Stockmayer 분자 모델을 도입하여 선형분자인 CO분자를 쌍극자 분자로 단순화하여 CO 기체의 YHB 동경분포함수 (radial distribution function)를 컴퓨터로 계산하였다. 얻어진 CO 분자의 YHB 동경분포함수의 신뢰도는 여러 온도에서의 밀도 변화에 따른 CO 기체의 압력을 계산하여 조사하였다. 계산된 압력들은 문헌에 알려진 CO기체의 압력과 잘 일치하였으며 계산에 사용된 온도는 273, 298, 373 K, 그리고 조사한 밀도의 범위는 최대 약 $0.013/{\AA}^3$ (최대 압력 = 1000 atm)까지이다. 계산된 압력들이 문헌에 나타난 실험치와 잘 일치하는 것으로 나타났으므로 구해진 YHB 동정분포함수는 CO 분자의 압력과 같은 밀도변화에 민감한 각종 물리 화학적 평형 양들을 신뢰성있게 계산 및 예측할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이 연구에서 CO 기체의 dipole-dipole 상호작용은 약 2.5 분자직경까지 효과적으로 작용하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 강한 반복하중하에서 강부재가 파괴에 이르는 손상과정을 규명하고, 손상과 관련된 인자들을 이용하여 손상지수를 제시하며, 이와 관련된 해석 기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 제안된 손상평가 방법은 변형이 가장 심하게 집중된 단면에 있어서 국소 변형율의 이력에 초점을 맞추어 유도되었다. 해석모델은 좌굴변형의 발생 방향을 가정한 켄틸레버형 강상자형 부재이다. 파괴에 이르는 중심 압축하중과 일정 압축하중이 가해진 상태에서 반복 제어변위가 작용하는 강부재에 대해 비선형해석을 실시하였다. 본 해석에 적용된 주요 변수는 하중 재하패턴, 강종이다. 각 변수가 파괴모드, 변형능력, 그리고 손상과정에 미치는 영향을 기술하였고, 각각 강종에 따른 파괴 과정을 비교하였다. 그 결과 강한 반복하중하에서의 강부재의 파괴는 국부좌굴에 의해서 결정되고 특히 파괴와 직접적으로 연관성이 있는 국소 소성변형율과 관련되어 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 다양한 설계조건 하에서 철골보의 내화시간을 평가할 수 있는 산정식을 열-구조 연성해석(fully coupled thermo-mechanical analysis)을 토대로 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 산정식은 철골보의 화재거동에 미치는 주요 인자를 구조변수 및 열변수로 명시적으로 반영하므로 각 설계변수의 내화성능에 대한 영향을 설계자가 쉽게 정량적으로 파악할 수 있는 강점이 있다. 광범위한 변수해석을 수행하기에 앞서 실물대 화재실험 결과를 활용하여 본 연구의 열-구조 연성해석모델의 타당성을 검증한 후, 철골보에 붕괴처짐(run-away deflection)이 발생할 때까지 화재거동에 대한 각 변수들의 영향력을 검토하였다. 이러한 수치해석결과를 다양한 설계조건에서 철골보의 내화시간 예측에 활용할 수 있도록 다중선형회귀분석을 통해 통계학적으로 신뢰도가 높은 평가식을 제안하였다. 현행 사양설계기준에서의 활용법을 사례를 들어 예시하였고, 제시된 식으로부터 얻어지는 경제성과 장점을 입증하였다.
최근 비 휘발성 메모리 시장의 확대와 수요가 많아지면서, 비휘발성 메모리 소자의 제작에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 실리사이드 나노입자를 적용한 소자는 현 실리콘 기반의 반도체 공정의 적용이 용이하다. 따라서 본 연구에서는 실리사이드 계열의 화합물 중에서 일함수가 4.63 eV인 Vanadium silicide (V3Si) 나노입자 메모리소자를 제작하여 전기적 특성과 열 안정성에 대하여 알아보았다. p-Si기판에 약 6nm 두께의 SiO2 터널층을 건식 산화 방법으로 성장시킨 후 V3Si 나노입자를 제작하기 위해서 V3Si 금속박막을 스퍼터링 방법으로 4 nm~6 nm의 두께로 터널 절연막 위에 증착시켰다. 그리고 컨트롤 절연막으로 SiO2를 초고진공 스퍼터를 이용하여 50 nm 증착하였고, 급속 열처리 방법으로 질소 분위기에서 $800^{\circ}C$의 5초 동안 열처리하여 V3Si 나노 입자를 형성하였다. 마지막으로 200 nm두께의 Al을 증착하고, 리소그래피 공정을 통하여 채널 길이와 너비가 각각 $2{\mu}m$, $5{\mu}m$, $10{\mu}m$를 가지는 트랜지스터를 제작하였다. 제작된 시편의 V3Si 나노입자의 크기와 균일성은 투과 전자 현미경으로 확인하였고, 후 열처리 공정 이후 V3Si의 존재여부의 확인을 위해서 X-ray 광전자 분광법의 표면분석기술을 이용하여 확인하였다. 소자의 전기적인 측정은 Agilent E4980A LCR meter, 1-MHz HP4280A와 HP 8166A pulse generator, HP4156A precision semiconductor parameter analyzer을 이용하여 측정온도를 $125^{\circ}C$까지 변화시키면서 전기적인 특성을 확인하였다. 본 연구에서는 온도에 선형적 의존성을 가지는 전하누설 모델인 T-model 을 이용하여 나노입자 비휘발성 메모리소자의 전하누설 근원을 확인한 후, 메모리 소자의 동작 특성과의 물리적인 연관성을 논의하였다. 이를 바탕으로 나노입자 비휘발성 메모리소자의 열적안정성을 확보하고 소자 특성향상을 위한 최적화 구조를 제안하고자 한다.
KF-16의 1/33 축소 모형 공력 데이터베이스를 기반으로 풍동실험에 적응적 실험설계법을 적용하는 경우 실험의 정확도뿐만 아니라 풍동 실험에 소요되는 비용을 최소화할 수 있도록 추가 실험점 선택 방법에 대한 연구를 수행하였다. 라틴방격법을 이용하여 초기실험점을 선택하였고, Gaussian Process를 통해 불확실성이 가장 크면서도 실험에 소요되는 비용이 상대적으로 적은 추가 실험점을 선택하였다. 공력계수 모델링은 가장 비선형성이 큰 피칭모멘트계수를 정확히 모델링 하는 것을 목표로 하였다. 실험 비용을 고려한 적응적 실험설계법을 적용한 경우, 기존의 적응적 실험설계 방법론에 비해 모델의 정확도와 실험에 소요되는 비용에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다.
본 연구에서는 마이크로 입자들로 구성된 매트릭스의 강섬유 보강 시멘트 복합체에서 강섬유가 압축강도에 미치는 영향을 규명하고자 하였으며, 강섬유의 섬유혼입률과 섬유형상비에 따른 영향을 파악하고 혼입률과 형상비를 동시에 고려한 변수인 섬유보강지수(RI)에 따른 압축강도의 변화를 살펴보았다. 실험결과에 따르면 마이크로 입자로 구성된 매트릭스의 강섬유보강 복합체에서는 섬유보강지수가 증가에 따라 압축강도가 선형적으로 증가하였다. 이와 같은 결과로부터 섬유보강지수와 압축강도와의 관계를 나타내는 모델식을 제안하였다.
본 연구에서는 스카이브릿지 설치위치 및 연결된 구조물의 고유진동주기 차이에 따른 전체 구조물의 진동제어 효과를 분석하였다. 이를 위하여 스카이브릿지로 연결된 40층과 50층 구조물을 예제 구조물로 사용하였고, 등가모형화기법을 이용하여 예제 모델을 구성하였다. El Centro 및 Taft 지진을 사용하여 경계비선형 시간이력해석을 수행하였고 구조물의 동적거동과 진동제어 효과를 분석하였다. 해석결과 변위응답은 스카이브릿지를 상부층에 설치할수록 더 효과적으로 제어할 수 있었고 가속도응답은 구조물의 중간층부근에 설치할 때 더 효과적으로 저감시킬 수 있었다.
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
Sandwich구조는 복합구조의 특별한 hybrid구조의 형태로써 두 층의 얇은 표면재와 가운데 두꺼운 층인 경량의 심재로 구성되어 있으며, 이는 표면재와 심재가 접착된 일체로써 서로의 단점을 보완하면서 구조 효율을 높인 형상이다. 또한 심재는 표면재에 비해서 상당히 두꺼운 두께를 갖기 때문에 전단 변형이 중요하므로 굽힘 강성도(bending stiffness) 계산에 전단효과가 고려되어야 한다. 구조 설계에서 중요한 목적은 중량 감소에 있기 때문에 본 논문에서는 sandwich panel의 설계시 표면재와 심재의 두께 및 재질을 변화시켜 제한조건에 맞는 최소 중량을 얻는 데 중점을 두었다. 본 해석에서 sandwich panel의 최소중량을 얻기 위하여 표면재와 전단력을 고려한 심재의 변형에 따른 변형에너지를 각각 계산한 후, 최소 potential 에너지 원리를 적용하여 목적함수의 최적치를 구하였다. 설계 제한조건으로는 허용 처짐, 허용 굽힘응력, 허용 전단응력과 국부적인 불안정 상태의 wrinkling 응력이 고려되었으며, 설계 모델은 수직 분포 하중에 의한 여러가지 경계조건에 따른 sandwich panel을 대상으로 하였다. 비선형 최적화 기법은 Nelder and Mead Simplex Search Method와 Hooke and Jeeves Pattern Search method에 External Penalty Function이 적용된 SUMT방법을 결합시킨 SUMTNM와 SUMTHJ를 사용하였으며, 해석 결과는 sandwich panel의 구조 설계에 활용할 수 있도록 표를 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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