본 논문에서는 복합재료 패널 플러터를 억제할 수 있는 두 가지 방법에 대해서 연구하였다. 첫번째, 능동제어 방법에서는 선형 제어 이론을 바탕으로 제어기를 설계하였으며 제어입력이 작동기에 가해진다. 여기서 작동기로는 PZT를 사용하였다. 두 번째, 인덕터와 저항으로 구성되어진 션트회로를 사용하여 시스템의 감쇠를 증가시킴으로써 패널 플러터를 억제할 수 있는 새로운 방법인 수동감쇠기법에 대한 연구가 수행되었다. 이 수동감쇠기법은 능동적 제어보다 강건(robust)하며 커다란 전원 공급이 필요하지 않고 제어기나 감지 시스템과 같이 복잡한 주변 기기가 필요 없이도 실제 패널 플러터 억제에 쉽게 응용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 최대의 작동력/감쇠 효과를 얻기 위해서 유전자 알고리듬을 사용하여 압전 세라믹의 형상과 위치를 결정하였다. 해밀턴 원리를 사용해서 지배 방정식을 유도하였으며, 기하학적 대변형을 고려하기 위해 von-Karman의 비선형 변형률-변위 관계식을 사용하였으며 공기력 이론으로는 준 정상 피스톤 1차 이론을 사용하였다. 4절점 4각형 평판 요소를 이용하여 이산화된 유한 요소 방정식을 유도하였다. 효율적인 플러터 억제를 위해 패널 플러터에 중요한 영향을 미치는 플러터 모드를 이용한 모드축약기법을 사용하였으며, 이를 통해 비선형 연계 모달 방정식이 얻어지게 된다. 능동적 제어 방법과 수동 감쇠 기법에 의해 수행되어진 플러터 억제 결과들을 Newmark 비선형 시분할 적분법을 통해 시간 영역에서 살펴 보았다.
프리캐스트 콘크리트의 장점과 및 석조 아치의 거동을 접목한 콘크리트 패널 분절 아치 시스템은 가설재가 불필요한 시공성을 확보할 수 있는 경제적 시공법이다. 분절된 프리캐스트 콘크리트 패널의 연속 배치로 구성된 아치는 인양 및 시공을 위한 V형-스트립 연결부의 선설치 앵커 설치가 필수적이다. 그러나 좁은 폭과 얇은 두께의 콘크리트 패널은 선설치 앵커의 충분한 묻힘 깊이 확보를 보장할 수 없고 앵커 인발 거동 시 패널의 휨변형을 동반하는 등 앵커 저항성능 확보를 위한 콘크리트 패널의 기하학적 영향이 고려되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 프리캐스트 패널과 강재 아웃리거로 구성된 아치구조의 제작시 설치되는 선설치 앵커의 인발 강도 평가를 위한 실험 연구를 수행하였다. 이를 위해 실제 아치 시스템과 동일한 크기의 프리캐스트 콘크리트 패널을 제작하였으며, 선설 앵커의 직경, 앵커 묻힘 깊이, 와이어 매쉬 사용 등의 영향에 따라 총 24개 실험체의 선설치 앵커 인발 강도를 측정하였다. 또한 측정 변수에 따른 설계기준강도 확보 및 파괴 모드 평가를 통해 프리캐스트 콘크리트 패널 분절 아치 구조에 적용 가능한 선설치 앵커의 형태를 결정하였다.
본 논문은 비선형 해석을 통한 완성계 강사장교의 극한 거동에 대해 다룬다. 사장교는 재료적 비선형성과 함께 다양한 기하학적 비선형성을 나타내므로 극한 거동을 명확히 규명하려면 반드시 합리적인 비선형해석이 수행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 합리적인 극한 해석기법을 통해 활하중에 대한 강사장교의 주요한 극한거동을 규명하고자 하였다. 강사장교의 비선형 해석을 위하여 비선형 트러스 요소 및 비선형 프레임 요소를 이용하였고, 강재의 재료적 비선형성을 효율적으로 고려하기 위해 개선소성힌지법을 이용하였다. 활하중에 대한 극한 거동을 합리적으로 분석하기 위해 본 연구에서는 초기형상해석-활하중 해석으로 이어지는 2단계 해석기법을 통해 극한 해석을 수행하였다. 해석 모델은 총 지간장이 920.0 m 사장교를 이용하였고, 방사형 및 팬 형 사장교를 해석에 이용하였다. 극한해석결과를 통해 얻은 하중-변위 곡선, 구조물 변형형상, 소성단면, 휨모멘트분포도 등을 분석하여 활하중에 대한 완성계 사장교의 주요한 극한 거동을 규명하였다.
지상사진측량은 항공사진측량에 비하여 촬영위치를 비교적 자유로이 선정할 수 있고, 대상물에 대한 촬영체계의 기하학적인 요소로부터 대상점 위치결정의 정확도를 사전에 예측하므로써 요구하는 정확도를 만족시킬 수 있는 최적 촬영체계를 설계할 수 있다. 문화재조사와 정밀 시설물점검에 많이 이용되는 수렴사진의 경우, 최적촬영조건에 대한 기존의 이론적 또는 실험적 연구는 기본적으로 평면형인 대상물의 정면중앙에 대하여 좌우대칭인 위치에서 수렴촬영하는 경우가 대부분이다. 그러나 대상물 주위의 제약조건에 의하여 정면에서 촬영하기 곤란하거나, 충분한 수렴각을 확보하기 곤란한 경우가 많으며, 대상물 형태 또한 단일평면만으로 해석하기 곤란한 경우도 많다. 따라서, 본 연구에서는 여러가지 평면이 조합된 형태의 대상물에 대한 지상수렴사진의 정확도 변화 양상을 고찰하므로써, 최적촬영조건을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과 촬영방향, 수렴각 변화는 물론 대상물 형태에 대한 정확도 분석이 가능하여, 시설물측량, 문화재조사 및 복원, 정밀기기설치, 변형측량 등 정밀관측을 요하는 대상물에 대한 수렴사진 촬영체계의 설계에 효과적으로 이용될 것으로 사료된다.
발파에 대한 주변 구조물이나 사면의 안정성은 경험적 진동감쇠식 또는 발파진동 동적 수치해석을 통하여 평가한다. 동적해석을 수행하기 위해서는 발파하중과 지반 감쇠비의 산정이 필요하다. 발파하중에 대해서는 다양한 경험적 방법이 제시되었지만 암반의 감쇠비에 대한 연구는 제한적이며 해석 시 이를 무시하거나 명확한 근거 없이 가정하여 해석에 적용하고 있다. 암반의 감쇠비는 절리의 영향을 크게 받으므로 이를 고려해서 산정해야 한다. 또한, 평면파로 가정할 수 있는 지진파와는 다르게 발파 시에는 구면파가 생성되며 이를 2차원 해석에서 모사하는 경우에는 이의 기하학적 확산을 고려하기 위하여 감쇠비를 조정해야 한다. 본 연구에서는 위의 두 가지 영향이 고려된 2차원 평면변형률 연속체 해석에 적용 가능한 암반의 등가감쇠비를 제안하였다. 이를 위하여 다양한 강성의 암반에 대한 2차원 동적해석을 수행하여 암반의 감쇠비에 따른 진동전파 특성을 분석하였으며 해석결과를 기반으로 진동감쇠식-전단파속도-등가감쇠비와의 상관관계를 규명하였다. 제시된 상관관계는 경험적 진동감쇠식에 상응하는 감쇠비를 산정한 최초의 시도로 중요한 의미가 있으며 동시에 실무에도 쉽게 적용될 수 있는 유용한 방법이다.
축력과 면내 및 면외의 두방향 휨모멘트를 받는 철근콘크리트 벽체에 대한 비선형 해석연구를 수행하였으며 , 해석결과를 분석하여 벽체의 강도산정법을 유도하였다. 비선형 해석연구를 위하여 철근콘크리트 벽체에 대한 재료 및 기하학적 비선형 해석을 수행할 수 있는 유한요소 해석방법을 개발하였다. 철근콘크리트의 재료모델로서 소성이론과 파괴모델의 통합모델을 사용하였다. 철근콘크리트 벽체에 대한 해석결과를 토대로 단면의 응력분포를 이상화하였으며, 이를 이용하여 새로운 강도산정법을 개발하였다. 이 방법에 따르면, 면외 휨모멘트에 의하여 단위길이의 벽체가 지지할 수 있는 축력이 결정되며, 이 허용 단위 축력에 따라서 총 축력과 면내 휨모멘트의 상호관계곡선이 결정된다. 면외 휨모멘트가 증가할수록 축력과 면내 휨모멘트의 상호관계곡선이 축소되며 이는 벽체 강도의 감소를 가리킨다. 이 새로운 방법을 , 휨변형후에도 단면이 평면으로 유지된다는 가정을 사용하는 기존의 강도산정법과 비교한다. 이 비교결과에 따르면 , 새로운 방법에 비하여 기존의 방법은 면외 휨모멘크가 작은 영역에서 벽체의 강도를 과소평가하며, 면외 휨모멘트가 큰 영역에서는 벽체의 강도를 과대평가한다.
본 연구에서는 스트라치 시스템의 긴장설치과정 및 극한하중 해석을 수행하기 위한 명시적 해석법을 제안하였다. 스트라치 시스템은 Stressed-Arch에서 유래한 용어로 슬리브와 갭이 도입된 유동하현재 내부의 긴장재에 초기장력을 도입함으로써 갭이 점차 닫히게 되며, 이에 따라 상현재에 곡률이 도입되면서 전체 구조물이 상승하여, 최종적인 아치형태의 구조물을 형성하는 독창적인 구조시스템이다. 스트라치 시스템의 초기장력 도입과정을 긴장설치(stress-erection) 과정이라 하며, 초기곡률의 도입에 따라 유동 상현재에는 과도한 초기변형이 발생하여 소성거동에 의한 강체회전이 발생하는 불안정 구조물이 된다. 본 연구에서는 이러한 스트라치 시스템의 불안정 거동특성을 해석하기 위해서 강성행렬을 사용하지 않는 명시적 동적이완법을 사용하여 비선형 평형방정식의 해를 구하였고, 대변위 및 단면의 재료적 특성을 반영할 수 있는 필라맨트 보요소를 사용하여 연속된 상현재의 비선형 거동특성을 분석하였다. 필라맨트 보요소의 단면은 다수의 1차원 필라맨트로 구성되며, 각각의 필라맨트에 대해서 다양한 재료모델을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 비선형 재료모델인 Ramberg-Osgood모델 및 Bi-linear 탄소성 모델을 적용하여 긴장설치 및 극한하중 해석을 수행하였고, 그 결과를 이전의 실험적 연구결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 해석결과는 이전의 실험적 연구결과와 유사하였으며, 명시적 해석법의 특성상 효율적으로 후좌굴거동 특성까지 해석할 수 있었다.
레이저와 카메라를 이용한 레일 마모도 측정 시스템은 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저의 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정밀하게 일치시키는 과정이 매우 중요하다. 그러나 기존의 레일 마모도 측정 시스템은 빗물 등의 레일 위에 이물질이 있을 경우와 온도와 같은 측정 환경에 민감하게 반응하는 레이저의 특성으로 인하여 오차가 발생할 수 있으며 특히 외부에서 유입되는 태양광, 등과 같이 레일에 조사된 레이저와 같은 파장을 가지는 빛의 간섭에 의하여 레일에 조사된 레이저 영역 추출에 한계를 가진다. 또한, 2차원 상의 좌표 값으로 표현되는 추출된 레이저 영역을 레일단면에 맵핑시키는 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡과 변형으로 측정 정밀도에 대한 한계가 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 레일 마모도 측정을 위하여 카메라로부터 입력되는 1메가급 해상도의 영상을 초당 480 프레임의 속도로 실시간 처리할 수 있는 DSP와 FPGA가 탑재된 고성능 영상처리보드를 개발하고 이를 기반으로 각 프레임에 대한 2D 영상 데이터를 3차원 상의 데이터로 맵핑함으로써 정밀한 레일 마모도 측정 방법을 제안하고자 한다. 획득한 영상으로부터 레일에 조사된 레이저의 영역을 정확하게 추출하기 위하여 웨이브렛 기반의 영상 알고리즘을 적용하고 2차원 상의 좌표값으로 표현된 레이저 영역을 카메라 모델과 투시 변환을 이용하여 레일의 단면에 정확하게 위치시킴으로서 ${\pm}0.5mm$ 이하의 오차범위를 가지는 고정밀 레일 마모도 측정 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 10m급 무인수상정의 RCS 해석과 함께 RCS 증가 요인을 분석하고 RCS 감소 방안을 도출하였다. 기하학적 형상을 변형시키는 성형기법을 통해 레이다 단면적을 감소시킬 수 있고, 이것을 스텔스 무인수상정 개발에 활용할 수 있음을 확인한다. RCS 감소를 위해 기존의 Top Mast 부분을 함미부분으로 1m 이동시키고 경사각 5도를 준 후 0.5 m 아래로 이동시킨 다음 중앙과 주변 반사 구조물에 대한 영향을 최소화시키기 위해 주변에 Guided Wall을 추가 설치하였다. 기존 모델과의 RCS 해석 값을 비교 분석한 결과 모든 고각에 대해 감소 대책이 적용된 모델이 기존 모델보다 -3.79 dB 이상 낮아진 것을 알 수 있으며, 최대 대푯값은 기존 모델 고각 0도의 12.74 dB에서 6.32 dB로 낮아졌다. 특히, 희생각 영역을 제외한 영역에서 강한 산란 현상이 상당부분 제거된 것을 확인할 수 있다. 또한, Guide wall을 추가한 -5m ~ 2 m 부분의 경우 반사되는 신호가 최대 20 ~ 40 dB 이상 개선되어 2D ISAR 영상에 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 무인수상정 RCS 분석은 거리방향 프로파일 분석과 ISAR 영상 분석을 통해 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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