본 연구에서는 급수전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법의 개선을 위한 등가몬테카를로 추계장함수를 제안하고 1차 Taylor전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법인 가중적분법에 적용하였다. 일반적으로 1차 Taylor전개를 이용하는 수치해석법에서의 응답변화도는 고려하고 있는 추계장의 분산계수에 대하여 선형거동을 보인다. 그러나 몬테카를로 해석의 경우 추계장 분산계수에 대하여 비선형 거동을 나타낸다. 이는 급수전개법의 1차 Taylor전개에 따른 선형특성에 기인한다. 따라서, 가중적분법에서 사용되는 Taylor전개된 변위벡터와 몬테카를로 해석에서의 변위벡터를 비교하고 이들 두 변위벡터 사이에 상호 불일치 하는 점을 고찰하여 몬테카를로 해석에서의 변위벡터와 등가의 변위벡터를 구성하고 이를 가중적분법에 적용하였다. 제안한 등가몬테카를로 추계장은 본래의 추계장 함수에 대한 고차함수로 주어진다. 평면구조에 대한 수치해석을 통하여 제안한 등가몬테카를로 추계장을 이용한 정식화의 타당성을 고찰하였다 새로운 정식화는 기존의 l차 가중적분법을 위한 정식화 과정과 유사하게 수행할 수 있었다.
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 원자력발전소의 부속건물인 냉각탑에 대한 추계론적 해석을 수행하였다. 냉각탑 구조는 원자력발전소의 냉각시스템 부속건물로서 그 규모가 매우 큰 반면 쉘의 두께가 매우 얇아 바람하중에 취약한 구조로서 주로 철근콘크리트로 건설된다. 냉각작용은 냉각탑의 하부에 유입된 외부공기에 의한 대류현상에 의하며 냉각에 필요한 시설은 냉각탑 하부에 위치한다. 이 구조는 형태적 및 재료적 특성에 따라 형상과 재료에서 공간적인 형상불완전과 재료적 불확실성을 가지며, 이들 불확실성은 구조의 응답에 영향을 미친다. 이들 인수의 불확실성을 추계장으로 가정하고 이들 사이의 상관관계를 고려하여 응답에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 해석에는 4절점 층상쉘요소를 사용하였고, 몬테카를로 해석을 적용하였다.
공차란 각 부품들이 기구적으로 조립되었을 때 원하는 수준의 기능성을 확보할 수 있도록 각 부품의 기하학적 형상이나 위치에 대해 허용하는 치수의 변동량을 의미한다. 또한 공차해석이란 부품들이 조립되었을 때, 각 부품의 공차가 조립품에서 어떻게 누적되어 미치는 영향을 분석하는 일련의 절차를 의미한다. 만일 누적된 공차의 분산이 규정된 일정 수준의 범위를 벗어나면 조립품의 품질에 문제가 발생하기 때문에 당초 설정한 부품의 공차를 수정해야 하며, 이러한 과정을 공차설계라고 한다. 이 논문에서는 휴대용 의료기기의 설계단계에서 공차해석과 공차설계를 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용한 사례를 소개한다. 이러한 시뮬레이션 연구를 통하여 제품의 조립성과 기능성을 개선시킬 수 있다.
최근 들어 확률론적 해석 방법이 암반사면공학에서 많이 사용되고 있으며 이는 불연속면과 암반의 지질학적 및 지반공학적 특성에 불확실성이 포함되며 이러한 불확실성에 의해 해석결과에 영향을 미치고 있기 때문이다. 암반사면의 안정성 해석에서 주로 사용되고 있는 전통적인 결정론적인 해석에서는 이러한 불확실성을 해석에 고려하기 어려운 반면 확률론적 해석에서는 불확실성을 수량화하여 해석에 고려할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이러한 확률론적 해석방법으로는 몬테카를로 방법이 주로 사용되고 있으나 방법은 파괴확률을 획득하기 위하여 많은 반복된 계산이 요구되며 따라서 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점을 가지고 이다. 반면 본 연구에서 제안된 점추정법은 확률변수의 통계적 파라미터, 즉, 평균과 표준편차만을 이용하여 단순한 계산을 통해 파괴확률을 구할 수 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 점추정법을 이용하여 평면파괴의 파괴확률을 산정하였으며 이를 몬테카를로 방법과 비교해 보았다.
확률론적 해석기법은 사면안정해석을 포함한 다양한 지질공학적인 문제에 내재하는 불확실성을 고려할 수 있는 효과적인 방안으로서 유용한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 확률변수에 대한 무작위 추출을 통해 상태함수인 한계평형식의 안전율을 반복하여 구하는 몬테카를로시뮬레이션 기법을 이용하여 2개의 암반사면에 대해 확률론적 안정해석을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 JRC와 JCS 같은 강도정수 등의 확률변수와 사면의 제원은 선행연구과정을 통해 도출된 값을 사용하였으며, 상태함수는 Barton의 경험식을 활용하였다. 본 연구에서는 각 사면별 파괴확률을 계산하고 이에 대한 민감도 및 신뢰성해석을 수행하였다. 특히 기존 결정론적 방법과의 비교와 샘플링 추출 기법에 대한 분석을 수행하였으며 분석결과 기준값보다 높은 파괴확률이 산정되어 사면의 붕괴이력과 부합되는 결과가 도출되었다. 또한 결정론적인 방법에 비해 변동성이 낮은 결과가 도출되어 해석의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.
이 연구에서 몬테카를로 시뮬레이션을 이용해 확률론적 시공단계해석을 수행한 이유는 재료 특성, 환경 요인 및 하중에 대한 불확실성의 영향을 고려하기 위해서이다. 지금까지의 연구에서는 크리프 및 건조수축이 완전히 독립적인 확률 변수라고 가정되었다. 그러나 크리프 및 건조수축 추정을 위한 재료모델의 공통적인 영향요인 때문에 크리프 및 건조수축 사이에 강한 상관관계를 추정 할 수 있다. 이 논문에서는 CEB-FIB모델의 크리프 및 건조수축식을 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 실제 두 현상 사이의 상관 계수를 평가 한 후 재료 특성, 환경 요인 및 하중의 확률 변수의 영향을 받는 축방향 변형의 통계적 특성을 평가하기위해 몬테카를로 시뮬레이션을 한번 더 사용하였다. 몬테카를로 시뮬레이션의 결과는 58층 건물의 첫 번째 층의 기둥의 변형률과 비교 했다. 비교 결과는 재료특성에 불확실성에 의한 변화가 가장 큰 것으로 나타났다. 측정된 변형률은 평균+표준 편차 범위 안에 있었다.
본 연구에서는 3차원 반도체 공정 시뮬레이션의 효율성과 성능을 향상시키기 위하여, 병렬 유한요소법 수치해석에 사용이 적합한 디라우니 병렬 메쉬 생성기 및 표면 전진 메쉬 생성기를 개발하였고, 이를 위하여 개선된 성능을 보이는 수정된 하부구조법 병렬 유한요소법 수치해석기를 개발하였다. 또한, 행렬 계산 알고리즘의 병렬화를 확산 및 산화 시뮬레이터에 적용하여, 직렬 계산 시 3시간이 소요되는 확산 시뮬레이션과 비평탄 구조를 지니는 R-LOCOS 등의 연산을 8개의 프로세서를 병렬로 사용하여 15분만에 계산하였다. 과다한 계산 시간을 요하는 몬테카를로 수치해석 방법의 효율성을 높이고자, 병렬 연산 알고리즘을 몬테카를로 연산에 적용하였다. 또한, 스퍼터링 증착장치 시스템의 타켓 입자 분포 특성을 병렬 연산 몬테카를로 방식으로 계산하였다. 3000개의 이온을 주입하였을 겨우 단일 프로세서에서 13,000초의 계산시간이 소요되었으나, 30개의 프로세서를 병렬로 사용하였을 때 520초의 시간을 소비하여,25 이상의 스피드업 특성을 얻었다. 또한, 몬테카를로 계산의 최적화 연구를 통해서 3차원 스퍼터링 증착장치에서 연쇄 충돌 계산 수행시의 최적이온의 개수는 30,000임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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