• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
• /
• pp.292-295
• /
• 2009

본 논문에서는 평판구조물의 정적 및 동적해석에 사용할 목적으로 성능이 향상된 평판유한요소를 제시하였다. 이 요소는 비적합변위형과 선택적 감차적분방법 그리고 대체전단변형률장을 복합적으로 적용하여 각각의 장점들을 포함하는 향상된 거동을 보여주고 있다. 또한 비적합변위형의 적용으로 발생되는 조각시험의 실패 문제점을 해결하기 위하여 직접수정법을 평판유한요소의 개선에 사용하였다. 대표적인 검증문제에 대한 수치해석작업을 통하여 본 연구에서 개발한 요소는 가상적인 제로에너지모드 및 전단잠김현상의 발생과 같은 문제를 나타내지 않음을 알 수 있었다. 특히 찌그러진 형상으로 모형화 한 경우에 있어서도 전단잠김현상이 발생하지 않았다. 본 연구에서 수행한 동적반응해석 시험에 있어서도 이론해와 잘 일치하는 결과를 보여주었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제18권6호
• /
• pp.569-579
• /
• 2016

국내 터널 갱구사면에 안정성을 확보하기 위한 사면보강은 앵커, 쏘일네일 및 록볼트 등을 이용한 다양한 공법이 사용되고 있다. 갱구 사면보강공법 및 보강재 배치, 보강재 길이 등을 선정하기 위해서는 시행착오법 등 시간이 많이 소요되기도 하며, 최적조건의 상태가 선정되었는지에 대한 검증이 쉽지 않은 경우도 발생한다. 본 연구에서는 FLAC3D 프로그램에 내장된 FISH 언어를 사용해서, 차분진화 알고리즘(DEA)을 적용한 최적화기법을 개발하였다. 갱구사면 보강공법 중에 쏘일네일링 공법에 대한 데이터베이스를 구축한 후, FLAC3D 해석을 통한 안전율 기반의 최적보강배치 계획을 선정할 수 있도록 하였다. 수치해석 결과, 완전조합(FC)에 비해서 DEA 기반의 최적화기법이 해석회수가 8배 정도 감소함을 확인하였다. 갱구 사면보강 설계 시 개발된 시스템을 활용하면, 최적보강배치 계획을 상대적으로 쉽게 선정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 광물과 암석
• /
• 제36권3호
• /
• pp.199-212
• /
• 2023

확산은 지구물질은 물론 운석과 같은 우주물질의 원소 및 동위원소 연구에서 매우 유용하게 활용될 수 있다. 고온의 태양계 성운에서 일어난 확산과 상대적으로 저온의 소행성에서 일어난 열수 변질 과정에서의 확산 양상은 다르기 때문에 광물에 기록된 원소 및 동위원소 확산에 대한 모델 수립은 초기 태양계 진화를 이해하는데 있어 특히 중요하다. 광물 입자 경계를 따라 일어나는 빠른 입계 확산은 닫힌계에서 구성 광물간 원소 또는 동위원소의 교환을 수치 모델화하는데 유용하며, 본 연구에서는 유한차분법을 이용하였다. 수립된 빠른 입계 확산 수치 모델은 1) CH 콘드라이트의 아메바 형태 감람석 집합체(amoeboid olivine aggregate; AOA)내 사장석의 마그네슘-26(²⁶Mg) 동위원소 조성 변화와 2) CO 콘드라이트의 콘드률, AOA, 기질 구성 광물간 Fe-Mg 상호 확산에 적용되었다. 빠른 입계 확산을 통해 광물 결정의 표면에서는 평형상태에 도달할 수 있다는 가정에 기반해서 평형상태 동위원소 질량 분배(equilibrium isotopic fractionation)와 평형상태 원소 분배(equilibrium partitioning)도 수치 모델에 포함하였다. 모델을 통해 닫힌계를 구성하는 구성 광물간 원소 또는 동위원소의 교환과 확산으로 실제 운석에서 관찰된 원소 및 동위원소 조성 분포를 설명할 수 있음을 보였다. 또한 암석을 구성하는 광물이 여러 종류일 경우에 폐쇄 온도는 확산이 가장 느린 광물종에 의해서만 결정되는 것이 아니라 전체 광물들의 함량비에도 크게 영향을 받는다는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권1호
• /
• pp.225-231
• /
• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.