본 논문에서는 대규모 구조해석을 위하여 국부(local) 및 전역-국부 혼합(mixed) Lagrange 승수(Lagrange multiplier)를 이용한 새로운 유한요소 영역분할 기법을 제시한다. 제시되는 FETI 알고리즘은 계산 효율성을 향상시키기 위하여 기존의 FETI 기법들에서 사용되어 온 전통적인 Lagrange 승수법과는 달리, 국부 및 전역-국부 혼합 Lagrange 승수를 도입하고 ALF(Augmented Lagrangian Formulation)과의 결합을 유도하여 공유면 문제(interface problem)의 해의 수렴성을 향상 시켰다. 추가적으로, 몇 가지 수치예제 계산을 통해 기존의 FETI-DP 기법과 비교하여 유연도 행렬의 조건수, 계산 시간 그리고 메모리 사용량에 대한 계산결과를 제시하였다.
유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 X-FEM을 사용하여 혼합모드 하중 상태에서의 이차원 선형탄성체의 균열문제에 대한 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. X-FEM이란 균열과 같은 특수한 해를 근사하는 방법으로써, 확장함수를 도입하여 FEM의 한계를 극복하는 방법론이다. X-FEM 하에서 해를 근사하는 데 쓰이는 확장함수들은 불연속성과 특이성을 포함하고 있어 물리적 영역에 의존한다. 이는 설계민감도 해석을 수행하는 과정에서 그러한 의존성을 고려해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-FEM 기반의 형상 설계민감도 해석해를 제안하고자 한다. 식의 유도는 전 미분 공식에 기초하고 있으며, 형상함수의 설계변분에 대한 의존성에 관한 항을 추가시켰다. 또한, 균열 주위의 국부적인 공간에서의 확장된 자유도에 설계속도를 가한다. 이에 대한 몇 가지 수치 예제를 통하여 개발된 방법론의 타당성을 확인하였다.
주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 피처 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감한 단점이 있으며, 이러한 잡음 민감성을 해결하기 위해 여러 가지 PCA 변형이 제안되었다. 그 중 robust fuzzy PCA(RF-PCA)는 퍼지 소속도를 사용하여 잡음의 영향을 효과적으로 줄일 수 있음이 입증되었다. 하지만 RF-PCA 역시 몇 가지 문제점이 있고, 수렴성이 그 중 하나이다. RF-PCA는 소속도와 주성분을 갱신할 때 서로 다른 목적 함수를 사용하므로 수렴 속도가 느리고 구해지는 해가 국부 최적 해임을 보장하지 않는다. 이 논문에서는 RF-PCA의 문제점을 해결하기 위해 하나의 목적 함수를 이용해 소속도와 주성분을 갱신할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법, RF-PCA2는 반복 최적화를 이용함으로써 국부 최적해에 수렴함을 보장하며, RF-PCA에 비해 빠른 수렴 속도를 가지고, 잡음 민감성이 줄어든다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.
용접구조물에서 용접이음부가 차지하는 비율은 매우 작은 경우가 많지만 용접이음부에는 각종 초기결함(이들 결함으로부터 진전하는 피로 균열, 환경에 의한 균열등을 포함) 및 용접 초기의 부정형을 비롯해서 형상적 불연속 등에서 유기되는 국부적인 응력, 변형률의 집중, 잔류응력, 구속응력, 용접금속이 갖는 숙명적인 야금적 특성의 불균일, bond부 및 HAZ부에서의 용접열 싸이클에 의한 재질의 국부적 강도저하등 용접부의 강도를 저하시키는 인자들이 복합되기 쉽고, 용접구조물 전체의 내파괴 건전성평가에서 용접부가 파괴 강도는 매우 중요하다. 용접구조물의 설계, 시공의 목적은 소요성능의 확보에 있고 구조물이 사용중에 성능손실이나 불안정 파괴가 발생하지 않도록 하는 것이 주요요건이 될 것이다. 현재의 제강기술수준에서 볼 때 모재의 강 도보다 오히려 용접부의 강도 특히 피로강도 및 파괴 인성을 적절하고 합리적으로 평가하는 것이 매우 중요하다고 해도 과언이 아닐 것이다. 용접부의 강도를 평가하는데 있어서 용접부에 발 생하는 용접결함에 대한 평가는 매우 중요하며 이들 결함에 대한 허용결함한계를 평가하여 보수 여부 및 용접구조물의 신뢰성을 평가 할 필요가 있다.
서보 시스템의 전체 제어 성능은 기계적 상수의 변화와 부하 토크의 영향을 크게 받는다. 그러므로 서보 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 기계적 상수와 부하 토크를 정확히 알 필요가 있다. 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)을 이용한 기계적 상수와 부하 토크의 추정 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안된 추정 알고리즘인 SVR은 통계적인 학습 이론을 기반으로 한 새로운 추정 알고리즘으로 적은 샘플, 비선형, 국부해의 문제를 극복하고 강력한 성능을 발휘한다. 실험 결과는 제안된 SVR 알고리즘이 기계적 상수와 부하토크를 비교적 정확하게 추정하고 있음을 보여준다.
효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
이 연구에서는 두께가 얇은 강판을 가진 철골-콘크리트 합성기둥에서 강판의 국부 좌굴 강도 및 국부 좌굴 후 강도에 대한 해석적인 연구를 수행하였다. 콘크리트 충전에 의하여 합성기둥에서 판의 국부 좌굴 성능이 향상되는 것을 경계 조건을 조정하여 해석에 반영하였고, 탄성 좌굴 해석을 통해 한계 폭-두께비를 제안하였다. 또한 초기 처짐 및 잔류 응력을 해석에 반영하여, 다양한 폭-두께비에 해당하는 평판의 비선형 유한 요소 해석을 통해 초기 국부 좌굴 강도 및 좌굴 후 강도를 산정하였다. 이러한 비선형 해석 결과를 이용하여 판의 유효 폭을 산정하였고, 유효 폭을 이용한 철골-콘크리트 합성기둥의 최대 압축 내력식을 제안하였다. 제안식에 의한 계산된 값과 기존의 실험결과를 비교함으로서 제안식의 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 기존의 암반 이완하중 산정 방법을 비교 분석하고, 보다 정확한 2-arch 터널 라이닝 설계를 위해 굴착으로 인해 발생하는 터널 주변의 이완영역을 보다 체계적으로 산정하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 터널 굴착 후 국부 안전율이 재분포된 응력으로부터 계산되었으며, 국부 안전율이 2.0 또는 3.0에 해당하는 영역을 이완영역으로 가정하여 이완하중고가 산정되었다. 본 연구에서 제시된 방법은 터널의 형상 및 지반조건에 영향을 받지 않고 이완하중고를 구할 수 있는 방법으로, 국부안전율이라는 비교적 명확한 기준에 의해 이완하중고가 산정되기 때문에, 콘크리트 라이닝 설계 시 설계자의 주관에 따라 결정되는 단점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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