기존의 Terzaghi 압밀이론은 상대적으로 연약토층이 두껍지 않고, 초기함수비가 낮으며 적은 유효응력의 증가가 예상되는 곳에 그 적용이 제한되어 있었다. 그 이유는 Therzaghi 압미이론 자체가 미소변형률과 선형적인 압축성 및 투수성등을 기본적인 가정사항으로 내포하고 있기 때문이다. 이러한 가정사항을 극복하고자 Gibson et al. 은 일차원 비선형 유한 변형률 압밀이론에 관한 엄밀해를 제시하였다. 이 이론은 기존의 많은 가정사항들을 극복하여 실제 현상에 더욱 부합하는 예측을 할 수 있는 장점이 있는 반면, 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계의 도입과 좌표변환 및 현장의 시고이력을 그대로 적용하는데 많은 어려움이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 비선형 유한형태를 압밀이론을 이용한 압밀현상 예측을 위하여, 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계에 관한 함수식을 구성하고 이를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 개발 프로그램은 많은 폼과 모듈로 구성되어 있는데, 이러한 각각의 폼과 모듈은 GUI 기능의 극대화를 통해 복잡한 이론에 익숙하지 않은 실무자들이 쉽게 본 이론을 이용할 수 있도록 설계 되었다. 또한 개발프로그램은 다양한 하중단계 및 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계에 관한 회귀분석, 각 유효응력 단계별 상이한 비선형 계수 g와 λ를 적용할 수 있으며, 계산을 위한 전처리과정은 물론 계산된 결과를 위한 다양한 후처리과정이 모두 사용자 위주의 GUI 기능을 충분히 갖도록 설계되었다. 개발 프로그램의 검증을 위하여 실제 현장의 계측자료 및 기존 연구문헌상의 결과와 본 개발 프로그램의 예측결과를 비교.분석하였으며, 다양한 간극비 상태의 비선형 계수가 해석결과에 미치는 영향을 알아보았다.
유역 강우-유출 과정의 물리적 특성과 비선형성을 반영하여 유출을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. Dynamic wave 이론 기반의 강우-유출 모형과 유역의 지형적, 수문학적 특성을 이용하여 유역의 순간단위도를 S-수문곡선 방법을 통해 유도하였으며, 비선형성을 고려한 유출수문곡선 산정을 위해 순간단위도의 회선적분 시 강우강도별로 달라지는 순간단위도를 반영하였다. 기존 선형 가정에 근거한 단위도 방법이나, kinematic wave 이론 기반의 순간단위도 방법들에 비해 유역 반응의 물리적 특성과 비선형성을 잘 반영할 수 있었으며, 수치 시뮬레이션을 통한 강우유출 예측 방법에 비해 예측에 소요되는 시간이 짧다는 이점을 가졌다. 본 연구에서 제시한 방법에 대한 이상적 유역, 실제 유역에 대한 검증을 진행하였으며 실제 관측결과와 비교해 본 결과 유역의 강우-유출 관계를 정확히 예측하였다는 결론을 얻을 수 있었다.
부적정한 도로포장 구조물의 설정 및 유지보수의 적정관리 미흡으로 표면의 피해와 소성변형이 장기간 발생된다. 이로 인한 가요성 통제 구조물의 파괴 원인은 일반적으로 포 장재료의 동질성, 선형탄성 상태의 가정 하에서 분석되었다. 그러나 아스팔트 재료의 특성은 엄밀히 분석해서 완전한 선형탄성이라고는 볼 수 없음은 잘 알려져 있다. 따라서 근본적으 로 포장체의 수명과 파양 예측에 오류 발생가능성이 높다 하겠다. 금번 연구는 이와 같은 종전의 경험적인 선형탄성 방법이 아닌 탄성일소성 상태하의 격자(mechano-lattice) 이론이란 새로운 기법을 도입하였다. 특히 마이너(Miner's Law) 이론의 누적손실과 확률을 적용하여 포장체의 피노수명과 손실을 예측할 수 있다. 금번 이론은 실제로 호주 빅토리아주의 멜보른(Melbourne)시 일부 지역구간을 모형으 로 선정되었다. 분석결과 가장 최적화된 도로포장 각층의 두께와 재료 선정을 하기 위하여 일정기간의 교통량, 상대적 손실지수와 잔여응력 및 표면 변위, 대기온도 그리고 습도의 영 향을 종합적으로 고려하여야 한다.
운동하는 물체를 제어하기 위한 제어이론은 디지털 컴퓨터(임베디드시스템)를 이용하여 복잡한 신경망 이론, 인공지능 이론, 비선형 모델 예측 제어 이론등이 제어기 설계 단계에서 구현되고 있다. 비행제어 시스템의 비선형 모델 예측 제어 예측기는 구현하는 컴퓨터의 성능과 각종 모듈의 응용프로그램을 하드실시간(Hard Real-Time)으로 처리할 수 있도록 응답 시간을 충족 하여야 한다. 이와 동시에 제어 시스템에의 성능을 충분히 발휘할 수 있는 정확성도 고려하여야 한다. 수학적 영역에서의 오류는 전체 알고리즘 구현에 영향을 준다. 그러나 이러한 수학적 오류 발생 요인은 예측기에서 생성되는 파라미터에서 최종 정확도 계산에 가끔 고려하지 않는다. 본 논문에서는 비행체 제어를 위한 디지털 제어 시스템에서 하드실시간 하중제어 모델 예측기를 구현하고, 알고리즘의 응답시간을 살펴본다. 또한 이에 따른 정밀도를 보장하는 고효율 예측기를 구현하는 알고리즘을 살펴본다. 예측기는 하중 제어 모델에서 오일러 방법, Heun 방법, Runge-kutta 방법, 테일러 방법의 수치적분 알고리즘을 사용하여 구현된다.
본 연구에서는 시간-침하량 계측 데이터를 기반으로 한 기존 침하 예측 이론식을 확인하였다. 기존 계측 기반 침하 예측 이론식 중 쌍곡선법 및 Asaoka법이 정확도가 높게 나타났으며, 이외 방법은 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 기존 침하 예측 방법의 한계점을 도출하였으며, 이러한 한계점을 보완할 수 있는 개선방안으로써 가중 비선형 회귀분석을 통한 침하 예측 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 선형시변 발진기 위상잡음 이론에 있어서 전력 스펙트럼 밀도식의 일반화된 형태를 유도한다. 유도된 전력 스펙트럼 밀도식을 바탕으로 선형시변 발진기 위상잡음 이론은 발진 신호의 전력 보존성을 예측할 수 있음을 본 연구에서 증명한다. 게다가, 유도된 전력 스펙트럼 밀도식은 선형시변 발진기 위상잡음 이론이 기본 주파수와 그 하모닉을 포함하는 전 주파수 영역에 걸친 전력 스펙트럼의 특성을 설명 할 수 있게 한다.
신경망이론은 분산기억성질과 병렬국소처리를 수행하는 뇌의 활동을 이론화한 수학모형이다. 이러한 신경망이론의 장점은 분류문제, 대규모로 결합된 최적화문제, 비선형 사상문제 등에서 잘 나타나므로, 이 점을 이용하여 복잡한 강우의 예측을 시도하였다. 신경망이론을 적용하기 위해서 연속적인 값으로 표시되는 입력자료와 출력자료를 학습한 후 강우예측을 시행할 수 있는 다층신경망 모형을 구성하였다. 신경망이론에 의한 강우예측은 서울지역과 소양강유역의 1 시간 대위 강우자료에 적용하였다. 그 결과는 대체로 만족할 만하였다. 따라서 신경망이론은 양질의 자료가 충분히 확보될 경우복잡한 강우현상을 잘 예측할 것으로 기대된다.
물리계에서 일어나는 동적 현상들은 선형해석 만으로 설명하기에는 불충분한 점이 많이 있다. 이는 기계구조물과 같은 실제 계의 진동이 기하학적 비선형성, 강성 의 비선형성 또는 경계조건의 비선형성 등의 영향으로 비선형적인 거동을 하기 때문 이다. 비선형 진동을 하는 기계 계는 우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있는데, 그 예로써 진자운동을 포함하여 동흡진기, 회전체계, 공작기계의 절삭운동, 건마찰 (dry friction) 관련 기계장치, 치차 및 기차의 바퀴와 레일 간의 접촉에서 볼수 있는 구분적 선형(piecewise linear) 진동계, 충격 진동계 등을 들 수 있다. 비선형 진동 연구는 limit cycle, 준주기운동(quasiperiodic motion), 점프현상(jump phenomena) 등의 인식에서 시작되어, 과거에는 설명이 안되어 회피되 왔던 랜덤(random) 형태의 비주기운동에 대한 연구로 까지 발전하고 있다. 비선형 진동을 다루는데 있어서 정규모드(normal mode)를 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 선형계는 선형 정규모드 (linear normal mode)가 존재하는 것과 같이 비선형계에도 이와 유사한 정규모드가 존재한다는 사실이 연구 보고된 바 있다. 비선형계에 존재하는 정규모드는 계의 매개 변수(system parameters)에 따라 그 안정성이 바뀔 수 있으며, 만일 안정한 정규모드 가 어떤 매개변수에서 그 안정성이 바뀐다면 선형이론으로는 설명될 수 없는 새로운 운동이 일어나고 이러한 운동을 분기모드(bifurcation mode)라고 한다. 안정한 정규 모드 및 분기모드를 포함하여 비선형계를 다류는 것을 "정규모드 동역학(normal mode dynamics)"이라고 한다. 정규모드 동역학은 앞에서 언급된 비선형 현상들의 원인규명, 예측, 안정성해석 및 강제진동 해석을 가능하게 한다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 혼돈운동(chaotic motion)의 해석도 가능하다. 이 글에서는 비선형 진동해석을 위한 정규모드 동역학에 대한 연구동향 및 기본 이론을 살펴 보았고, 그 적용 예를 통하여 실험결과와 비교 고찰 함으로써 정규모드 동역학의 적용성을 서술하여 보았다. 선형이론으로 이해하기 어려운 현상들에 대하여는 비선형의 관점에서 새롭게 접근하 려는 노력이 필요하며 비선형 이론에 대한 연구가 지속적으로 진행되어야 한다. 진행되어야 한다.
본 연구는 철근콘크리트 내부 보-기둥 접합부의 전단거동 예측에 관한 비선형 모델을 제안한 것이다. 보-기둥 접합부 패널존에서의 전단거동 모델을 위하여 면내전단 예측을 위한 연화트러스모델 이론을 수정한 이론을 적용하였다. 이로부터 접합부에서의 평형조건에 의한 등가 모멘트 및 회전 관계를 이용하여 접합부에서의 전단변형 관계를 접합부의 회전스프링의 특성관계로 변환하여 고려토록 하였다. 소개된 해석모델을 축력 및 전단을 받는 내부 철근콘크리트 보-기둥 접합부의 실험과 비교하였으며, 제시된 모델은 접합부에서의 전단력 뿐만 아니라 전단변형의 예측에도 유효한 것으로 판단되었다.
폴리우레탄 코팅포의 촉감을 예측하기 위하여 신경망 이론이 사용되었다. 본 연구에서는 Neural Connection의 MLP(Multi Layer Perceptron)를 신경망 분석에 사용하였으며, 학습 알고리즘은 백프로파게인션(Backpropagation)을 이용하였다. 사용된 변수는 KES-FB시스템에서 측정된 17가지 역학적 특성치를 설명변수, 촉감치를 목표변수로 하였다. 폴리우레탄 코팅포의 촉감을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 모델을 찾기 위해, 은닉층의 노드수를 8에서 34로 변화시켜 보았다. 또한 MLP적용함수로 선형함수, 비선형 시그모이드함수, 탄젠트 함수를 사용하여 목표변수를 예측하여 모형의 정확도를 살펴보았다. 구축된 신경망모델은 17가지 역학적특성치 자료를 이용하여 학습되었으며 학습 완료 후 학습에 사용되지 않은 시료를 시스템에 적용하여 학습된 신경망 시스템이 촉감을 평가하게 한 후 주관적으로 평가된 촉감치와 비교하여 본 시스템의 판단의 정확성을 평가하도록 하였다. 은닉층의 노드수와 MLP적용함수는 촉감예측에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 촉감 예측에 가장 적절한 모형은 MLP 적용함수가 탄젠트 함수이고 노드수가 22인 것으로 나타났다. 신경망을 통한 폴리우레탄 코팅포의 촉감 예측력은 선행연구에서 이용된 통계적 방법보다 높게 나타나 폴리우레탄 코팅포의 촉감예측에 신경망의 이용은 효과적인 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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