구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.
이 논문은 계측신호 분석에 의한 교량구조물의 건전성 모니터링에 관한 것으로, 2 단계 인공신경망을 사용한 구조물의 손상발견 기법에 대하여 제안하고 있다. 첫 번째 단계의 인공신경망은 구조물로부터 측정된 가속도 신호를 입력으로 사용하여 각각의 가속도계로부터 측정된 신호의 변형정도를 나타내는 신호변형지수를 출력하도록 설계되었다. 손상의 발생 여부를 나타내는 첫 번째 단계 인공신경망의 출력값은 다시 두 번째 단계 인공신경망의 입력으로 사용되어 손상의 위치와 정도를 파악하는데 쓰여진다. 모형교량을 사용한 실험으로부터 얻어진 가속도신호를 사용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였으며, 항후 실 교량에 대한 실험을 통하여 현장 적용의 가능성을 확인할 계획이다.
본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.
이 연구의 목적은 녹화를 위한 인공지반이 구조물에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 인공지반 녹화 시 고려해야 할 기술적 사항은 건물에 미치는 하중과 식물의 생육에 관한 것이다. 인공지반이 구조물에 미치는 영향에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 펄라이트와 자연토양이 혼합된 인공지반이 구조물에 미치는 하중으로 인한 영향을 분석하였다. 인공지반이 구조물에 미치는 하중은 인공지반이 포화되었을 때 최대가 되며, 강우강도가 인공지반의 침투능을 증가할 때 인공지반이 포화된다. 인공지반의 포화 여부를 판정하기 위하여 강우 강도는 도시배수시설물 설계에 이용되는 10년 빈도 10분 강우 강도를 이용하였고, 침투능은 정수위투수계수 측정법을 이용하여 산정하였다. 인공토 및 혼합토는 그 비율에 따라 투수계수가 변하며, 특히 다짐 정도에 따라 변동이 큰 것으로 나타났으나, 대부분의 경우 재현기간 10년의 10분 강우강도를 초과하지는 않았다. 따라서 인공지반의 포화단위중량을 구조물 설계의 설계하중으로 적용하여야 함을 알 수 있다.
수정 시뮬레이티드어닐링은 Simulated Annealing(SA)가 확률 탐색 방법을 사용하기 때문에 수렴시간이 오래 걸리는 단점를 개선한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 RSA와 SA을 트러스구조물과 인공위성구조물의 최적화에 적용하여 서로 비교하여 보았다. 최적화 예제로 10부재 트러스, 실제 응용예제로 인공위성구조물은 위성 상단 플랫폼과 추진모듈의 최적화를 수행하였다. 인공위성구조물의 최적화에서 응력과 고유진동수, 전단응력 등을 제한조건으로 고려하여 최적화를 수행하였다. 인공위성구조물의 최적화를 수행한 결과 RSA을 이용하여 다양한 인공위성 구조물의 최적화에 적용될 수 있음을 확인하였으며, 인공위성 구조물의 최적화에서 RSA가 SA보다 수렴속도가 향상되었음을 확인하였다.
최근 환경문제가 대두됨에 따라 산업폐기물의 처리문제에 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 또한 현대의 콘크리트 구조물은 거대화, 고층화되어 그 중량이 계속 커지고 있으므로 구조물을 경량화 하려는 노력과 개발이 계속 진행되어 왔다. 구조물의 주재료로 사용되고 있는 콘크리트는 강도 및 내구성에 비해 비중이 크다는 결점을 가지고 있으므로 강하고 가벼운 고강도의 경량골재 콘크리트 개발이 행해져 왔다. (중략)
본 논문에서는 구조물의 건전성 평가를 위하여 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 웨이블렛펙킷 변환(Wavelet Packet Transform; WPT)을 이용하여 분해한 후 인공신경망을 이용하여 각 부재의 손상도를 평가하였다. 인공신경망에는 응답가속도의 분해된 성분 중 에너지가 가장 큰 5개의 성분이 입력 값으로 사용 되었는데 인공신경망의 출력층에 있는 2개의 노드는 각각 손상된 부재와 손상도를 나타낸다. 이 논문에서 제시된 방법을 이용하여 구조물의 손상된 부재와 손상도를 평가하였고 만족스러운 결과를 얻었다.
배타적 경제수역 및 UN 해양법 발효 등 조업 가능한 어장의 급속한 축소와 더불어 자국의 연안역 개발에 대한 중요성이 크게 부각되고 있다. 이에 따라 인위적인 수산자원 조성방법을 통하여 연안의 생산성을 향상시키고자 하는 노력의 일환으로 최근에는 해저면에 인공 구조물을 설치하여 국지적인 인공용승을 발생시키려는 연구가 시도되고 있다. (중략)
구조 재료와 시공기술의 발달로 구조물은 높고 길게 설계할 수 있게 되었으나, 그에 따른 진동문제와 사용성에 관한 문제가 발생하였고, 구조물의 과다한 변위는 구조물에 심각한 손상을 발생시켰다. 이러한 구조물의 진동 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 구조물의 상태벡터와 제어력만으로 구성된 훈련패턴을 기본으로 하여 인공신경망이론과 확률신경망이론을 사용하여 구조물의 진동을 능동제어하는 방법을 제안하였다. 구조물의 제어를 위해 LQR 제어알고리즘을 이용하여 구조물의 상태벡터와 제어력을 구한 후, 상태벡터를 입력으로 제어력을 출력으로 하는 인공신경망과 확률신경망의 훈련패턴을 구성하였다. 제안된 방법을 사용하여 Northridge 지진하중을 받는 3층 빌딩구조물을 제어하였고, 제안된 인공신경망과 확률신경망의 제어 결과를 비교하였다.
인공위성은 궤도상에서 별추적기를 기준으로 자세제어를 수행한다. 이러한 별추적기의 지향방향 정밀도는 위성의 운용 및 관측성능에 커다란 영향을 미치게 된다. 따라서 별추적기의 지향방향은 초기에 설정된 지향방향으로부터 변화하지 않는 것이 중요하다. 일반적으로 별추적기는 가시영역을 확보하기 위하여 특정한 방향으로 장착되어야 하고 이를 위하여 위성 구조물과 연결시켜 주는 장착 구조물이 적용된다. 이러한 장착 구조물에는 히터가 부착되어 온도 제어를 함으로써 별추적기의 지향오차를 최소화 하도록 한다. 이 논문에서는 온도제어를 위해 히터가 작동하여 장착구조물에 온도구배가 발생할 경우 별추적기의 지향방향의 변화가 허용 가능한 수준이내에 해당하는가를 해석적으로 검토한 결과를 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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