• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.19 no.3 s.73
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• pp.295-302
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• 2006

In this study, computational structural dynamic analyses of a gyrocopter have been conducted considering unsteady dynamic hub-loads due to rotating blades. 3D CATIA models with detailed mechanical parts we constructed and virtually assembled into the complete aircraft configuration. The dynamic loading generated by rotating blades in the forward flight condition are calculated by a commercial computational fluid dynamics (CFD) code such as FLUENT. Modal based transient and frequency response analyses are used to efficiently investigate vibration characteristics of the gyrocopter. Free vibration analysis results for different fuel and pilot conditions, frequency responses and transient responses for critical flight conditions are also presented in detail.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.739-742
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• 2011

일반적으로 고층건물이나 교량 등의 지진하중 하에서의 내진 성능 향상을 위해서는 과도지진해석을 수행하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지진해석을 수행하는데 Krylov 부공간 축소기법을 이용하는 것을 제안하고 기존의 모드중첩법을 이용한 축소기법과 비교하였다. 해석에서 지진하중은 El Centro Earthquake (1940)의 데이터를 이용하였으며 고층건물 모델을 이용하여 두 방법을 정확성과 효율성 측면에서 비교한 수치결과를 제시하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.17 no.1
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• pp.50-64
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• 2004

유한요소 인체모델은 인체의 기계적 특성을 수치 모형화 한 것이며, 외부로부터 다양한 기계적 하중을 받는 상황에서 인체의 거동과 상해와 같은 여러 현상들을 해석적으로 규명하고자 할 때 주로 사용된다. 따라서 인체 모델은 인체를 구성하고 있는 골격, 인대, 근육, 살, 장기 등의 특성을 수치적으로 정확히 표현하여야 한다. 그러나 인체는 매우 복잡한 메커니즘 속에서 동작하고 있기 때문에, 해석적으로 인체의 모든 특성을 구현하는 것은 현실적으로는 거의 불가능하다. 이 때문에, 인체 모델은 인체모델을 사용하고자 하는 상황이나 목적에 적합하도록 적절히 단순화되어야 한다.(중략)

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.275-278
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• 2009

전통 목구조 건축물은 크고 작은 부재가 많이 결구되어 있기 때문에 구조해석을 위한 모델링에 어려움이 있다. 기존에 제안된 모델링 기법은 모델링과 해석에 많은 시간이 필요하기 때문에 이를 개선할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전통 목구조 건축물 중 가장 많은 부재로 구성된 공포의 거동을 구현할 수 있으며 모델링과 해석에 소용되는 시간을 줄일 수 있는 모델링 기법을 제안하였다. 제안된 모델의 적합성을 확인하기 위하여 다양한 하중 재하 형태에 대한 유한요소 모델의 응답과 비교하였다. 해석결과에 따르면 제안된 모델의 응답은 유한요소해석결과와 10% 이내의 오차범위 안에 있어 공포의 해석시 보다 간편하게 활용할 수 있을 것이다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.241-252
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• 1998

본 논문은 신경망 근사 해석 모델의 원형을 스터브 거더의 거동 해석에 적용하고, 이 과정 중에 발생한 문제점을 파악하여 해결책을 제시함으로써, 앞서 개발한 원형 모델을 스터브 거더 시스템에 적합하도록 발전시키는데 목적이 있다. 스터브 거더의 해석 변수는 주어진 시간 내에 시뮬레이션이 가능하게 7개, 해석 결과값은 탄성 처짐뿐만 아니라 응력까지 고려하여 총 4개의 결과값을 동시에 고려하고, 학습 패턴 수는 총 143개를 사용하였다. 근사해석의 정확도를 향상시키고 학습의 수렴성을 보장하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 은닉층 뉴런 수, 학습 패턴 그리고 최대 에러의 관계를 규명하고, 이 결과를 바탕으로 신경망 근사 해석 모델 개발 단계를 수정하여 제안하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.85-92
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• 1998

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.348-351
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• 2009

본 논문에서는 구조해석을 위한 PSC 박스 거더교의 객체 정보 모델에 관한 연구를 수행하였다. 대상 교량의 객체 정보 모델을 생성하기 위해서는 수많은 형상 및 치수에 관한 파라미터를 필요로 하게 된다. 따라서 본 연구에서는 이 교량의 설계 목적에 맞는 파라미터를 분류하였고, 파라미터들 사이의 계층구조(Structure)와 상관관계를 정의하였다. 또한 본 연구에서 적용된 인터페이스 프로그램은 3차원 객체 모델에서 출력된 파라미터를 변환하여 구조해석을 위한 입력값으로 변환시켜, 해석 결과값을 구조계산서에 출력시킴으로써 엔지니어가 설계 타당성과 모델변경 요구를 용이하게 할 수 있게 하였다. 그리고 대상 모델에 대한 설계변경은 구조물의 특징에 맞는 상관파라메트릭 방법을 적용하여 신속하게 할 수 있도록 유도하였다. 이 연구를 통해 건설구조물의 설계를 3D 모델로 하기위한 가능성을 확인하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.383-390
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• 1998

0.93m/sec의 평균속도는 변위제어 삼점휨 실험된 콘크리트 보의 하중-변위 측정결과를 선형탄성파괴역학모델과 가상균열모델에 기초한 유한요소법으로 분석하였다. 두 모델 모두 실험결과와 잘 일치하며, 균열성장길이가 약 60∼70㎜가 될 때까지 안전된 균열성장을 보이다 불안정한 균열성장에 의해 파손되었다. 선형탄성파괴역학모델에 의한 수치해석 결과 에너지해방률은 균열성장길이에 비례해서 증가하였으며, 최대값(202N/m)에 이르게 되면 일정한 값을 유지하였다. 가상균열모델에 기초한 수치해석결과 이 연구에 사용된 하중속도와 시험편의 크기에 대해 70㎜의 완전한 파괴진행대가 평성되었으며, 이는 기존의 정적 실험결과에 대한 수치해석 결과보다 상당히 작은 값이었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.285-288
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• 2010

유체저장탱크가 외부로부터 지진과 같은 동적하중을 받게 될 경우 유체와 구조물의 상호작용(Fluid-Structure Interaction)으로 인하여 일반적인 구조물과는 상이한 거동을 보이게 된다. 이러한 복잡한 상호작용을 고려하여 현재 내진 설계에서는 Housner와 Haroun의 이론을 적용한 단순화 모델들이 사용되고 있다. 이들 모델은 유체의 거동을 대류(convective) 성분과 충격(impulsive) 성분으로 구분하여 집중질량으로 단순화 한다. 하지만 점차 대형화되고 있는 유체저장탱크의 정확한 동적 거동 특성을 파악하고, 지진하중과 같은 방향성을 가진 하중에 대한 구조물의 정확한 응답을 해석하려면 단순화 모델의 적용성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 지진하중을 받는 유체저장탱크의 동적거동을 집중질량 모델과 3차원 모델을 이용하여 해석하였다. 나아가 해석결과의 차이를 분석하여 단순화 모델의 정확도 향상을 위한 내진설계변수 산출에 관하여 향후 연구방향을 제시하였다.