격납건물은 원자로 사고발생시 방사능물질의 외부 유출을 막는 최후의 방벽이므로 가동 중 원전의 격납건물에 대한 안전성평가는 반드시 수행되어야 된다. 이러한 맥락에서 이 논문은 원전 격납건물의 비선형해석을 위해 탄소성 모델을 바탕으로 개발된 8절점 가변형도 쉘 요소와 이를 이용한 구조물의 비선형해석에 대하여 기술하였다. 비선형해석을 위해 콘크리트의 압축거동에 Drucker-Prager 파괴기준을 적용하였고 파괴포락선의 형상을 결정짓는 재료매개변수는 이축응력 실험으로부터 도출하였다. 개발된 쉘 유한요소는 퇴화 고체기법과 횡 전단변형도를 고려하기 위하여 Reissner-Mindlin(RM)가정을 도입하였고 쉘의 두께가 얇거나, 즉 종횡비가 작거나, 균일하지 않은 유한요소망을 사용할 경우 구조물의 강성이 과대하게 평가되는 묶임현상(locking phenomenon)을 제거하기 위해 본 논문에서는 가변형도법을 도입하였다. 개발된 철근콘크리트 쉘 요소의 성능검증을 위해서 벤치마크 테스트를 수행하였고 그 결과 이 논문에서 도출한 유한요소해석 결과는 실험결과와 잘 일치 하였다
최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 국제공동연구인 DECOVALEX-2019 프로젝트 Task B의 연구결과와 현황을 소개하였다. Task B의 주제는 'Fault slip modelling'으로 유체의 주입으로 인해 발생하는 단층의 재활성(미끄러짐, 전단파괴)과 수리역학적 거동을 예측할 수 있는 해석기법을 개발하는 데에 그 목적이 있다. 1단계 연구는 참가팀들이 연구주제에 대해 숙지하고, 벤치마크 모델을 대상으로 단층의 투수특성과 역학적 거동의 상호작용을 모사할 수 있는 해석코드를 개발할 수 있도록 하는 준비 단계의 연구이다. 본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석 기법을 사용하여 물 주입으로 인한 단층의 수리역학적 연계거동을 모사하였다. TOUGH2 해석에서는 단층을 Darcy의 법칙과 삼승법칙을 따르는 연속체 요소로 모델링하였으며, FLAC3D 해석에서는 미끄러짐과 개폐가 허용되는 불연속 인터페이스 요소를 통해 모사하였다. 두 가지 수리간극모델에 대하여 수리역학적 커플링 관계식을 수치화하였으며, 연속체 요소(수리모델)와 인터페이스 요소(역학모델)의 거동을 연계할 수 있는 해석기법을 제시하였다. 또한, 단층의 역학적 변형(간극의 변화)으로 인한 수리물성 변화와 기하학적 변화(해석 메쉬의 변형)를 수리해석에 반영할 수 있는 해석기법을 개발하였다. 다양한 압력의 물을 단계적으로 주입하고 이로 인해 유도되는 단층의 탄성거동 및 전단파괴(미끄러짐)에 대해 살펴보았으며, 수리간극의 변화 양상과 원인, 압력 분포와 주입율의 관계 등을 면밀히 검토하였다. 해석 결과, 본 연구에서 개발한 해석기법이 물 주입으로 인한 단층의 미끄러짐 거동을 합리적인 수준에서 재현할 수 있는 것으로 판단할 수 있었다. 본 연구의 해석모델은 Task B에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 연구의 현장시험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.
본 연구에서는 스마트 TMD를 효과적으로 제어할 수 있는 퍼지제어알고리즘을 개발하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 이용한 최적화기법을 제안하였다. 예제구조물로는 풍하중을 받는 76층 벤치마크건물을 선택하였다. 스마트 TMD를 구성하기 위하여 100kN 용량의 MR 감쇠기를 사용하였고, 스마트 TMD의 진동주기는 예제구조물의 1차모드 고유진동주기에 맞추어 조율되었다. MR 감쇠기의 감쇠력은 예제구조물의 풍응답을 최소화할 수 있도록 퍼지제어기를 통해서 조절된다. 퍼지제어기의 입력변수는 75층의 가속도 응답과 스마트 TMD의 변위응답으로 하였고, 출력변수는 MR 감쇠기로 전달되는 명령전압으로 하였다. 퍼지제어기의 최적화를 위하여 다목적 유전자알고리즘인 NSGA-II 기법이 사용되었고, 이때 75층의 가속도 응답과 스마트 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 최적화 결과, 구조물의 풍응답과 STMD의 변위응답을 동시에 적절히 제어할 수 있는 다수의 퍼지제어기를 얻을 수 있었다. 수치해석을 통해서 스마트 TMD의 성능이 수동 TMD에 비하여 월등히 뛰어남을 알 수 있었고 경우에 따라서는 샘플 능동 TMD보다 더 우수한 제어성능을 발휘하였다.
선인출은 프로세서에 의해 사용될 데이타를 예측하여 미리 프로세서 근처에가져오므로써 메모리 지연 시간을 줄이는 기법이다. 선인출의 효율성은 미래에 사용될 데이타를 얼마나 정확하게 예측하는가(선인출 예측 정확도)에 따라 결정된다. 기존의 명령어 선인출에 관한 연구들은 특정 선인출 기법의 제안 및 성능 평가에 그치고 있어서 명령어 선인출의 특성이 체계적으로 분석 정리되지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 명령어 선인출의 예측 정확도에 대해서 이론적으로 분석하여 이의 한계를 알아보고자 한다. 그 방안으로 명령어 선인출 상한 모델이라는 이론적인 선인출 모델을 제안하고 이 모델을 기반으로 명령어 선인출에 대해 체계화된 분석을 한다. 특히 이러한 연구 결과로써 궁극적으로 시스템 성능을 효 과적으로 향상시킬 수 있는 효율적인 명령어 선인출을 가능하게 하는 데 그 목적이 있으므로 주로 명령어 선인출 효율성 측면에서 분석을 시도하였다. 이러한 선인출 모델을 이용하여 본 논문에서는 SPEC 벤치 마크 프로그램들의 명령어 선인출 예측 정확도의 한계를 이론적으로 분석하였다. 그 결과로 캐쉬가 없는 경우에는 선인출 정확도가 매우 높게 나타남을 보였다. 반면에 캐쉬가 있을 경우에는 캐쉬 크기가 커짐에 따라 선인출의 정확도가 급격히 떨어짐을 관찰하였다. 예를 들어 spice의 경우 플록크기가 16바이트이고 직접사상 캐쉬에서 캐쉬 크기가 2K 바이트와 16K 바이트일 때 이론적으로 가능한 최대 선인출 정확도가 각각 53%,39%로 크게 떨어지는 것을 관찰하였다. 캐쉬의 크기가 커질수록 선인출로 메모리 지연 시간을 줄일 수 있는 명령어 참조의 많은 부분을 캐쉬가 처리하게 되고 또한 캐쉬에서 접근 실패된 명령어 참조는 그 참조 행태가 불규칙하여 예측이 어렵기 때문에 일정 크기 이상의 명령어 캐쉬를 사용하는 경우 명령어 선인출을 사용하는 것은 전체 시스템 성능의 향상에 큰 도움이 되지 않음을 이론적으로 규명하였다.
이 논문은 지오데식 돔 구조물의 구조최적화에 대한 연구내용과 관련이론 그리고 수치해석결과를 기술하고 있다. 지오데식 돔의 공간 효율성을 알아보기 위해 돔의 기저인 정이십면체의 외피면적과 내부공간의 비율을 계산하고 건축구조물에서 나타나는 다른 입방체의 값과 정량적으로 비교하였다. 지오데식 돔을 형성하기 위한 절차를 세부적으로 정리하고 이를 프로그래밍하여 설계최적화프로그램 ISADO-OPT에 연동하였다. 본 연구에서는 반구 형태의 지오데식 돔이 집중하중에 효율적으로 저항할 수 있는 최적의 부재크기 패턴을 조사하기 위하여 수학적 프로그래밍 기법을 도입하였다. 이때 최소화해야하는 돔 전체 부재의 중량을 목적함수로 이용하고 하중이 가해지는 절점에서 발생하는 변위 값과 각 부재에서 발생하는 응력 값을 허용치 이하로 제한하는 제약조건으로 사용하였다. 목적함수와 주어진 제약조건을 만족하는 최적 설계변수값을 검색하기 위해 설계변수에 대한 목적함수의 민감도 값을 유한차분법을 이용하여 계산하였다. 본 연구에서 기술한 지오데식돔을 위한 설계최적화 기본이론을 바탕으로 도출한 최적 부재패턴은 향후 돔의 최적설계에 기본 벤치마크테스트결과로 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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