어떤 구조물이 반복하중을 받으면 피로파괴를 일으킨다. 만일 이 구조물이 부식환경 속에 앗 으면 불활성 분위기나 공기 중에서 보다 빨리 파괴에 이르게 된다. 이러한 현상을 흔히 부식 피로라고 한다. 부식피로에 크게 영향을 미치는 변수들을 대략 기계적 변수, 금속학적 변수, 환경 변수로서, 기계적 변수에는 최대응력 확대계수, 응력확대계수범위, 응력비, 반복하중 주파수, 반복하중파형, 응력상태, 잔류응력, 균열의 크기 및 모양 등이 있으며 금속학적 변수로는 합금 조성, 합금원소와 불순물의 분포, 미세조직과 결정구조, 열처리, 소성가공, 집합조직 등이며 환 경변수에는 온도, 환경의 형태(기체, 액체), 부식성분의 분압 또는 농도, 전기화학적 전위, pH, 수용성 환경의 점성, 피복, 부식억제제 등이 있다. 이와 같이 부식환경 속에 있는 구조물의 파 손을 이해하기 위하여는 응력부식과 부식피로를 공부하여야 한다. 이 현상은 매우 복잡한 문 제이기 때문에 아직도 완전히 이해되지 않은 상태이고 따라서 중요한 연구대상이 되고 있다. 여기서는 응력부식과 부식피로의 파괴역학적인 측면을 소개하고자 한다.
최근 교육학, 경영학, 심리학 등 사회과학 뿐만 아니라 공정관리, 생물정보학 등 자연과학에서도 널리 사용되고 있는 구조식 모형(structural equation modeling)에서 잠재변수점수(latent variable score)는 직접 측정이 불가능한 잠재변수를 수량화한 추정치이다. 이 연구에서는 구조식 모형을 단계(stage)별로 분할하여 분석하는 단계별 구조식 모형(stagewise SEM; SSEM)을 제안하였다. 기존 방법은 모든 관측변수의 분산-공분산을 한꺼번에 고려하므로 독립변수인 외생잠재변수(exogenous latent variable)가 종속변수인 내생잠재변수(endogenous latent variable)에 의해 영향을 받는, 논리적으로 타당하지 않은 경우가 있다. 단계별 구조식 모형은 이런 문제점을 해결할 뿐만 아니라 모형의 복잡성을 낮추어 쉽게 해를 찾을 수 있으며, 분석과정에서 생성되는 잠재변수점수로 추가 분석도 용이하다.
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.144-151
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1997
구조물로부터 측정된 가속도 시간이력을 이용하여 구조손상을 찾아내고 평가하는 기법을 제시하였다. 구조계의 손상을 찾아내는 알고리즘의 주요한 수단으로써 parametric system identification 방법을 사용하였고 매개변수화된 구조물의 최적 매개변수를 추정하기 위해 구속된 비선형 최적화기법을 사용하였다. 손상된 부재를 분리하기 위한 방법으로서 적합적 매개변수 모음법을 적용하였고 손상의 정도를 통계적으로 평가하기 위하여 측정된 가속도 시간이력에 time window 기법을 적용하였다. 가속도 이력 측정에 있어서의 불충분성과 측정오차를 고려하여 알고리즘을 개발하였고, 조화진동하중으로 구조물을 가진하여 구조 손상을 진단하는 수치모의 실험을 실시하였다.
최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.
부분구조법(部分構造法)으로 프리스트레스드 콘크리트 원자로격납건물(原子爐格納建物)의 지진에 대한 확률위험도분석이나 내진 안전여유평가시 상부구조에 관한 입력자료(入力資料)가 되는 구조물(構造物)의 고유전동수와 구조물 상부에서의 최대가 속도값의 구조변수(構造變數)에 대한 변동성이 연구되었다. 본 연구는 먼저 구조모델의 고유진동수에 가장 큰 영향을 미치는 구조변수를 결정하기 위하여 각 구조변수(構造變數)의 상대적(相對的) 민감도(敏感度)를 분석(分析)하였고, 각 변수의 결정에 포함될 수 있는 불확실성(不確實性)의 정도를 고려하여 Monte Carlo 수치모형실험을 수행하였다. 최대 가속도값의 변화는 직접적분(直接積分)에 의한 시간이력곡선법으로 분석되었다. 연구결과로 첫번째모드의 고유 진동수와 건물 정상부의 최대가속도값은 각 변수중 탄생계수의 영향을 가장 크게 받으며, 결정론적 방법으로 구한 값과 비교할 때 확률론적 방법으로 구한 값(평균+표준편차)은 (+)12% 정도 변함을 알 수 있다. 또한 휨강성의 불확실성을 고려하면 동적응답은 (-)4%~(+)14% 정도 달라진다.
박막태양전지의 효율을 높이기 위한 방법 중 입사된 태양광의 흡수율을 높이기 위한 방법으로 전지의 표면구조를 제어하는 기술이 최근에 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 박막태양전지의 저가화와 고효율화를 위하여 투명전도막으로 응용되고있는 ZnO박막의 증착속도를 높이는 공정변수의 영향과 수광효과를 개선하기 위하여 최적의 표면구조를 가지는 ZnO박막 증착조건을 찾고자 증착 공정변수에 대하여 실험하였다. 공정변수의 조절에 따라 표면구조의 제어가 가능하였으며 우수한 광학적 특성과 500nm/min 의 높은 증착속도를 얻을 수 있었다. 또한 표면구조와 전기적, 광학적 특성이 긴밀한 관계를 가지는 것을 알 수 있었다. 실험된 공정 변수는 기판온도, 공정압력, 플라즈마 파워, 원료 가스 조성 이며 공정변수에 따른 전기적, 광학적, 구조적, 특성은 FE-SEM, 4Point-probe, XRD, UV-spectroscopy를 이용하여 분석하였다.
기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks: SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.
대부분의 제품 생산 시에는 시제품을 제작하여 이에 대한 성능 심사를 통해 미비한 부분을 보완하기 위한 재설계 작업과정을 필요로 한다. 설계 작업에 가장 중요한 부분인 특정 설계 변수에 대한 민감도의 파악은 설계 작업의 핵심적인 역할을 하고 있다. 대개의 경우 진동설계를 위한 설계변수로 구조물의 단위면적, 길이, 재료의 성질과 같은 물리적인 변수를 많이 활용하고 있으며 이러한 변수들에 대한 민감도 해석 기법들은 이미 많은 연구를 통해 실용화되고 있다. 그러나 이러한 변수만으로는 주어진 조건을 만족하도록 설계하기가 어려운 경우가 있다. 이런 경우는 부가구조물을 첨가하여 저진동 설계조건을 만족하는 구조물을 제작하는 것이 보편적이다. 한편, 구조물의 최적화 과정에서 고유진동수를 고려해야 하는 경우가 많다. 저주파 영역의 문제에서는 첫번째 고유진동수가 구조물의 진동량에 관계되는 중요한 요인이 되고, 또한 공진에 의한 문제가 발생했을 경우에는 고유진동수를 옮겨서 공진을 회피할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 에어컨 실외기의 진동을 저감하고 그로 인한 구조기인 소음을 저감하기 위하여 음압 레벨을 바탕으로 정한 관심 주파수 영역에 고유진동수가 존재하지 않도록 부가구조물을 최적화하였다. 최적화에 필요한 민감도는 신뢰성 있는 유한요소 모델을 구성하는 것이 쉽지 않으므로 실험으로 구한 주파수 응답함수를 이용하였다.
철근콘크리트 구조물은 타설 후 시간이 경과함에 따라 물리적인 요인과 화학적인 요인으로 인하여 열화가 진행된다. 열화된 구조물의 효율적인 구조해석을 수행하기 위하여 구조물의 거동과 밀접한 관련이 있는 중요열화변수를 정의하는 것은 필요하다. 본 연구에서는 경년열화된 철근콘크리트 전단벽의 중요변수를 분석하기 위하여 일계이차모멘트법을 이용하여 민감도해석을 수행하였다. 콘크리트의 경화현상을 고려하지 않을 경우 구조물의 열화성능이 과소평가될 수 있으므로 콘크리트의 경화에 따른 해석변수들의 민감도를 분석하였다. 열화된 전단벽에서 변수의 중요도는 토네이도 다이어그램으로 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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