본 논문은 실험단위들의 구조적 특성으로 지분관계를 갖는 실험을 행해야 하는 경우를 가정한다. 지분계획하에서 처리를 구성하는 요인으로 반복측정 요인을 고려한다. 반복측정 요인의 수준들이 비확률화에 의해 지분구조의 실험단위들에 배정될 때, 비확률화에 따른 실험의 특성을 감안한 모형으로 복합대칭의 공분산 구조하에서 혼합효과 모형을 논의하고 있다. 처리의 일부 요인들이 시간 또는 공간상의 제약으로 인해 지분구조의 실험단위들에 임의적으로 배정될 수 없을 때, 지분구조의 실험단위들에 대한 반응 값들은 어떤 구조적 상관관계를 나타내는 값들로 관측될 수 있음을 예상할 수 있다. 자료의 구조적 상관성을 고려한 공분산 구조하의 선형모형으로 확률요인과 고정요인을 포함하는 혼합효과의 모형을 제시하고 모형내 미지모수들에 대한 추론방법을 다루고 있다.
본 논문에서는 반복인자가 여러 개인 반복측정자료에 대하여 반복인자간의 상관성을 고려한 복합공분산(composite covariance) 모형을 살펴보았다. 그러나 반복인자가 3개 이상인 경우에는 기존의 통계프로그램을 이용하여 적합하는 것이 불가능하다. 복합공분산 모형을 실제 자료에 적합하기위해 반복인자의 차원을 축소한 모형과 랜덤효과 모형을 이용하여 근사적으로 적합하는 방법을 제시하고 883명으로부터 수집한 반복인자가 3개인 혈압자료에 적용하였다.
수리모형실험은 수로 내에서 장시간 파랑을 발생시킬 경우, 수로 내에 반사 파랑의 성분이 누적될 수 있어 상당한 계측 오차를 발생시킬 우려가 있어 수리모형실험 결과의 검증이 필요하다. 일반적으로 수리모형실험 결과의 검증을 위해서는 동일 실험을 무수히 반복하여 불확실성을 제거하거나 다양한 수리실험실에서 수리모형실험을 수행하고 결과를 분석하여 불확실성을 제거할 수 있다. 그러나 이는 엄청난 시간과 노력은 물론 막대한 실험비용이 소요되기 때문에 경제적으로 효용성이 매우 낮아 현실적으로 수행이 어렵다. 이에 비해 수치모형실험은 상대적으로 저렴한 비용으로 수행할 수 있으며, 다수의 실험을 수행하지 않아도 불확실성을 제거할 수 있어 수리모형실험의 검증에 효율적이다. 일반적으로 난류 거동을 동반하는 복잡한 구조물 주변의 흐름 해석에는 3차원 CFD 모형이 필요하다. 특히, 병렬연산이 가능한 CFD 모형을 활용하면 수리모형실험에서도 재현이 쉽지 않은 다양한 조건에 따른 복잡한 흐름을 해석할 수 있어 효용성이 점점 증가하고 있다. 그러나 복잡한 구조물이 존재하게 되면 구조물에 재현에 막대한 격자구조가 필요하여 현실적으로 적용이 쉽지 않다. 이에 대한 대안으로 복잡한 구조물을 비교적 큰 격자에서 재현할 수 있는 가상경계법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상경계법은 Navier-Stokes 방정식에서 유체 내에 존재하는 고체를 모멘텀 이론으로 대체하여 고려하는 기법으로 수치모델링 수행 시 매질을 유체만으로 구성할 수 있어 안정적으로 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 과업에서는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 3차원 CFD 모형인 OpenFOAM®기반으로 파랑해석에 필요한 경계조건을 계산할 수 있는 olaFlow를 활용하여 복잡한 구조물을 지나는 파랑해석을 수행하기 위해 가상경계법을 olaFlow에 도입한 수치 알고리즘을 개발하였다. 개발한 수치알고리즘을 활용하여 복잡한 구조를 수치모델에서 재현하였으며, 수치모델에 적용된 수치 알고리즘의 안정성에 대해 고찰하였다.
주상복합건물의 강체거동을 보이는 연결층은 인접한 층에 비해 큰 질량과 강성차에 의해서 수치해석상의 문제점을 일으킨다. 강체거동을 보이는 구조물의 정적해석은 상부와 하부구조물을 별개의 구조물로 보고 2단계에 걸쳐서 근사적으로 수행될수 있지만, 동적해석은 구조물을 분리해서 행해질 수 없다. 이러한 주상복합건물의 동적해석을 위한 효율적인 모형화기법이 본 연구에서 제시된다. 자유도수를 줄여서 컴퓨터해석시간을 대폭 감소시키는 행렬의 응축기법과 연결층을 모형화하기 위해서 일반적인 보요소에 강체가 연결된 요소를 도입한다. 제안된 모형화기법의 효율성과 정확성을 입증하기 위해서 몇가지 구조해석을 한다.
본 논문에서는 점탄성지반의 지반-구조물 시스템을 해석하는 복합모형기법이 연구되었다. 복합모형은 지반-구조물 시스템을 구조물과 구조물주위의 반구형태의 지반으로 구성된 내부영역과 반구바깥부분의 외부영역으로 나누어 해석하는 방법으로서, 내부영역은 유한요소로 모형화하고 외부영역은 주파수 종속 임피던스로 나타낸다. 점탄성지반에 대한 외부영역 임피던스는 탄성지반에 대하여 구한 임피던스함수에 Hysteretic damping항을 더해주는 방법을 사용하였으며, 이에 대한 검증은 점탄성지반의 강체원형판에 대한 임피던스를 이론적인 값과 비교함으로써 수행되었다. 예제해석은 대형굴뚝에 대하여 수행되었으며, 해석결과를 자주 사용되는 다른 방법에 의한 결과와 비교 검토하였다.
본 연구에서는 기후변화 정책 분석의 주요 연구 수단으로 사용되는 CGE 모형의 연산구조를 변화시키는 방법을 통해 모형의 특성을 이해하고자 하였다. 이를 위해 우선 기존의 연구 사례들을 중심으로 CGE 모형으로 대표되는 하향식 모형의 일반적인 특징을 살펴보았고, 나아가 기준 모형인 EPPA 모형에 다른 모형들에서 사용하고 있는 구조를 적용하였을 경우에 나타나는 분석 결과상의 변화를 살펴보고 그 경제적 의미에 대해 논의해 보고자 하였다. 사례연구 결과 장기에 있어서 상향식 및 복합모형의 저감 잠재량이 하향식보다 크게 나오는 일반적인 경향을 추론할 수 있었다. 이는 IPCC 보고서 등의 잠정적인 결론과는 다른 내용으로서 보다 엄밀한 모형 구조분석의 필요성을 제기하였다. EPPA 모형을 대상으로 한 구조분석 결과 온실가스 배출에 직접적인 영향을 미치는 에너지와 관련한 연산구조가 기준 배출량 및 저감률 계산에 가장 큰 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 에너지와 자본 간의 대체성 및 에너지 복합재 내부의 대체탄력성을 포함한다. 기술묶음 개념의 적용으로 사례연구 결과를 실증적으로 검증할 수 있었으며, 상대적으로 아밍턴재의 대체탄력성 변화는 총합에 있어서는 큰 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다.
오늘날 교통계획분야에서 개별적, 행태론적 선택모형의 사용이 급격히 일반화 되어 가고 있는 추세를 보이고 있다. 이는 종래의 집합적 모형에 비하여, 구조적으로 경제학에서 말하는 이성적 선택행위를 보다 잘 설명하고 있어, 선택행위의 인과관계를 나타낸다고 보여 지기 때문이다. 그러나 이들 모형이 주어진 선택범위내에서의 선택만을 다루고 있어, 선택범 위를 결정하는데 임의성이 내재되어 있을 뿐만 아니라, 선택대상이 많은 경우에는 곤란하다 는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는, 선택행위에 관한 경제학적, 심리학적 이 론에 근거하여 비교적 실용적인 선택범위결정과정을 개발하여 기존의 개별적, 행태론적 모 형과 복합적으로 활용할수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 현장타설과 프리캐스트 방식의 콘크리트 충진 FRP 교각의 성능평가 실험을 수행하였다. 8개의 축소모형 실험체에 대한 준정적 실험을 실시하였으며, 실험변수로는 FRP 두께, 콘크리트 강도, 횡방향 철근비, 직경을 선정하였다. 반복 횡하중에 대한 연성능력을 평가하고 각 시험체의 강성저하에 따른 감쇠비와 파괴양상 등을 비교하였다.
본 연구는 복합적 구조의 자기주도학습 과정을 구성하고, 이를 토대로 대학생들을 위한 복합적 구조의 자기주도학습 측정 도구를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 문헌 분석 및 선행 연구 검토를 통해서 동기와 학습실행 행동(학습목표 설정, 학습 계획 수립, 학습 활동, 학습결과 평가 행동)과 학습관리 행동(자기관찰, 자기검토, 자기수정)이 복합적으로 구성된 자기주도학습 모형을 구성하였다. 이를 토대로 19개의 하위요인을 구성하였고, 114개 측정 문항을 개발하였다. 먼저 예비 척도를 개발하여 수도권의 D대학 학생 128명을 대상으로 신뢰도 검증을 수행하였다. 그 결과 모든 하위 요인의 신뢰도가 양호한 것으로 나타나 제외된 문항 없이 본 척도를 개발하였다. 본 척도의 타당성을 검증하기 위해 수도권의 D대학 학생 674명을 대상으로 신뢰도와 구인타당도를 검증하였다. 신뢰도는 목표행동 (.834), 목표관찰(.809), 목표검토(.839), 목표수정(.773), 계획행동(.765), 계획관찰(.861), 계획검토(.890), 계획수정(.810), 학습전략(.784), 학습관리(.775), 학습유지(.809), 자원획득(.828), 학습관찰(.846), 학습검토(.827), 학습수정(.830), 평가행동(.892), 평가관찰(.866), 평가검토(.891), 평가수정(.868)로서 모든 하위 요인이 양호한 것으로 나타났다. 구인타당도 검증을 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과 최초 모형은 적합한 것으로 나타나지 않았다. 이에 모형 수정지수를 고려하여 1차 수정한 결과 ${\chi}^2$(563.254), CFI=.963, NFI=.951, RMSEA=.064로 나타나 모형이 타당한 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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