고체역학의 구성은 크게 탄성론과 소성론(혹은 비탄성론)으로 나눌 수 있다. 전자는 회복가능한 변형을 후자는 회복불가능한 변형을 다루며, 이 두 이론은 응력과 변형의 실험적 관찰에 기초하기 때문에 거시적인 현상론의 성격을 갖고 있다. 체계적으로 잘 정리되어있는 탄성론과는 달리, 소성범위안에서의 복잡한 응력-변형도 관계는 종종 소성론으로 설명되지 않는다. 이점이 많은 연구자들 사이에 완전한 의견의 일치를 보지 못하고 있는 원인이나, 지난 수십년 동안 소성론의 기본틀에 대한 많은 진전이 있었다. 본 고에서는 소성론의 역사에 대한 "간략한" 역사적 고찰과 탄소성 "대변위"를 연구하는 현 역학사회의 관심의 촛점을 소개하고자 한다.
본 고에서는 고층건물의 건설과정에서 발생하는 시간의 진행에 따른 기둥의 (장기)변형을 정확히 예측하고 이를 시공중에 보정하도록 함으로써 비구조요소의 강도와 사용을 만족시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 실험적 통계치를 기초로 한 약산해법으로서 실무에 쉽게 적용할 수 있다. 52층 RC 건물에 대한 적용 결과 기둥에 발생하는 축소량에 가장 큰 영향을 미치는 것은 탄성변형이며, 건조수축의 효과가 가장 미세한 것으로 나타났다. 그러나, 2년 이상의 장기 변형이 지속될 경우 크립변형의 영향이 탄성변형에 비해 더욱 증가할 것으로 판단된다. 고층의 RC건물인 경우 기둥간 부등축소량의 최대치(=최대 시공오차)는 중간층 근처에서 발생하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 비선형 고체역학 이론에 대하여 특히 시간에 무관한 변형을 하는 초탄성 및 탄소성고체물질의 비선형 변형이론에 대하여 철저한 분석을 수행하였다 특히 비선형 변형의 해석방범론에 대하여 특별한 관심을 가지고 분석하였다. 비선형 변형해석 방법론으로 널리 논의되고 있는 증분뉴튼랩슨 방법에 대하여 수정된 개념을 제시하여 비선형 변형 해석의 정 확성을 향상시켰다.
본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 공간-변형 셀룰라 신경망의 설계 방법론을 제안한다. 셀룰라 신경망에 관한 알려진 결과들과 새로 도출된 이론을 기반으로, 주어진 양극 벡터들을 기대할만한 성능으로 기억할 수 있는 공간-변형 셀룰라 신경망을 얻는 설계 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안된 설계 방법론의 주요 부분은 일반화된 고유값 문제(GEVP)와 선형행렬 부등식 문제(LMIP)를 푸는 것으로 이루어지며, 이 문제들은 현재 내부점 방법에 의해 효과적으로 풀릴 수 있다. 제안된 방법의 정당성은 설계 예제를 통해서 증명한다.
본 논문에서는 입력영상에 존재하는 복수 패턴을 한번의 패스(pass)로 인식할 수 있는 변형된 네오코그니트론을 제안한다. 변형된 네오코그니트론은 특징을 추출하는 S세포층 및 V세포층과 패턴의 크기, 이동, 회전 등 변형에 덜 민감하게 하는 C세포층으로 구성된 계층적 신경망이다. S세포와 V세포들은 DCC(don't care condition)을 적용하여 영상에 존재하는 모든 패턴에 대한 특징을 추출하는 역할을 하며, S세포와 C세포는 추출된 패턴에 대한 위치정보도 함께 가진다. 위치정보는 추출된 특징들이 서로 간섭을 받지 않고 올바른 특징만이 추출되도록 하는 데 이용된다. 제안한 방법은 피드백이 존재하는 선택적 주의 방법과는 달리 단일패스로 인식이 가능하므로 인식시간이 짧으며, DCC와 위치정보를 이용하므로 서로 접촉되어 있는 복수 패턴의 인식도 가능하다.
본 문은 Lade의 Single surface 구성모델의 변형율 예측 능력을 평가하기 위해 백마강모래를 사용, 등방압축시험과 배수삼축시험을 반복 시행하여 모델에 필요한 각 토질매개변수값을 다수 구하여 통계처리 하였다. 그리고 1계근사법을 이용하여 이 구성모델의 변형율 예측능력을 확률론적으로 평가하였다. 그 결과 변동계수와 상관계수를 효과적으로 이용하여 토질매개변수의 수를 줄일 수 있을 것으로 기대되며 변동계수가 0.51 이하로서 이 구성모델의 변형율 예측 능력은 확률론적으로 매우 안정된 구성모델임을 알았다.
통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.
도토리 조전분겔과 정제전분겔에 대하여, 변형의 정도를 달리한 응력완화시험을 실시하였다. 그 결과 초기응력($\sigma$$_{o}$ )은 변형정도에 무관하게 항상 정제전분겔이 큰값을 나타내었고, 평형응력($\sigma$$_{e}$)은 조전분겔이 더 큰 값을 보여주었다. 그러나 초기응력에 대한 평형응력의 비($\sigma$$_{e}$/$\sigma$$_{o}$ )는 60%변형의 경우에 최소값을 나타내었다. 응력완화곡선의 물성론적 모형 분석은 축차잔차법을 사용하였다. 60%변형의 경우, 조전분겔은 7-element 정제전분겔 은 5-element generalized Maxwell model로 분석되었고, 45%변형의 경우에는 조전분겔은 5-element, 정제전분겔은 3-element model로 표현할 수 있었다. 즉 조전분겔에 비해 타 성분들이 좀 더 제거된 정제전분겔이 보다 더 단순한 모형으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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