이 논문에서는 패널, 깊은 보 그리고 전단벽과 같이 평면응력상태하에 있는 철근콘크리트 구조물의 비선형 유한요소해석에 있어서의 직교이방성 콘크리트 구성 모델의 적용성을 보여준다. 등가의 일축 변형을 개념을 토대로 콘크리트의 구성 관계가 주변형률 축과 일치하고 하중이력에 따라 회전하는 직교하는 축에 대해 제시된다. 제안된 모델은 이축 압축응력상태와 인장-압축 응력상태에서 각각 압축강도의 증가와 인장 저항력의 감소효과를 보여주는 이축 파괴영역의 정의를 포함한다. 인장균열이 발생한 후, 콘크리트의 압축강도의 감소효과가 제시되고, 인장강화효과로 알려진 철근에 의해 지지되는 콘크리트의 인장응력이 고려된다. 평균응력과 평균변형률 개념을 사용하여 힘의 평형, 적합조건 그리고 철근과 철근을 둘러싼 콘크리트 사이의 부착응력-슬림 관계를 토대로 인장강화효과를 모사하기 위한 모델이 제안된다. 유한요소 모델에 의한 예측은 유용한 실험자료와의 비교에 의해 입증된다. 이 논문에서는 해석결과와 이상화한 전단 패널실험으로부터 얻어진 실험값의 비교연구가 수행되고, 제안된 모델의 타당성을 보여주기 위해 서로 다른 응력상태하의 전단 패널 보와 벽체의 힘-변위 관계를 평가하였다.
본 논문에서는 강화학습을 이용하여 몰입형 영상의 압축 효율을 향상시키는 기법을 제안한다. 몰입형 영상이란 3DOF+ 영상 혹은 Point Cloud 영상과 같이 사용자가 직접 체험할 수 있는 영상을 의미한다. 또한 몰입형 영상은 그 특성에 의해 방대한 양의 정보를 가지고 있다. 따라서 이를 압축하기 위한 압축 방법들이 연구되고 있으며, 일반적으로 3D 공간의 영상을 2D 공간으로 사영하는 방식을 사용한다. 하지만 이 과정에서 정보가 존재하지 않는 영역이 생성되며 이는 압축 효율 저하의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 영상의 특성을 반영할 수 있도록 강화학습을 통한 채우기 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 기법이 기존 기법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 구조재로 널리 사용되는 일방향 탄소섬유강화 플라스틱 복합재 적층구조의 충격 후 압축강도에 대한 시험 및 유한요소해석을 수행하였다. 연구에서 사용된 복합재 적층판은 적층방법에 따라 2종류로 구분되며, 각 적층판에는 4가지의 충격에너지를 적용하였다. 충격 및 압축강도 시험은 미국재료시험협회 규격을 준수하여 수행하였으며 비파괴검사 방법인 C-Scan을 통해 충격손상을 분석하고 압축시험을 통해 충격 후 압축강도를 산출하였다. 충격 및 압축강도 해석은 복합재 섬유/기지/단층/적층판 수준의 손상과 파손을 점진적으로 예측할 수 있는 점진적 파손해석을 사용하였다. 접촉하중, 처짐, 충격손상, 압축강도 등에 대한 시험 및 해석결과의 비교로부터 해석결과의 타당성을 확인하였다.
단섬유강화 고분자 복합재료의 고온압축 프레스 성형 시 유리섬유의 유동을 지배하는 인자인 유리섬유와 모재의 유동성에 관하여 연구하기 위하여 ?h트 스트랜드의 교차각도를 $30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ}$로 배향하여 모재와 적층시킨 다음 열압축프레스를 사용하여 1차로 시트를 제작하고, 이 제작된 시트를 가열로로 가열하여 열압축프레스로 2차 고온압축 프레스 성형한다. 여기서, 압축속도와 압축비를 변화시켰을 때 발생되는 유리섬유의 배향에 관한 실험결과를 고찰한다.
본 논문에서는 강화학습을 이용하여 비활성 영역 패딩하여 동영상 압축 효율을 향상시키는 기법을 제안한다. 비활성 영역이란 360 영상 혹은 3DOF+ 영상의 예시와 같이 영상 내에서 정보가 존재하지 않는 영역을 의미한다. 하지만 이러한 비활성 영역은 일반적으로 영상의 압축 성능을 제한한다. 기존에는 이를 해결하기 위해 활성 영역과 비활성 영역의 경계부분을 필터링하여 압축 성능을 향상시켰다. 하지만 이러한 방법들은 영상의 특성을 적절하게 반영하지 못하게 된다. 제안하는 기법에서는 영상의 특성과 압축 과정을 고려한 강화학습을 통해서 패딩을 진행하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존 기법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
지반재료의 응력-변형률 관계는 다양한 변형률에서 비선형적인 거동을 나타내며 지반 또는 지반구조물의 변형 및 응력예측에 필요하다. 또한 유한요소해석과 같은 수치해석을 위해서는 지반재료의 비선형 특성에 대해 보다 많은 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 시멘트와 플라이애시(비회)로 혼합 강화된 입상지반재료를 대상으로 일축압축시험을 실시하였고, 시험결과에 기초하여 파괴전 비선형 거동을 재현할 수 있는 다양한 응력-변형률 예측모델의 적용성을 평가하기 위하여 정규화된 비선형 응력-변형률 관계를 일반적으로 사용되는 쌍곡선 및 대수, 지수 등과 같은 모형에 적용하여 강화된 입상지반재료의 파괴전 거동을 평가하였다.
During a hemisphere-type compression molding, the wrinkles are caused by complex stress condition. It is very important to clarify the degree of wrinkles in order to have good products. In this paper, the effects of numbers of needling and initial area on the degree of wrinkles are studied. the degree of wrinkle is expressed as nonhomogeneity.
철도에서 강화노반은 궤도의 변형에 직접적인 영향을 주는 중요한 노반층이다. 따라서 강화노반재료의 거동에 대한 깊은 이해가 요구된다. 이에 본 연구에서는 철도의 강화노반재료로 사용되는 재료를 대상으로 입도 특성과 시공조건 및 하중조건에 따른 회복탄성계수에 대한 실험적 연구를 대형삼축압축시험으로 수행하였다. 시험 결과 최대입경, 입도분포, 다짐함수비 등이 회복탄성계수로 평가된 재료 성능에 영향을 미치지만 하중 주파수는 큰 영향이 없다는 것을 확인할 수 있었다. 열차 운행 환경에 적합한 시험 결과를 제시하여 향후 강화노반 재료의 해석 등의 유용한 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 제한적이지만 회복탄성계수 예측 모델에 대한 상수값을 제시하여 다양한 하중조건에 따라 회복탄성계수를 적용하도록 하였다.
최근에 플라스틱 복합재료는 고강도, 초경량이라는 재료의 우수한 성질과 높은 생산성으로 인해서 그 활용도가 급속히 증가하고 있고, 그 중 섬유강호 플라스틱 복합재료는 가장 각광받는 재료중 하나이다. 본 연구에서는 연속섬유강화 플라스틱 복합재료를 열간 압축성형법을 이용하여 성형조건을 변화시켜 성형한 후 성형품의 성형성에 대하여 연구하였다. 연속섬유강화 플라스틱 복합재료를 압축 성형할 때 발생하는 문제점은 유동 속도차에 의한 섬유와 모재간의 분리현상이다. 이 분리현상으로 인해 성형품은 불균질해지고 이방성이 되어 기계적 특성 등에 영향을 받는다. 그러므로 분리에 영향을 미치는 섬유구조 및 기하하적 형상 등 성형조건을 연구할 필요가 있다. 니들펀칭 횟수 NP=0 punches/$\textrm{cm}^2$인 경우 성형시 모재와 강화재간의 분리현상이 증가하여 성형품의 성형성에 큰 영향을 미친다. 또한 펀치의 반경 rp=1mm일 경우 압축성형에 의한 큰 형상변화에 의하여 역시 분리현상이 증가한다. 본 논문에서는 성형공정 인자들이 제품의 성형성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 연속섬유강화 플라스틱 복합재료를 니들펀칭 횟수를 변화시켜 복합판을 제작한 후, 펀치의 반경을 변화시켜 고온 압축성형 하였을 때 일어나는 불균질도와 성형품의 두께를 측정하여 비교하고, 이에 미치는 금형 코너부의 반경 및 니들펀칭 횟수의 영향에 대해서 검토한 결과를 보고한다.
강화 학습(reinforcement teaming)은 시행-착오(trial-and-er개r)를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로, 실시간 강화 학습(online reinforcement learning)과 지연 강화 학습(delayed reinforcement teaming)으로 분류된다. 본 논문에서는 미로 환경에서 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있는 실시간 강화 학습 시스템(ONRELS : Outline REinforcement Learning System)을 제안한다. ONRELS는 현재 상태에서 상태전이를 하기 전에 선택 가능한 모든 (상태-행동) 쌍에 대한 평가 값을 갱신하고 나서 상태전이를 한다. ONRELS는 미로 환경의 상태 공간을 압축(compression)하고 나서 압축된 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 실험을 통해 미로 환경에서 ONRELS는 TD -오류를 이용한 Q-학습과 $TD(\lambda{)}$를 이용한 $Q(\lambda{)}$-학습보다 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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