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.
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.
중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.
교각 주위에서의 국부세굴은 교각을 지나는 유체의 복잡한 흐름에 의해 발생한다. 이를 해석하기 위하여 많은 난류모형을 이용한 실내실험 및 수치실험을 수행하였으나 발생하는 와류를 하천 규모에서 전부 계산하기는 매우 어려운 문제다. 따라서 국부세굴 관련으로 최대 관심사인 최대 세굴심은 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법을 적용해 계산하여 예측하기도 한다. 본 연구에서는 기계학습 분야 중 하나인 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하였다. SVM은 본래 초평면을 이용하여 데이터를 분류시키는 기법이나 Vapnik(1995)이 제안한 ${\varepsilon}$ 서포트 벡터 회귀 (${\varepsilon}$-support vector regression)방법을 통해 회귀분석에도 활용할 수 있게 되었다. 학습을 위해 Charbert and Engeldinger (1956), Shen et al. (1969), Jain and Fischer (1979), 그리고 Dey et al. (1995)의 실험 자료를 이용하였고 검증을 위해 Yanmaz and Altinbilek (1991)의 실험 자료를 이용하였다. 커널함수로는 다항식 함수와 방사 기저 함수를 이용하였고 각 계수는 적합한 값을 찾기 위해 시행착오법을 사용하였다. 민감도 분석을 통해 각 계수들 중 ${\varepsilon}$의 변화가 결과에 가장 민감하게 변화를 일으키는 것을 확인하였고 검증 결과 SVM가 충분히 국부세굴을 잘 예측하는 것을 확인하였다.
본 논문은 교량 구조물의 손상위치 및 손상정도를 평가하기 위해 제한된 모드형상을 사용한 손상지수 방법에 기초한 실용적이며 개선된 손상평가 알고리즘을 제안한다. 손상평가 알고리즘에서 손상전 ·후의 구조물로부터 획득한 모드 벡터의 민감도 비에 근거한 손상지수를 사용하여 손상위치의 파악 및 손상정도를 평가한다. 그러나 모드형상의 진폭이 거의 영의 값을 가지는 요소에 손상이 존재하면 모드벡터 민감도 비는 무한대의 값을 가지게 되며, 이는 손상평가를 불가능하게 한다. 따라서 본 논문에서는 구조물의 모드형상과 비례하는 민감도 필터를 도입한 개선된 기법을 적용함으로써, 이러한 문제점을 극복하였으며 또한 기존의 방법보다 손상위치와 손상정도 평가에 있어 상당한 정확도의 향상을 구현하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 단순보와 2경간 연속보에 대해 손상평가를 수행하였으며, 기존의 방법에 의한 결과와 비교하였다.
본 논문은 UPFC(Unified Power Flow Controi)의 유효전력 및 무효전력의 제어를 통해 시스템의 레벨을 향상시키기 위한 운용 알고리즘을 제시한다. 전력 계통에서 UPFC의 효과 분석하기 위해 분리형 모델(decoupled model)을 이용하였다. 본 논문에서는 계통의 조류 및 전압을 이용한 안전도 지수가 제시되었고, 이를 반복계산(iterative method)을 통해 최소화하였다. 이를 위해 각 안전도 지수의 민감도 벡터가 최소화되는 방향으로 UPFC의 운전점을 찾고, 이로써 시스템의 안전도를 증대시킨다. 제안된 알고리즘은 다기의 UPFC를 대상으로 IEEE 30 모선에 적용하여 시스템 안전도 레벨을 검토하였다.
산업 현장에서 널리 사용되고 있는 권선형 유도전동기의 완전한 벡터제어를 속도 검출기를 사용하지 않고 슬립 주파수를 추정하여 구현할 수 있는 알고리즘을 제안했다. 기존의 센서리스 벡터제어 알고리즘의 전동기의 저항의 변동에 대하여 아주 민감하지만 본 논문에서 제안된 알고리즘은 여자 전류 및 슬립주파수 측정에 전동기 2차 저항을 필요로 하지 않아 전동기 정수 변동으로 인한 벡터제어의 불완전함을 제거했다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 우수한 특성과 그 타당성을 확인을 하였다.
전 세계적으로 상해로 인한 사망자 중 1/3의 직접적인 사망 원인은 출혈성 쇼크이다. 그러나 초기 쇼크에서 이를 정확히 예측할 수 있다면 신속한 치료가 가능하여 그 피해를 줄일 수 있다. 본 논문의 목적은 흰쥐의 대퇴부정맥을 통해 일정량의 출혈을 시키면서 변화하는 생리적 변수인 심박수, 수축기 혈압, 평균 동맥압, 호흡수, 체온 데이터로 최적의 생존 예측 모델을 제시하여 출혈성 쇼크를 조기 진단하는 것이다. 예측 모델로는 최근 많이 연구되는 인공신경망과 지원벡터기계 방법을 사용하였다. 과대적합을 피하고 최적의 모델을 선정하기 위해 10-fold cross validation을 수행하였을 때, 인공신경망의 경우 은닉노드 수가 3개인 모델이 가장 우수한 성능을 보였고, 지원벡터기계에서는 가우시안 커널함수를 이용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 평가 데이터 세트를 이용하여 각각의 생존 예측 모델을 평가한 결과 인공신경망의 경우 민감도 88.9 %, 특이도 96.7 %와 정확도 92.0 %를 보였고, 지원벡터기계의 경우 민감도 97.8 %, 특이도 95.0 %와 정확도 96.7 %를 보였다. 따라서 출혈에 따른 흰쥐의 생존 예측에서 지원벡터기계가 인공신경망보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
구조물 상시모니터링에서 센서위치 최적화는 모니터링 결과에 중요한 영향을 준다. 따라서 본 논문은 구조계수 또는 손상도를 추정하기 위한 목적으로 동특성 자료를 계측하고자 할 때, 충분한 정보를 획득할 수 있는 최적의 계측점을 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 유전자 알고리즘을 계측점 선정을 위한 최적화 기법으로 사용하는 것이다. 유전자 알고리즘의 핵심인 적합도함수를 구조계수에 의한 모드벡터의 민감도와 모드벡터의 직교성을 고려할 수 있도록 구성하였다. 간단한 타워 구조물에 대한 예제 해석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하였다. 적합도함수를 구성하고 있는 모드 민감도와 모드 직교성이 최적 계측점 선정에 어떤 영향을 주는지 예제해석을 통하여 분석하였다. 결론적으로, 제안된 적합도 함수를 사용하면 계측 목적에 타당한 계측점을 선정할 수 있음을 확인하였다.
이 연구에서는 사장교의 시공 중 장력보정을 위한 최적 변위계측 위치(OLD) 결정법을 제안한다. 변위 민감도를 구하여 Fisher Information Matrix(FIM)를 정식화하였고, 이를 이용한 유효독립분포벡터(EIDV)를 계산하여 최적 변위계측 위치의 우선순위를 결정하였다. 결정된 최적 변위계측 위치의 효율성과 신뢰성을 검증하기 위하여 사장교에 대한 수치예제를 수행하였다. 변위를 사용한 FIM을 정식화하여 이의 결과를 변위 민감도를 사용한 결과와 수치예제를 통해 비교하였다. 또한 변위 측정오차와 케이블 길이오차가 장력 보정에 미치는 영향을 Monte Carlo 기법을 사용하여 통계적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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