본 연구의 목적은 프리캐스트 콘크리트(PC) 대형판 구조물의 축소모델 제작 및 실험기법에 관한 정보을 제공하는 것이다. 적용된 축소율은 1/5이며, 4가지의 실험이 수행되었다. : 모델 콘크리트와 모델 철근의 재료실험, 수평접합부의 압축실험, 수직접합부의 전단실험, 2층 부분구조물의 정적 주기 실험, 이들 실험결과를 기초로 다음의 결론을 도출하였다. : (1)모델 콘크리트는 일반적으로 예상보다 압축강도가 크게 나타났다. (2)모델 철근은 진공관을 사용하지 않고 열처리를 할 경우 연성의 저하를 보인다. (3)수평접합부와 수직접합부의 파괴모드는 실물크기와 모델이 거의 유사하였으나. 모델의 강도는 상사법칙에 의한 요구강도보다 크게 나타났다. (4) 실물크기와 유사하게 모델철근의 연성과 모델 콘크리트의 압축강도를 확보할 수 있다면, 1/5모델 부분구조물의 이력거동은 실물크리와 매우 근접되게 나타낼 수 있다.
핵분열 생성물 방출량을 계산하는 모델들에 대한 비교 분석을 위해 GAPCON-THERMAL-2 Revision 2 (GT2R2) 코드를 이용하여 Beyer-Hann , Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction, ANS5.4와 Modified ANS5.4 핵분열 생성물 방출 모델들을, RISO-M2-2C 핵연료봉의 실험결과와 비교하였다. Beyer-Hann 모델은 실험결과보다 낮게 예측한반면 ANS5.4 모델은 실험결과 보다 높게 예측하였다. 한편 NRC High Burnup Correction을 한 Beyer-Hann 모텔과Modified ANS5.4 모델은 실험 결과와 비슷한 방출비를 예측하였다. 이러한 결과를 확인하기 위해 국부적인 핵연료 온도와 연소도를 검토한 결과 ANS5.4 모델이 .Modified ANS5.4 모델보다 온도와 연소도에 따라 더 민감한 반응을 보이고 있으며, Beyer-Hann 모텔은 연소도 영향이 없이 각 온도 영역에서 일정하였고, Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction 모델은 20,000MWd/MTU 연소도 이상영역에서 연소도 영향을 보이고 있다.
하이브리드 구조실험에서는 구조물을 여러 개의 부분구조물로 나누어서 실험과 해석을 하고 이의 결과를 합쳐서 전체적인 구조물의 거동을 파악한다. 이러한 방법은 진동대 실험과 비교하여 구조물의 크기제한의 영향을 받지 않는 유사동적 실험에 효과적이다. 하이브리드 구조실험과정에서 발생된 데이터와 관련 정보를 저장하고 검색할 수 있는 컴퓨터시스템을 만들기 위해서는 하이브리드 구조실험과 관련된 정보를 체계화시켜서 구성하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문은 하이브리드 구조실험에 관련된 정보를 표현하는 데이터 모델을 제시하고 있는데, 이 데이터 모델은 포괄적인 구조실험 정보를 표현하는 데이터 모델의 하나인 리하이 모델에서 하이브리드 실험부분을 개선한 것이다. 하이브리드 구조실험에서의 부분구조물들을 표현하기 위하여 실험모델 클래스와 해석모델 클래스를 정의하였고, 이러한 클래스들의 정보교환을 조정하는 클래스를 정의하였으며, 제한된 범위의 시스템을 구현하여 객체들 간의 연결 상태를 파악할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 기술한 데이터 모델은 구조실험자와 연구자들이 사용할 수 있는 하이브리드 구조실험 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템을 개발하는데 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.
재료공학에서 머신러닝을 이용해 목적 성능에 부합하는 물질의 조성을 탐색하는 연구가 있다. 물질의 성능은밀도 범함수 계산을 통해 시뮬레이션 할 수 있지만, 계산량이 많은 문제가 있다. 본 연구를 통해 우리는 고효율 페로브스카이트 태양광전지를 만들기 위한 페로브스카이트 조성을 추천하는 심층신경망과 베이지안 최적화 모델을 제안했다. 본 연구에서 높은 전력효율이 예상되는 페로브스카이트 조성을 심층신경망과 베이지안 최적화 방법을 통해 추천하는 모델을 구현하였다. 심층신경망 모델은 주어진 조성과 실험조건에서 예상되는 전력효율을 예측해 베이지안 최적화를 통한 탐색과정에서 소요되는 실험비용을 줄인다. 베이지안 최적화 모델은 실험공간을 입력으로 받아 고효율이 예상되는 실험조건을 출력하는데, 미리 설정한 실험공간만을 탐색하기 때문에 실험적으로 가능한 출력값만을 제시 할 수 있다. 본 연구는 심층신경망과 베이지안 최적화 방법을 조합해 주어진 실험공간을 탐색하는 시간과 비용을 최소화하는 방법을 제시한다
전투실험은 미래 작전 요구능력을 충족하는 신기술/신체계, 신교리, 신조직의 대안을 반복적으로 실험하고, 성숙시켜서 성공이 보장되는 전투발전 소요를 제기하는 과정으로 우리 군에서도 1999년 이후 육군을 중심으로 교리 및 정책, 전술 등의 분야에 적용되는 전투실험을 수행하고 있다. 전투실험을 수행하는 다양한 방법들이 있으나 국방시뮬레이션 모델을 활용하는 전투실험이 비용 및 효용성 측면에서 매우 유리한 것으로 인식되어 국내의 전투실험 과제수행에 있어서도 다수의 국방시뮬레이션 모델이 활용되고 있다. 특히 한국국방연구원이 1991년 이후 지속적으로 운용하고 있는 JANUS 모델은 단위 무기체계 수준의 상세한 무기체계 모의가 가능하고 무기체계 획득 및 교리검증 시에 탁월한 효용성을 발휘할 수 있으므로 다양한 전투실험과제에 활용되고 있다. 본 연구는 육군 전투실험에서의 JANUS 모델 활용기법을 체계적으로 검토하여 국방시뮬레이션을 활용한 효과적인 전투실험 기법을 분석하고 개선사항을 도출함으로써 우리 군의 시뮬레이션 발전에 기여하고자 한다.
심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
본 논문의 목적은 AZ31 마그네슘합금의 균열성장거동의 경향을 묘사할 수 있는 실험적 피로균열전파모델을 평가하여 적합한 모델을 제시하는 것이다. 3가지 최대하중 조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 평가에 필요한 통계적 균열성장 데이터를 획득하였다. 평가에 사용된 실험적 모델은 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델, 수정된 Forman 모델이며, 각 모델의 파라미터를 통계적으로 추정하기 위하여 최우추정법을 사용하였다. 마그네슘합금의 균열성장거동의 경향을 잘 묘사하는 모델은 Paris-Erdogan 모델과 Walker 모델이며, 모델의 파라미터 중 피로균열성장속도지수는 재료상수가 될 수 있음을 밝혀내었다.
기존에 개발되었던 자기충전 콘크리트의 거푸집 예측 모델에 대해 실험을 통한 검증이 이루어졌다. 실험실에서 거푸집 압력을 모사할 수 있는 실험 장비를 제작하였으며, 자기충전 콘크리트에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과로부터 각각의 재료에 대해 모델 교정(Calibration)을 수행하였고, 일반적인 타설 조건을 고려한 거푸집 압력 측정 실험과 교정된 모델로 부터 얻은 해석결과를 비교해 보았다. 모델을 구성하는 파라미터는 재하시간에 따라 특정한 경향을 나타내었으며, 해석 값이 측정된 거푸집 압력의 시간에 따른 변화를 정확히 모사하였다.
주파수 응답함수를 직접 이용하는 응답함수 방법을 이용하여 8자유도계, 보, 그리고 보구조물의 모의실험과 실험을 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 잡음이 혼입된 경우도 데이타를 취하는 주파수 점의 개수를 늘려줌으로써 정확한 결과를 얻는 것이 가능하다. 둘째, 실제 보에 대해서 유한요소모델의 개선을 행하여 실험과 일치하는 결과를 얻을 수 있다. 세째, 볼트로 체결된 보구조물에 대해 유한요소모델의 개선을 통한 결합부의 동정을 통해 실험과 더 잘 일치하는 유한요소모델을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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