본 연구에서는 푸리에 모델, 확률 모델, 그리고 Newmark 설계 스펙트럼 방법과 같은 응답예측 모델을 사용하여 속도의존형 감쇠장치에 의해 제어되는 구조물의 응답과 제어기의 최대제어력을 예측하였다. 이를 위해, 유사 속도로부터 실제 속도를 예측하는 방법이 제안되었으며, 이 방법은 감쇠장치에 의해 증가되는 감쇠비의 실제속도에 대한 효과를 고려한다. 시간이력해석결과는 정확한 최대제어력을 예측하기 위해서는 실제속도가 사용되어야 하며, 제안된 방법에 의해 수정된 Newmark 설계 스펙트럼이 가장 전 주기구간에 걸쳐 정확한 예측 값을 산정함을 보여준다.
속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다.
탄성파 구조보정에서 초기속도모델과 실제지층속도와의 오차는 심각한 이미지 왜곡을 초래할 수 있다. 따라서, 초기속도 모델의 설정은 성공적인 구조보정을 위한 중요한 요소 중의 하나이다. 초기속도모델로서 단순지층 모델을 적용할 경우, 속도 차가 큰 지층경계면에서는 기존의 주시계산 방법으로는 정확한 주시를 계산할 수 없다. 또한 실제 지하내부가 갖는 선형적 속도변화를 적절히 표현할 수 없다. 본 연구에서 초기모델로 적용한 Smooth Background Model(이하 SBM)은 깊이에 따라 지층속도가 선형적으로 변화하는 모델로서 지하내부의 특성을 적절히 표현할 수 있고, Vidale 방법과 같은 주시계산 알고리즘을 적절히 적용할 수 있다. 본 연구에서는 중합전 구조보정을 위해 키리히호프 연산자를 사용하였으며 모델링을 통해 얻은 절대 진폭값을 가중치로 적용하므로써 초기 모델에 대한 진진폭을 고려하였다. 구조보정을 위한 초기모델은 중합속도를 이용하여 결정하였고, 이를 실제자료에 적용하여 보았다.
본 논문에서는 표준 탄성-소성-점성 관계식에 근거하고, 수식을 간략화하기 위한 몇 가지 가정을 도입하여 전단속도에 능동적으로 대처할 수 있는 비교적 간단한 구성모델을 개발하였다. 개발된 모델은 정규압밀점토의 음력경로를 비교적 성공적으로 묘사하였다. 개발된 모델에서는 하나의 전단속도에서 결정한 모델변수 값들을 다른 전단속도 경우에도 적용할 수 있다는 장점이 있다. 모델변수 및 모델의 추가 간략화는 연속된 논문에서 설명된다.
본 논문에서는 저온용 오스테나이트계 스테인리스강(ASS)의 온도 및 변형률 속도의 영향을 고려한 통합 구성 방정식 및 손상 모델을 제안하였다. 저온 영역에서, 304L ASS의 온도 및 변형률 속도별 인장 실험을 시행하였다. 그 결과, 변형 유기 마르텐사이트 상변태에 의해 상변태 유기 소성(TRIP)이 저온에서 현저히 나타났으며 온도 및 변형률 속도의 영향이 지대하였다. 실험 결과를 바탕으로 ASS의 저온 거동 및 특성을 규명하여 수치 모델에 반영하였다. 저온에서 일어나는 2차 경화 현상을 표현하기 위해, Bodner/Partom 점소성 구성 방정식을 수정하고 Tomita/Iwamoto 변형 유기 상변태 모델을 구성 방정식에 적용시켰다. 저온 연성 파단 현상을 표현하기 위해, Bodner/Chan 손상모델을 수정하여 접목시켰다. 제안된 모델을 유한요소 프로그램에 탑재시키고, 온도 및 변형률 속도 의존 재료 정수를 결정하였다. 저온 영역에서, 온도 및 변형률 속도별 재료 거동을 시뮬레이션하고 이를 실험 결과와 비교 및 검증하였다.
본 연구에서는 AI Hub에 구축된 '교육용 한국인의 영어 음성 데이터'에 있는 발음 평가 데이터를 활용하여 철자 기반 발화 속도 및 조음 속도와 음절 기반 발화 속도 및 조음 속도 중 발음 정확성 및 운율 유창성, 합산 점수를 예측하는 모델에 어떤 요소가 더 유의미한 영향을 미치는지 분석하였다. 이를 위해 13세, 19세, 26세 연령별, 성별, 수준별로 이 코퍼스의 훈련 데이터에서 총 900개 발화를 추출하여 데이터에 포함된 다양한 요소를 활용해 평가 점수를 예측하는 선형효과분석을 실행하였다. 선형효과분석에서 최적의 세 개 모델을 통해 예측된 평가 점수를 검증 데이터에서 추출한 총 180개 발화의 평가 점수와 얼마나 상관관계가 있는지도 분석하였다. 분석 결과 발음의 정확성과 운율의 유창성, 합산 점수 예측 모델 모두 철자 기반 발화 속도와 조음 속도보다 음절 기반 발화 속도와 조음 속도가 평가 점수를 예측하는데 더 큰 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 모델에서 예측한 점수와 검정 데이터의 실제 점수와의 상관계수는 .65에서 .68 사이로 각 모델의 평가 점수 예측력이 나쁘지 않았다. 발화 속도와 조음 속도 간에 어떤 요소가 더 큰 영향을 미치는지는 본 연구를 통해 밝혀내지 못하였다.
과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 필댐 사력부 전단파 속도 주상도 결정시 물성치 변동성에 의해 발생 가능한 불확실성을 평가하고, 평가된 불확실성이 반영된 국내 필댐 사력부를 위한 전단파 속도 주상도 모델을 제안하였다. 이를 위하여 평가된 불확실성을 바탕으로 국내 필댐 사력부에 존재 가능한 깊이-전단파 속도 곡선 400개를 결정하고, 이에 대한 통계분석을 통하여 깊이별 전단파 속도 상한과 하한 곡선을 결정하였다. 결정된 곡선을 바탕으로 Burger 모델 형태의 깊이별 전단파 속도 상한과 하한 주상도 모델을 결정하였다. 결정된 모델은 국내에서 많이 사용되고 있는 Sawada-Takahashi 모델과 비교하였다.
본 논문에서는 실험적으로 구한 엔진 토크 참조 표를 이용하여 엔진의 비선형 모델을 구하고 이를 각각의 운전 점에 대해 선형화한 엔진 모델을 제시하였다. 이러한 선형화된 엔진 모델을 이용하여, 전기식 조속기를 사용한 디젤 엔진의 속도 제어에 있어 발생하는 안정성 문제를 해석하였다. 제시한 디젤 엔진 모델을 이용하여 속도제어기의 비례, 적분 미분 이득을 설정하고 이 값을 바탕으로 모의실험 및 실험을 통하여 제시한 모델의 타당성을 검증 하였다.
본 연구에서는 속도 의존성을 나타내는 콘크리트의 인장거동을 모사하기 위하여 유변학적(rheological) 모델을 개발하였고 이를 평가하였다. 일반적으로 외부에서 가해지는 하중 속도가 증가할수록 콘크리트의 물성(강도, 탄성계수, 파괴에너지 등)은 그 크기가 증가한다. 콘크리트의 강도는 다른 물성에 비하여 큰 속도의존성을 나타내고, 압축 하중인 경우보다 인장 하중을 받는 경우 그 속도의존성이 크게 나타난다. 이러한 콘크리트의 속도 의존성을 모사하기 위하여, 기존 RBSN(Rigid-Body-Spring-Network) 모델의 거동을 나타내는 스프링 세트에 대쉬포트(Dashpot)와 같은 점성 요소와 Coulomb 마찰 요소를 조합하였다. 요소의 조합에 따라 세 가지 모델( 1)점탄성, 2)점소성, 3)점탄소성 손상(Damage 모델)을 고려하였고, 이에 대한 구성관계식을 유도하였다. 개발된 해석모델은 직접인장 실험의 응력-변형률 관계곡선과 비교 검증되었고, 이중 점탄소성 손상 모델은 실험결과를 잘 모사할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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