고속철도교량의 설계개념은 정적하중에 따른 충격계수를 고려하여 기존 교량 구조물의 강성을 증가시키기 위한 방안을 적용하고 있으며, 전반적인 구조설계 과정은 선진 외국기술에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 고속철도(Korea Train eXpress: KTX)의 긴 연장(380 m)과 고속(300 km/h) 주행은 공진현상에 상당한 영향을 미치기 때문에 고속철도교량의 동적증폭계수(DAF) 및 동적성능 평가는 상세한 검토가 필수적으로 수행되어야 할 것이다. 따라서 이 연구에서는 전형적인 PSC 박스 거더 고속철도교량을 대상으로 동적성능을 효율적으로 검토하고자 하며, 합리적인 구조설계를 위한 기초자료를 제시하고자 한다. 이를 위해, 기존문헌을 토대로 KTX의 하중선도를 고려하여 정적해석을 수행하였다. 또한 다양한 해석변수를 고려하여 KTX의 이동하중을 시계열하중으로 변환하였으며, 변환된 시계열하중을 이용하여 시간이력해석을 합리적으로 평가하였다. 이때, 시계열하중을 산정하기 위한 변수는 KTX의 하중재하 절점간격, 시간증분 및 속도변화를 고려하였다. FE해석 결과를 바탕으로 PSC 박스 거더 고속철도교량의 동적성능을 체계적으로 검토하였으며, 국내외 관련규정에 따라 구조안전성을 정량적으로 평가하였다.
본 논문에서는 양자화 결합 네트워크의 시계열 패턴의 기억 특성을 뉴로-칩 상에서 검토하기 위하여, 결합 하중이 $\pm$1 및 0로프로그램 가능한 네트워크를 설계하고 집적화 하였다. 제작된 칩 사이즈는 2.2mm $\times$2.2mm이며 1.2um CMOS 설계기술을 이용하여 7개의 뉴런과 49개의 시냅스 회로를 내장한다. 측정 결과, 설계된 네트워크는 동적 패턴을 성공적으로 기억한다. 또한, 특정한 리미트사이클을 네트워크에 기억시킬 수 있는 결합 하중의 구성방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 결합하중과 정밀도의 관점에서 하드웨어 구성에 유용하다.
본 논문에서는 종래의 정적인 디지털 패턴 매칭을 행하는 연상메모리와는 달리 아놀로그의 시계열정보를 직접 처리하여 시간축 방향으로 설정하는 것으로 강인성이 뛰어난 연상기억시스템을 제안하였다. 시스템의 기본적인 능력을 조사하기 위하여 기억패턴을 주기계열로 그리고 하중은 전부 고정하는 조건으로 단순화하여 시뮬레이션을 행하여 오류 정정능력을 갖는 것을 확인하였다. 시간축 방향의 하중을 적절하게 설정하면 기억용량의 증대나 상기 오류의 저감 등의 효과가 기대된다.
대기압의 변화는 지각의 단주기 및 장주기 변위를 유발하고 이는 우주측지 장비에 근거한 정밀좌표 결정의 오차요인으로 작용한다. 이 연구에서는 국토지리정보원 14개 GPS 상시관측소를 대상으로 대기압하중에 의한 지각변위를 1일 단위로 계산하였다. 그리고 14개 관측소에서 수집된 약 10년간의 GPS 데이터를 처리하여 연속적인 수직좌표 시계 열을 생성한 다음 GPS 수직좌표 시계열에서 대기압하중 지각변위를 보정하여, 대기압하중 보정 여부에 따른 관측소 속도 및 수직좌표 시계열의 정밀도 변화를 분석하였다. 그 결과, 수직좌표 시계열의 정밀도는 평균 약 4% 향상되었다. 그러나 대기압하중 보정여부에 따른 관측소 속도변화는 발생하지 않았다. 또한 남한 지역의 위도와 경도를 각각 $0.5^{\circ}$ 크기의 격자로 분할하여 대기압하중에 따른 특성을 분석하였다. 그 결과 계절적인 신호가 검출되었고, 그 신호를 사인함수로 곡선접합한 결과 진폭이 3-4mm 수준임을 확인하였다. 그리고 해안에서 내륙지 역으로 갈수록, 그리고 남쪽에서 북쪽으로 갈수록 그 진폭의 크기가 증가하였다.
본 연구에서는 기상 자료와 적설 특성 자료의 관계를 도출하고, 이와 추계 일기 생성 모형을 활용하여 합성 적설심 시계열을 모의하는 방법에 대하여 제안한다. 추계 일기 생성 모형에서는 적설량을 직접 모의하지 않기 때문에 강수량을 적설량으로 변환해야한다. 이를 위해 도입한 관계식은 다음과 같다. 첫째로 기상청 적설 예보의 적설 유무 판단 기준을 이용하였다. 이 기준에서는 상대습도와 지상기온에 따라 강수의 형태를 비, 눈, 진눈깨비로 구분한다. 둘째로 강수가 적설로 판단되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 수상당량비를 지상기온과 회귀 분석하였다. 선행 연구에 따라 3시간 1 mm 이상 5 mm 이하 강수와 3시간 5 mm 이상 강수 사상에 대하여 나누어 sigmoid형 곡선을 이용하여 회귀 분석하였다. 마지막으로 융설에 의한 적설심 감소량을 지상기온과 복사량의 함수로 표현하였으며, 각 변수의 계수는 입자 군집 최적화 방법을 통하여 보정하였다. 추계 일기 생성 모형으로는 AWE-GEN 모형을 활용하였으며, 시험 자료로 강릉(105) 종관기상관측소의 24년 기간(1982-2005) 자료를 활용하여 합성 적설심 시계열을 생성하였다. 합성 적설심 시계열 모의 과정은 다음과 같다. (1) 추계 일기 생성 모형으로 합성 일기 자료 생성, (2) 강수 발생 시 적설 유무 판단, (3) 적설로 판단 시 수상당량비를 계산하여 신적설심 추정, (4) 기존 적설심에 신적설심을 더하고, 적설심 감소량만큼 감소. 위와 같은 과정으로 200년 길이 합성 적설심 시계열을 모의한 결과 극한 사상을 과소 추정하는 경향이 나타나 추가적인 개선이 필요한 것으로 판단된다.
포항공과대학교의 포항풍력에너지연구센터(PoWER Center)가 개발에 참여했던 750 kW급 직접구동형 국산화 풍력발전 시스템(KBP-750D)은 그 개발이 완료 단계에 이르러 설치를 준비하고 있으며 현재 KBP-750D의 상용화를 추진하기 위한 출력성능 및 하중 측정을 통한 실증연구가 진행되고 있다. IEC 61400-13의 규격을 기준으로 수행되는 하중 측정은 수개월간 지속되는 측정을 통한 방대한 하중 데이터 수집 과정과 데이터 검증, 데이터 분류, 시계열 해석, 하중 통계 해석, 주파수 분석, 하중 스펙트럼 해석과 등가하중 해석의 측정 데이터 처리 과정으로 구성된다. 본 연구에서는 하중 측정 데이터를 처리 해석함에 있어서 성력화를 도모하고 정확하면서도 객관적인 성능평가 자료를 확보하기 위하여, 하중 측정에 대한 전용 해석 프로그램의 개발을 추진하였다. 본 논문에서는 하중 측정 데이터에 대한 처리 및 해석 과정을 소개하고 해석 프로그램의 개발 과정 및 수행 결과를 보고한다.
본 연구에서는 차량하중에 의한 상시진동기록을 이용한 교량의 손상추정기법을 연구하였다. 즉, 차량진행 중 측정된 신호로부터 구조물의 모드특성을 구하고, 이를 이용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안기법의 검증을 위하여 차량하중을 재하할 수 있는 모형교량을 제작하여 손상실험을 수행하였다. 차량진행 중 교량의 수직가속도를 계측하였으며, 측정된 가속도시계열로부터 random decrement(RD) 기법을 사용하여 자유진동신호를 구한 후, 이로부터 구조물의 모드특성을 추정하였다. 추정된 모드특성을 기초로 신경망기법을 적용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하였으며, 추정된 결과는 실제 손상과 비교적 잘 일치하였다.
본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.
형식인증시험을 통해 획득된 풍력발전기의 기계적 하중 데이터를 분석하기 위한 관련 프로그램 개발과 절차가 수행되었다. IEC 61400-13 규격을 기반으로 하는 측정 데이터에 대한 검증, 하중유형에 따른 분류, 시계열 및 통계 데이터 분석, 파워 스펙트럼 밀도함수 및 피로하중 스펙트럼 계산, 등가하중 계산 등의 절차가 본 프로그램을 통해 수행되었다. 수집된 데이터들이 피로하중을 산정하기에 충분한가를 판단하기 위해 정상전력생산의 경우에 대한 수집행렬을 구성하였다. 50 개의 하중 범위 분할 개수를 사용하는 우수집계법을 통해 피로하중 스펙트럼이 얻어지며, 사용된 재료에 따라 다르게 S-N 선도의 기울기를 적용하여 최종적으로 등가하중을 산출하였다. 모노파일 하부구조를 가지는 NREL 5MW 풍력발전기의 공탄성 시뮬레이션 데이터에 이용하여 위의 전반적인 절차를 수행하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 아날로그 시 계열정보를 직접 처리할 수 있는 연상기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시 계열정보를 상기할 때 현재의 정보와의 일치 결과만으로 출력(상기결과)을 결정하는 것 외에 과거의 일치결과도 고려한 상태에서 출력을 결정하는 시스템이다. 시스템의 기본적인 능력을 조사하기 위하여 기억패턴을 주기계열로 그리고 하중은 전부 고정하는 조건으로 단순화하여 시뮬레이션을 행하여 오류정정 능력을 갖는 것을 확인하였다. 시간축 방향의 하중을 적절하게 설정하면 기억용량의 증대나 상기 오류의 저감 등의 효과가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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