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곡선 PSC 사장교의 극한해석을 위한 개선된 하중제어법 (An Improved Load Control Strategy for the Ultimate Analysis of Curved Prestressed Concrete Cable-Stayed Bridge)

  • 최규천;이재석
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제22권1호
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    • pp.1-13
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    • 2009
  • 이 논문에서는 복잡한 기하학적 형상과 비선형 특성들을 보이는 곡선 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 사장교의 극한거동을 안정적으로 예측하기 위한 비선형 해법을 제시하였다. PSC 교량 구조물의 비선형 거동 및 극한거동을 예측하기 위한 해법으로서 하중제어법(load control strategy)과 변위제어법(displacement control strategy)을 적용하였다. 콘크리트의 과다한 균열과 재료상태 및 케이블 장력의 급격한 변화로 인해 불평형력(unbalanced load)이 크게 변화하여 이들 두 해법으로 해를 구할 수 없는 경우에 대한 대안으로서 불평형력을 적정한 비율로 감소시키면서 하중제어 법을 적용하여 해를 안정적으로 구해 나가는 불평형력 감쇠(scale-down of the unbalanced load)를 적용한 하중제어법을 제시하였다. PSC 거더교의 극한해석을 수행하여 불평형력 감쇠를 적용한 하중제어법의 정당성을 평가하였다. 또한 곡선 PSC 사장교의 극한해석에 이 논문에서 제시한 비선형 해법을 적용하여 복잡한 비선형성으로 인해 해가 수렴하기 어려운 해석에도 이 해법이 유용함을 확인하였다.

BioFET 시뮬레이션을 위한 CUDA 기반 병렬 Bi-CG 행렬 해법 (CUDA-based Parallel Bi-Conjugate Gradient Matrix Solver for BioFET Simulation)

  • 박태정;우준명;김창헌
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권1호
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    • pp.90-100
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    • 2011
  • 본 연구에서는 연산 부하가 매우 큰 Bio-FET 시뮬레이션을 위해 낮은 비용으로 대규모 병렬처리 환경 구축이 가능한 최신 그래픽 프로세서(GPU)를 이용해서 선형 방정식 해법을 수행하기 위한 병렬 Bi-CG(Bi-Conjugate Gradient) 방식을 제안한다. 제안하는 병렬 방식에서는 반도체 소자 시뮬레이션, 전산유체역학(CFD), 열전달 시뮬레이션 등을 포함한 다양한 분야에서 많은 연산량이 집중되어 전체 시뮬레이션에 필요한 시간을 증가시키는 포아송(Poisson) 방정식의 해를 병렬 방식으로 구한다. 그 결과, 이 논문의 테스트에서 사용된 FDM 3차원 문제 공간에서 단일 CPU 대비 연산 속도가 최대 30 배 이상 증가했다. 실제 구현은 NVIDIA의 태슬라 아키텍처(Tesla Architecture) 기반 GPU에서 범용 목적으로 병렬 프로그래밍이 가능한 NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경에서 수행되었으며 기존 연구가 주로 32 비트 정밀도(single floating point) 실수 범위에서 수행된 것과는 달리 본 연구는 64 비트 정밀도(double floating point) 실수 범위로 수행되어 Bi-CG 해법의 수렴성을 개선했다. 특히, CUDA는 비교적 코딩이 쉬운 반면, 최적화가 어려운 특성이 있어 본 논문에서는 제안하는 Bi-CG 해법에서의 최적화 방향도 논의한다.

조지방 추출 방법에 따른 지방산 조성 비교 및 조리방법을 달리한 닭고기 부위별 지방산 함량 분석 (Comparison of Fatty Acid Composition by Fat Extraction Method: Different Parts of Chicken by Cooking Method)

  • 정상화;신정아;김인환;김병희;이준수;이기택
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제43권8호
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    • pp.1257-1263
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    • 2014
  • 본 연구에서는 분유(milk powder)를 이용하여 조지방 추출방법인 Rose-Gottlieb법, Folch법 그리고 산분해법으로 각 방법의 총 포화지방산, 불포화지방산, 트랜스지방산의 함량을 비교하였고, 산분해법을 이용하여 조리방법에 따른 닭의 부위별 지방산 조성을 확인하였다. 각 조지방 추출법(Rose-Gottlieb법, Folch법, 산분해법)으로 추출된 포화지방산 함량은 8.302~8.711 g/100 g milk powder로 유의적 차이를 보이지 않았으며, 불포화지방산 함량(11.143~11.669 g/100 g milk powder)과 트랜스지방산 함량(0.269~0.284 g/100 g milk powder)도 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 각 추출법에 의한 지방산 조성과 함량을 비교해본 결과, 산분해법이 시간, 조건, 조작 등에서 용이하였다. 또한 산분해법을 통하여 FAPAS의 지방산 함량을 분석해본 결과, z-score가 ${\mid}z{\mid}{\leq}2$를 만족하여 신뢰성을 검증할 수 있었다. 원재료의 경우 날개살(11.346 g/100 g sample), 다리살(8.313 g/100 g sample), 가슴살(6.302 g/100 g sample)순의 총 지방산 함량을 가졌으며, 조리방법에 따른 닭의 부위별 지방산 조성 분석 결과 볶기와 튀기기 조리방법에서 트랜스지방산의 함량이 더 검출되는 것을 확인할 수 있었다.