복원력특성을 완전탄소성형으로 설정하고 두 구조물의 고유주기 및 연결강성의 변화에 따른 각 지진파별 시간이력지진응답해석을 실시하였다. 또한, 응답해석결과를 바탕으로 마찰댐퍼의 특성지표(연결강성배율 $\alpha$, 항복내력비 $\beta$)를 결정하는 제진성능곡선을 제안하였다. 제진성능곡선을 통한 마찰댐퍼의 특성지표에 근거하여 연결제진구조물에 마찰댐퍼를 효율적으로 사용할 수 있는 최적의 마찰댐퍼량을 결정 할 수 있는 자료를 제시하였다.
본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.
현 교육과정에서 이차함수 그래프에 관한 교수-학습은 대수적 조작에 의한 완전제곱형식으로의 변환을 강조하고 이미 선행한 일차함수의 그래프와는 무관하게 다루어지고 있다. 본 논문은 이차함수 그래프의 구조적 특성이라 할 수 있는 대칭성, 꼭지점 및 합동에 대한 기하적인 근거를 일차함수의 그래프에 기초하여 분석하고 이것의 결과를 구체적 이차함수에 대해 그 꼭지점의 좌표 및 절편을 찾는 데 적용한다. 본 연구는 이차함수 그래프의 구조적 특성을 일차함수의 그래프와 기하적으로 연결시키는 데 의의가 있으며 그 기하적인 과정은 완전제곱형식의 대수적 절차로 연결된다. 이러한 연결은 일차함수의 그래프에 대한 이해가 이차함수의 그래프에 대한 이해로 전이되어 이차함수에 대한 기하적인 이해를 넓히는 교수-학습방법이 될 수 있을 것이다.
위성의 전장품은 전기적 접속을 위해서 1:1 연결을 하는 Point-to-Point 버스 방식과 여러개의 Slave (Remote Terminal)을 갖고, 일반적으로 1개의 Master (Controller)에 의해서 연결하게 되는 버스 구조를 갖는 접속 채널을 통해서 연결이 된다. 가장 많이 사용되는 방식인 MIL-STD-1553B는 데이터 전송속도가 1Mbps이고, Transformer에 의해서 완전하게 버스와 각 전장품이 완전하게 절연이 되는 구조로, 전기적 고장이 전달되는 것을 방지할 수가 있지만, 설계의 난이도가 높다. 고속 버스는 SpaceWire를 사용하고, 100Mbps이상의 속도를 지원할 수가 있지만, LVDS등의 고속 채널 설계 및 노이즈에 민감한 특성 때문에, 저속의 통신채널에서는 사용하기 어렵다. 저속의 데이터 채널을 위해서는 UART 방식이 사용된다. UART 방식은 RS-422 방식과 RS-485 방식이 사용되지만, 1553B 또는 SpaceWire 등과 같이 프로토콜이 정해지지 않아서, 사용자가 직접 프로토콜을 지정해야하는 문제가 있다. 또한 RS-422은 1:1 방식의 Point-to-Point UART를 위해서 사용되고, RS-485는 버스 방식의 연결을 지원할 수가 있지만, 동시에 여러개의 TX가 enable되는 경우에는 TX사이에 고장을 일으킬 수 있어서, 1번에 TX가 1개만 사용되도록 제어할 필요가 있다. 또한 RS-485방식의 버스를 구현할 경우에는 1553B처럼 와전하게 절연이 불가능하므로, 전기적이나 기능적으로 485버스에 문제가 발생할 경우에 절연과 같은 기능이 지원되도록 구현이 되어야 한다. 본 논문에서는 안정적인 485 UART버스 구현을 위한 기술에 대해서 평가하고 분석하도록 하겠다.
본 연구에서는 비선형 FEM 해석을 이용하여 PSC(Prestressed concrete)와 강으로 구성된 혼합구조 보의 휨 실험을 검증하였다. 혼합구조 보의 거동에 가장 큰 영향을 미치는 연결부는 Perfobond rib로 구성된 경우와 스터드로 구성된 경우를 고려하였다. 이종 재료가 접하는 경계면의 상호 작용에 대해 완전합성과 부분합성인 경우를 고려하여 혼합구조 보의 비선형 해석을 수행한 후 해석 결과와 실험 결과를 비교하였다. 하중-처짐관계, 파괴 형상 등의 해석 결과를 실험 결과와 비교한 결과, 부분합성을 고려한 모형이 실험 결과와 유사한 거동을 보였으며 또한 Perfobond rib를 갖는 실험체가 스터드를 갖는 실험체보다 해석 결과와 비교 시 안전측의 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 3차원 모델링을 이용하여 원공을 갖는 알루미늄 판의 패치 보강효과에 대해 알아보고자 한다. 구조물의 노후화로 인해 높은 응력을 받는 부재의 응력 특이점에서 내구력이 급격하게 저하되거나 때로는 부재의 정적파괴를 유발시키는 원인을 제공한다. 이로 인해 과거에는 손상된 모재에 보강 재료를 연결시키기 위하여 리벳 또는 볼트와 같은 기계적 연결을 통해 보강하였으나 최근에는 접착패치보강 기법이 그 주류를 이루고 있다. 패치 보강시 일면 패치 보강으로 인하여 면외 휨 효과가 발생된다. 판의 두께 방향에 따른 응력집중계수를 별도로 분석하였다. 기존의 3차원 솔리드 요소는 해의 정확성은 뛰어난 반면에 상당한 컴퓨터 시간을 요구하는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 각 층의 변위장을 2차원 형상함수와 1차원 형상함수의 조합으로 구성하여, 면내거동에 대한 p-세분화와 면외거동에 대한 p-세분화를 분리시키는 방식을 취한다. 또한, 에너지 함수의 적분시 Gauss-Lobatto 적분법을 사용하여 절점의 위치에서의 응력점을 구하는 경우, 외삽과정을 계산하는 단계를 생략하면서도, 해의 정확성 측면에서는 거의 차이가 없기 때문에 좀 더 효율적인 수치적분이 될 수 있다.
일반적인 대용량 안테나 시스템은 RF 체인의 개수가 매우 많기 때문에, 구현 비용 및 복잡도가 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 하이브리드 프리코더 설계 기법들이 제안되었으나, RF 체인이 모든 안테나에 연결되기 때문에, 여전히 구현 비용과 복잡도가 너무 높은 상태이다. 본 논문에서는 부분 중첩 안테나 구조를 갖는 대용량 MIMO 시스템을 고려하고 하이브리드 프리코더 설계 방법을 제안한다. 부분 중첩 구조에서는 RF 대역 아날로그 프리코딩 행렬의 많은 원소들이 0의 값을 갖는 듬성 행렬 형태를 갖는다. 이러한 듬성 행렬의 특성을 이용하여, GTP 기반의 RF 대역 아날로그 프리코딩 행렬 및 기저대역 디지털 프리코딩 행렬을 설계하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 기술이 일반적인 완전 연결 구조를 갖는 경우와 비교해서 20~30% 정도의 구현 복잡도를 가지고도, 완전 연결 구조의 85% 이상의 주파수 효율 성능을 갖는다는 것을 보인다.
임의의 체눈 모양에서 어떤 절점에서 출발하여 출발한 절점으로 되돌아 오는 최단 경로를 탐색함으로써 2차원 유한요소의 연결관계를 자동추출할 수 있는 방법을 개발하였다. 한 절점에서 가능한 여러 경로 중에서 가능성이 큰 경로만을 탐색하게 하였고 추출된 경로에 대하여 요소로서의 유일성 및 적합성을 검사하였다. 제안된 방법이 완전함을 증명하였으며 예제를 통하여 일반적인 자동발생 기능의 적용이 어려운 체눈 모양에 대해서도 정확하게 요소를 추출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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