구조물의 손상추정법은 정적방법과 동적방법으로 나눌 수 있다. 정적방법은 정적하중과 정적변위의 관계를 이용하여 구조물의 손상위치와 손상정도를 추정하는 방법으로 동적방법에 비해 수식이 간단하나, 정적하중과 정적변위의 관계만을 사용하여 구조물의 손상을 추정하므로 정적변위에 대한 오차에 매우 민감하다. 동적방법은 구조물의 고유한 진동특성을 나타내는 고유진동수와 진동모우드를 구하여 구조물의 손상을 추정하는 방법으로, 정적방법에 비해 동일한 측점에서 많은 양의 시간기록자료를 계측할 수 는 있으나, 신뢰성이 높은 많은 수의 고유진동수와 진동모우드를 구하기가 어렵다. 본 연구에서는 구조물의 정적변위, 고유진동수와 진동모우드에 대한 민감도행렬을 사용하여 구조물의 정적 및 동적특성을 동시에 고려할 수 있는 구조물의 손상추정법을 제시하였다. 제시한 방법은 구조물의 손상 전.후의 정적변위와 진동모우드의 변화량을 부등구속조건식으로한 최적화기법을 사용하므로, 제한된 계측절점과 오차를 고려할 수 있으며 정적변위와 모우드 민감도행렬이외의 다양한 구조적 특성에 대한 민감도를 구속조건식으로 사용할 수 있다. 트러스구조물에 대한 모의 수치예제를 통한 제안한 방법의 정확성과 효율성을 수치적으로 검증하였다.
러브파와 레일리파는 표면파로서 각 파가 가지는 분산특성을 활용하여 지반의 강성주상도를 파악할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이 중 러브파는 한 방향에 대한 응력-변위만 고려하면 되기 때문에 수치적 모델링이 간단하다. 전파시에는 이론적으로 체적파의 영향 및 밀도의 변화가 없어 각 각의 물성치를 갖는 다층구조지반에서 적용성이 높다고 할 수 있다. 이러한 장점을 활용하여 최종적으로는 단파장에 유리한 러브파와 장파장에 유리한 레일리파의 분산정보를 같이 이용하여 동시역산해석을 할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 해석기법은 크게 3가지로 구성되는데, 러브파와 레일리파의 정모델링 해석을 위해 전달행렬법의 구성, 대상 지반의 시스템 결정을 위한 민감도행렬의 구성 그리고 역산해석기법인 Damped Least Square Solution (DLSS)이다. 동시역산의 방법은 민감도행렬을 구성할 때 레일리파와 러브파의 분산정보가 동시에 사용되며, 계산된 민감도행렬을 역산해석하여 지반의 전단파 주상도를 반복적으로 계산하게 된다. 동시역산해석의 목적은 각 파의 주파수 기여도가 다른 점을 활용함으로서 역산결과의 정확도와 수렴도를 향상하고자 함이다.
본 연구에서는 중복 고유치를 갖는 비비례 감쇠 진동계의 고유치와 고유벡터의 민감도를 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 제안 방법은 매우 간단하면서도 수치적 안정성이 보장되고 정확한 해를 주는 방법이다. 제안 방법에서는 (n+m)차의 대칭 행렬로 이루어진 대수방정식을 해석함으로써 n개의 자유도를 갖는 감쇠계에 있어서 m차의 중복도를 갖는 고유치와 고유벡터의 설계변수에 대한 미분을 구한다. 제안 방법의 검증을 위해 5자유도를 갖는 단순구조물의 민감도해석을 예제에서 다루고 있다. 예제에서의 설계변수는 모델의 부분강성으로 하였다.
본 연구에서는 중복되지 않는 고유치를 갖는 비비례 감쇠계의 고유치와 고유벡터의 민감도를 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 제안 방법에서는 (n+1)차의 대칭 행렬로 이루어진 대수방정식을 해석함으로써 n개의 자유도를 갖는 감쇠계의 고유치와 고유벡터의 설계변수에 대한 미분을 구한다. 제안 방법은 매우 간단하면서도 수치적 안정성이 보장되고 정확한 해를 주는 방법이다. 제안 방법의 검증을 위해 7자유도를 갖는 차량모델의 민감도해석을 예제에서 다루고 있다. 예제에서의 설계변수는 콘테이너의 질량으로 하였다.
주파수 영역 민감도 해석법은 동적 시스템의 전달함수에 대한 설계 파라미터의 변화에 의한 효과를 파악하기 위해 사용되어 왔으며, 이때의 민감도 함수는 시스템 설계 파라미터에 대한 시스템 전달 함수의 편미분 값이다. 일반적으로 종래의 주파수 영역 민감도 해석은 직접 미분법이나 라플라스 변환이 사용되어 왔다. 라플라스 변환을 사용하는 경우에 시스템의 차수가 증가할수록 역행렬 조작은 매우 많은 시간을 필요로 하며 또한 어려운 작업이다. 본논문에서는 이러한 다점을 보완하기 위하여 푸리에변환을 이용한 민감도 기법을 제시하였다. 파라미터의 변화에 대한 진폭-주파수 특성의 민감도 해석을 간단한 2자유도 모델과 로터 다이나믹 시스템에 적용하였다.
본 연구에서는 기존 유한요소 모델에 실험으로 구한 동특성을 사용하여 불확실성 변수를 고려한 개선된 모델을 구하고 개선된 모델로 부터의 해석 결과와 실험 결과를 비교하였다. 또한 대상물의 파손에 의한 동특성 변화를 측정하고 측정된 신호와 개선된 모델을 사용하여 대상물에서의 파손 위치를 오차행렬로 도시 할수 있는 방법을 연구하였다. 또 각 부재의 동특성에 영향을 주는 민감도를 도입 하여 파손위치를 더욱 명확히 오차행렬에 의한 파손 부위 색출방법이 매우 효과적임을 예제 구조물에서 보여 주었다.
이 논문에서는 진동형상의 민감도로 유도한 피셔정보행렬(Fisher Information Matrix)를 이용하는 가속도계의 최적위치 결정 기법 MS-EIDV(modal sensitivity-effective independence distribution vector)을 제안하고, 이를 사용하여 구조물의 동적 거동을 잘 반영하여 가속도계의 최적위치를 결정할 수 있는 합리적인 기준을 제시한다. 실험을 위한 가속도계의 최적위치는 구조물의 변수가 기지값이어야 결정되지만 구조물의 변수값은 실험결과를 사용한 SI(system identification)기법과 같은 역해석을 통해 구해지기 때문에, 본 논문에서는 구조변수의 오차를 감안하여 미지의 구조물의 현 상태를 통계적으로 반영하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법들의 검증을 위해 주파수영역 SI기법을 적용하였으며, 구조변수 추정 결과를 통해 현장에서 계측하고자하는 진동형상의 수에 따른 최소 필요 가속도계의 개수를 제시하였다. 수치예제에서는 진동형상만을 이용한 최적위치 결정법인 EIDV기법과 제안된 MS-EIDV기법에 의해 추정된 구조 변수 결과를 비교하였다.
본 논문은 이상호와 이길성(1995)에 의해서 제안된 LRCS(Linear Reservoir and Channel System) 강우-유출 모형의 기본 이론을 소개하였고, 모형의 민감도 분석 및 보정과정에서 나타나는 목적함수에 따른 모형 출력의 변화를 파악하고자 하였다. 보정시 매개변수 영향성 분석을 위한 "hat" 행렬과 영향성 척도의 사용을 제안하였고, 매개변수 추정시 오차 전파에 따른 모형 출력의 변화 정도 및 모형 예측치 분산과 매개변수 변화에 따른 모형 출력의 민감도와의 관련성을 조사하였다. 민감도계수와 hi의 대각 요소와 Di 값의 분석으로 매개변수 추정치의 정확성을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.
두 문자열 간의 유사도를 계산하는 문제는 정보 검색, 오타 교정, 스팸 필터링 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 동적 계획법 기반의 유사도 계산 방법을 통하여 한글 문자열의 유사도 계산을 위해서는 우선 음소간의 유사도에 대한 정의가 필요하다. 그러나 기존의 방법들은 수동적 설정에 의한 유사도 점수를 사용하고 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 PAM(Point Accepted Mutation) 행렬과 유사한 확률 모델을 이용하여 변형 단어 집합으로부터 음소 간의 유사도를 자동적으로 계산하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 변형 단어의 집합 내 유사한 단어 쌍을 찾아 문자열 정렬(Text Alignment)을 수행함으로써 음소 변형 규칙을 도출하고, 이로부터 각 음소 쌍의 상호 변형 빈도에 따른 유사도 점수를 계산한다. 실험 결과 특이도(Specificity) 77.2~80.4% 수준에서 불일치 여부에 따른 단순 점수 부여 방식에 비해서는 10.4~14.1%, 수동으로 음소 간 유사도를 직접 설정하는 방식에 비해서는 8.1~11.8%의 민감도(Sensitivity) 향상이 있음을 확인하였다.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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