해양플랜트 구조물은 대양에서 파력을 비롯한 바람 등과 같이 자연에 의해 발생하는 다양한 외력을 구조물 사용기간 동안 지속적으로 랜덤하게 받게 되므로 이로 인한 피로현상이 발생하게 된다. 특히 용접부로 이루어진 격점부는 복잡한 기하형상의 영향으로 피로에 대해 취약구조가 되므로 피로강도향상은 해양플랜트 구조의 안전성에 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 격점부에 대한 구조상세에 관련한 설계기준 및 평가방법을 조사하였으며, 고정식 Jacket 구조물을 대상으로 프레임요소를 사용하여 구조해석을 실시하여 공용하중에 대한 구조거동을 분석하였다. 또한 격점부의 강도평가방법 및 연결부 피로강도를 개선하기 위하여 프레임요소의 구조해석을 토대로 복잡한 기하형상을 가진 KT형 관이음부(Tubular Joints)에 대해 상세해석을 실시하였다.
오늘날 인간 유전체 프로젝트(Human Genome Project)의 완성은 인간의 모든 유전자 서열정보를 제공하게 되었으며, 이러한 데이터를 바탕으로 생명현상과 관련된 산업 및 연구가 각광받게 되었다. 특히 생명체의 특정 기능을 파악하기 위한 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 단백질 3차 구조를 추상적으로 기술 할 수 있는 표현기법을 기술한다. 제안된 표현기법은 단백질 2차 구조요소($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)를 이용하여 인접한 구성요소간의 접힘(folding)에 대한 관계를 기술하여 추상적인 단백질 3차 구조를 표현한다. 제안된 표현기법으로 기술된 추상적 단백질 3차 구조 표현은 단백질 구조에 대한 보다 빠른 이해와 다른 단백질 구조와 비교될 수 있는 장점을 지닌다.
본 연구에서는 다중스파 항공기 날개 구조물의 유한요소 이상화 방법이 날개의 내력분포, 치수 및 중량에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 구조물의 유한요소 이상화 방법에 따라 총 18가지의 날개 모델을 구축하고 4가지의 외부하중 조건을 적용하였다. MSC/NASTRAN과 MSC/PATRAN을 이용하여 모든 구조물이 주어진 하중조건 모두에 대해 허용치 이내의 응력과, 가공을 위한 최소치 이상의 치수를 가지도록 하는 알고리즘을 별도로 개발하였다. 해석결과 날개의 내력분포와 예상중략에 가장 큰 영향을 미치는 것은 외피이고, 스파나 립의 이상화 방법의 효과는 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 일반적인 예상과는 달리 굽힘강성을 가진 요소들을 사용한 모델이, 굽힘응력의 효과로 인해, 굽힘강성이 없는 요소를 사용한 모델에 비해 더 큰 예상중량을 보이는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과로부터, 설계자는 가능하면 모든 구조물의 굽힘강성을 고려한 해석을 수행하거나 그렇지 못할 경우 각 구조물의 특성에 대한 신중한 사전 검토를 거칠 것을 권장한다.
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.
전문데이터베이스는 원문의 접근가능성과 전문탐색의 장점으로 인해 최근 급속하게 발전하고 있다. 그러나 이제까지 대부분의 전문데이터베이스는 문헌의 구조를 고려하지 않고 본문의 문자열에서 자동추출한 색인어를 대상으로 비통제탐색방법을 사용하여 왔으므로 효율적이고 다양한 검색방법을 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 SGML을 이용하여 문헌을 구조화하고 이를 이용한 색인시스템을 설계함으로써, 문헌구조를 이용한 다양한 검색이 가능하도록 하였다. 이를 위해 논문을 대상으로 하여 문헌의 구조를 분석하고, 주요 문헌요소인 초록, 목차, 본문, 참고문헌의 특성을 색인에 반영하였다. 색인시스템은 문헌요소를 태그와 텍스트데이터로 분석하여 색인하는 일차색인과, 일차색인에 의해 만들어진 문헌요소테이블과 내용데이터파일을 이용하여 주요 문헌요소를 색인한 이차색인으로 구성된다.
최근에는 항공기의 임무 형태나 주위 환경에 따라 변할 수 있는 passive morphing airfoil에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 복잡한 모델링, 실험 과정 및 긴 해석 시간 때문에 아직 여러 chiral 구조를 체계적으로 비교하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 chiral meso structure 중 하나인 Anti-Tetra Chiral 구조를 Hooke's law에 기반을 두어 등가 물성치를 구해보고, 사각형 모양의 연속체 요소로 등가 모델링을 하였다. 그 후, airfoil 내부에 연속체 요소를 직접 적용하여 실제 모델링한 경우와 비교해 본 결과 경향성 파악에 충분한 오차 범위를 얻을 수 있었다. 이를 통해 여러종류의 Chiral meso structure과 기하학적 변수를 적용한 에어포일을 효율적으로 해석할 수 있음을 제시할 수 있다.
본 논문에서는 실용적 체계신뢰성에 기초한 강사장교의 안전도평가를 위한 체계적인 모형을 제안하였다. 공용중인 강사장교의 시스템 안전도평가를 위하여 요소신뢰성해석을 위한 케이블, 주형 그리고 주탑의 한계 상태모형과 각 요소들간의 조합파괴를 포함하는 주파괴경로를 정의할 수 있는 체계신뢰성해석 모형을 제안하였다. 요소신뢰성해석을 위한 수치해석기법으로는 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 방법을 사용하였고, 체계신뢰성해석을 위해서는 부분 ETA(partial Event Tree Analysis) 모형을 사용하였다. 제안된 방법의 타당성을 고찰하기 위하여 진도대교의 안전도 평가에 적용하였다. 부분 ETA 모혀을 사용한 체계신뢰성 평가 방법은 기존의 요소신뢰성 방법에 비해 구조물의 여용성을 충분히 반영하는 상당히 합리적이며 실제적인 결과를 보여주는 실용적인 방법으로 판단된다.
균열에 초음파가 입사될 경우, 반사파와 투과파가 발생한다. 균열에 의해 발생한 반사파와 투과파는 구조물 내부의 균열을 검출하기 위한 유용한 정보로 사용된다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여, 4가지 균열의 경사각도에 대해 균열주위의 모니터링 포인트에서의 동적변위를 계산하였다. 이를 바탕으로 푸리에 변환을 적용시켜 균열 주위에서 위치에 따라 주파수 특성이 변하는 경향을 조사하였다. 모델은 2차원 평면응력 경우를 고려하였고, 유한요소해석 프로그램은 ABAQUS/Explicit을 사용하였다.
본 연구에서는 복합재 구조물에 대하여 유한요소해석법에 현상학적 모델인 전 단지연해석을 도입하여 강성저하와 모재파손을 예측하고 변형률을 매개변수로 한 Wei- bull 함수를 섬유파손해석에 도입하여 초기파손후의 거동을 묘사하고자 한다. 그리 고 면내전단하중이 작용하는 경우에 대해 전단지연해석을 수행할 수 있도록 모델링을 확장했다. 모재균열의 존재로 인한 단층의 강성변화는 실험으로 측정이 불가능하므 로 유한요소해석을 수행하여 비교하였다. 이 모델로부터 전단강성의 저하를 평가하 는 방법을 사용하였으며, 모재파손의 밀도 예측도 평균변형률 개념으로 전단효과를 고 려할 수 있도록 수정하였다. 그리고 초기파손후의 거동을 점진적으로 해석하기 위해 비선형 유한요소프그램을 작성하고, 상기의 모델을 도입하여 초기파손후의 거동을 보 다 정확히 묘사할 수 있는 방법을 제시하고 예로서 평시편에 대해 해석하고 실험치 및 타방법의 결과와 비교하였다.
본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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