목 적 연성 신경학적 징후는 정신분열병의 유전과 관계되는 생물학적 표현형으로 여겨져 왔다. 본 연구에서는 연성 신경학적 징후가 유전적 하중과 관련해서 가족 내에서 연관성을 보이는지를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 정신분열병 환자로서 부모 중 한 명은 정신분열병의 가족력이 있고 나머지 한 명은 가족력이 없는 환자가(N=14) 모집되었다. 이들의 부모가 가진 가족력에 따라 유전적 하중을 정하였고 이를 위해 Family Interview for Genetic Studies(FIGS)로 직접 면담을 시행하였다. 환자의 부모에서 환자를 제외한 1차 혹은 2차 친척에서 정신분열병 환자가 있는 부모를 유전적 하중이 있는 '추정 보유자'(presumed carrier)(N=9)로, 그렇지 않은 부모를 '추정 비보유자' (presumed noncarrier)(N=11)로 구분하였다. 또한 정상 대조군은 1차 혹은 2차 친척에서 정신분열병의 가족력이 없는 일반인(N=12)이었다. 이들의 연성 신경학적 징후를 한국어판 신경학적 평가 척도(Neurological Evaluation Scale-Korean version)를 사용하여 평가하였으며 가족내 연관성에 대한 분석 방법으로 급내 상관계수법(Intra-Class Coefficients[ICC]) method)을 이용하였다. 결 과 연성 신경학적 징후의 하위 영역 중 운동 조정 영역에서 환자와 추정 보유자 간에 유의한 연관성이 존재하였고(ICC=.804, p=.016) 환자와 추정 비보유자와는 연관성이 존재하지 않았다. 운동 조정 영역 이외의 다른 하위 영역에서는 유전적 하중과 상관없이 가족내 연관성이 존재하지 않았다. 그러나, 환자군과 정상 대조군의 운동 조정 영역의 점수 간에는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다. 결 론 이번 연구에서는 연성 신경학적 징후들이 정신분열병의 유전적 하중과 같이 유전되는 생물학적 표현형일 가능성이 입증되지 못하였다. 향후 보다 많은 수를 대상으로 한 추시 연구가 필요하다.
본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.
본 논문은 유한요소법과 유전알고리즘을 연동하여 지진하중을 받는 구조물의 강성저하(손상) 및 보강 후 효과를 추정하는 방법을 다루었다. 본 연구의 독창성은 지진하중을 적용하였고, 그 응답으로부터 구조물의 미지 변수를 추정한다는 점이다. 본 연구에서 제안한 방법은 지진하중으로부터 손상된 부위를 추정할 뿐 아니라, 그 위치와 정도를 규명할 수 있다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 El Centro 및 포항 지진하중을 적용하여 저층 뼈대구조물와 트러스 교량을 대상으로 알고리즘을 실행하였다. 수치해석 예제는 제안한 방법이 수치해석적인 효율성 뿐 아니라 지진으로부터의 심각한 피해를 예방하는 데 적용할 수 있음을 보여주었다.
현재의 피로강도 평가법에서는 각종 실험적인 방법 및 이론적인 방법 등 여러 가지 방법으로 피로강도설계를 하고 있는 실정이다. 그리고 이러한 피로특성에 대한 정확한 평가를 위해서 대상구조물에 작용하는 하중성분과 재료 및 구조적인 특성의 상호 연관관계에 대한 연구가 지속되어지고 있다. (중략)
건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은 해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.
된 연구에서 대상으로 하고 있는 LG 정유 광양항 제품부두는 7 선석(Berth)에 재화중량(DWT) 300톤에서 48000 톤의 선박까지 다양한 선박이 이용하고 있으며, 해상의 기상상태에 따른 선박 입출향 통제 지침 설정이 어렵고, 현재 사용하고 있는 지침의 근거가 명확하지 않아 현재의 부두 운영이 비효율적이거나 안전성이 결여되어 있다고 할 수 있다. 따라서 이를 개선하기 위한 합리적인 부두운영 제한조건 개발이 절실히 요구되었다. 본 논문에서는 대상 부두의 특성, 대상 선박의 특성, 하중상태, 선박 운항자의 특성 등을 고려하여 해상/기상 상황(바람, 조류 및 파랑)에 따른 부두 입출항 가능 여부를 정량적으로 판단하고, 안전성 향상 방안을 제시할 수 있는 의사결정 시스템을 개발하고 5번, 7번 선석을 대상으로 이를 검증하였다. 여기서는 입출항 여부를 정량적으로 판단하여 결과를 제시하기 위해서 유전적 프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 기계학습 방법을 이용하였으며, GP의 방대한 계산량을 줄이기 위한 가중 선형 연상 기억(Weighted Linear Associative Memory: WLAM) 방법의 도입 및 전역 최적점을 쉽게 찾기 위한 Group of Additive Genetic Programming Trees(GAGPT)를 도입함으로써 학습 성능을 개선하였다.
This paper presents resizing design optimization method by utilizing genetic algorithm(GA), which consists of three basic operators : reproduction, crossover and mutation. The fitness and penalty function for resizing optimization problem are defined, and the flowchart of the developed computer program along with the descriptions of each modules is presented. Also, modelling for flexible-body dynamic analysis is presented. The model is composed of bodies, joints, and force elements such as translational spring-damper-actuator. The design objects si to determine the wall thickness for minimum weight under dynamic displacement constraint.
본 논문에서는 평판구조물의 정적 및 동적해석에 사용할 목적으로 성능이 향상된 평판유한요소를 제시하였다. 이 요소는 비적합변위형과 선택적 감차적분방법 그리고 대체전단변형률장을 복합적으로 적용하여 각각의 장점들을 포함하는 향상된 거동을 보여주고 있다. 또한 비적합변위형의 적용으로 발생되는 조각시험의 실패 문제점을 해결하기 위하여 직접수정법을 평판유한요소의 개선에 사용하였다. 대표적인 검증문제에 대한 수치해석작업을 통하여 본 연구에서 개발한 요소는 가상적인 제로에너지모드 및 전단잠김현상의 발생과 같은 문제를 나타내지 않음을 알 수 있었다. 특히 찌그러진 형상으로 모형화 한 경우에 있어서도 전단잠김현상이 발생하지 않았다. 본 연구에서 수행한 동적반응해석 시험에 있어서도 이론해와 잘 일치하는 결과를 보여주었다.
Shipboard equipment in naval ships should be designed to be safe under the shock load. Very high stress due to the shock load can be effectively reduced by the resilient mounts considering the mount capacity and dynamic characteristics. An optimum arrangement of resilient mount installed to absorb the shock energy is addressed to assess the safety of ship structure and shipboard equipment subjected to the shock load. Structural responses are analyzed for both frame structure supporting the shipboard equipment subject to the shock load with and without the resilient mounts. The shock absorbability of the resilient mount is evaluated by the results of structural response analysis; meanwhile, several types of shock analyses considering the arrangement of resilient mounts are carried out and the shock responses are compared to verify the effect of the arrangement. Thereafter, optimum arrangements are obtained by means of Genetic algorithm (GA) considering the different capacities of resilient mount. Stress, deformation and dynamic feature at the frame structure supporting the shipboard equipment under the shock load are also discussed in order to meet the capacity of resilient mount.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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