본 연구는 초고층 건물의 치열한 높이 경쟁이 지속되면서 더 이상 높이만으로는 다른 건물과의 차별성이 부족하다는 인식이 팽배하면서 비정형적 형태에서 경쟁력이 새롭게 부각되고 있다. 또한 비정형 초고층 건물은 높이뿐만 아니라 그 형태로도 국가, 도시, 기업의 경제적 경쟁력을 표출하는 상징성을 드러내고 있다. 디지털 미디어가 도입되기 이전에는 건축물의 구조와 형태사이에 간극이 존재했으며 이를 해결하기 위한 별도의 구조적인 매개물이 요구되었다. 1980년대 후반부터 디지털 기반의 비정형재현 과정이 실험적으로 활용하기 시작하였고 2000년 이전에는 사무공간의 초고층건축으로 사용하거나 산업용 굴뚝, 통신탑 등의 용도가 대부분이었다. 2000년 이후 대다수 글로벌 브랜드호텔 또는 상·주거공간으로 복합·다양한 용도의 초고층건축이 증가하는 추세에 의해 최근의 건축사례들은 이전의 한계를 벗어나고 있음을 분명하게 확인된다. 복잡한 비정형형상으로부터 직접적인 구조체계를 도출하고 사선형, 곡면형이 지닌 조형적인 표현성을 실현할 수 있는 디지털 기반의 형성을 통해 구조와 형태사의 새로운 관계설정에 대한 필요성이 요구된다. 이에 2000년 이후 신축된 건축 가운데 국제초고층협의회(CTBUH)의 데이터를 기준에 의해 초고층 100위의 빌딩을 대상으로 정형 및 사선형, 곡면형 등으로 구분하여 조형적 형태를 인지하는 실질적인 설계가 이루어지는 설계 프로세스를 근거로 한다. 본 연구의 목적은 복잡·다양한 비정형 건축형태를 구축하기 위한 형태의 상호관련성을 유추하는데 목적이 있다. 따라서 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 복합된 용도의 건물에 따른 다양한 형태구성의 고층부의 외관이 보인다. 둘째, 접힘은 내부방향으로 반복적 접힘이 적용되어 나타난다. 셋째, 2방향 곡면은 twist의 속성을 가지는 pure, helix, spiral twist 유형의 대부분 나타난다. 그러므로 향후 본 연구를 기반으로 미래 초고층건축의 형태분류 및 양상을 예측하는데 기초적 데이터로서 활용하고자 한다.
대도시에서 초고층 건물의 필요성은 구조 기술자에게 새로운 문제를 안겨주었다. 기둥축소의 효과는 설계 및 시공에 있어 특별한 주의를 요구한다. 기둥의 축소는 칸막이, 마감, 그리고 설비체계와 같이 수직하중을 지탱하도록 고려되어 있지 않은 비구조적인 요소에 영향을 미친다. 또한 각 기둥의 축소량 차이는 주위의 슬래브 및 보와 같은 부재들을 경사지게 한다. 축소량을 예측하는 목적은 부등 축소량의 차이를 미리 보정하는데 있다. 본 연구는 부동 축소량에 의한 주구조부재의 영향에 대한 내용을 다루었다. 자중으로 인해 초지 수직변위를 갖는 52층 철근콘크리트 구조물에 지진하중을 적용하여 구조물에 미치는 영향을 평가하였다. 각 수직구조요소에 대한 축소량은 전산화된 기둥축소 해석 프로그램을 이용하여 예측되었으며 지진하중으로 인한 축소량이 보정된 구조물과 보정되지 않은 구조물 사이의 응력을 조사하였다.
본 고에서는 HEMT를 사용하여 제작할 수 있는 여러가지 초고주파 소자들에 대하여 간락하게 나마 알아보았다. 고속 전자 이동 트랜지스터의 전위 우물이 가진 특성으로 인한 2차원 전자 개스(2DEG)의 이동을 이용한 고속소자의 사용은 정보의 보다 빠른 전달을 가져다 주었고 현재의 데이터 처리요구에 부응하고 있다. 최근 선진국의 초고주파 기술동향으로 볼때 HEMT의 구조와 동작에 관한 연구가 활발히 이루어 지고 있는 실정이며 그에 따른 초고주파 집적회로의 주파수 동작영역이 계속 넓어지고 있다. 하지만 현재 우리나라의 초고주파수에 대한 관심은 실로 놀라울 만큼 급부상하고는 있다고는 하나 그 초고주파대역에 사용되는 소자는 거의 선진국으로부터 전량에 가까운 정도로 수입에 의존하고 있는 실정이다. HEMT는 FET에 대한 응용소자로서 개발의 여지가 충분한만큼 관심을 가질 필요가 있다. 실제로 HEMT가 상업적으로 많이 이용되고 있는 분야는 저잡음 특성이 강하기 때문에 저잡음 증폭기용 소자로 사용되고 있고 제작시에 도핑되는 층의 배열을 변형하거나 첨가하여 소자내의 2차원 전자개스 층을 확장하여 어둑 빠른 소자 개발도 현재 이루어지고 있는 실정이다. 점점 더 증가하는 초고속 통신 시스템의 요구와 초고주파와 밀리미터파의 이용은 고속전자이동 트랜지스터의 미래를 밝게 해줄것이다.
초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. 빠른 초고해상도 합성곱 신경망 (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 합성곱 층로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 역합성곱 층에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 합성곱 신경망 가속기를 제안한다. 특히 역합성곱 층을 합성곱 층으로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 3.47배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.
본 연구는 초고층 건축물의 기본계획을 바탕으로 철근콘크리트 코어 벽체의 두께를 최적화하여 실시설계에 적용하는 과정에서, StrAuto를 통한 수많은 케이스의 반복해석을 통하여 최적 케이스를 찾아내어, 설계 방향과 한계에 대한 가이드라인을 설정하기 위한 프로세스를 구축하기 위한 실용화 연구이다. 코어 벽체의 두께와 강도를 변경하면서 StrAuto를 통해 반복해석을 수행하고 해석결과를 시각적으로 표현하여 설계자가 어떤 방향으로 설계를 진행할지를 결정하는데 중요한 참고자료로 활용하도록 프로세스를 정립하였다. 본 논문은 기본적인 구조설계가 완료된 상태에서 설계자가 원하는 방향에 대한 수많은 케이스를 빠르게 검토하여 올바른 실시 설계 방향을 설정하는 프로세스를 구축했다는 점에서 큰 의의를 찾을 수 있다.
100층 이상의 초고층 건축물이 현실로 다가오면서 이에 수반되는 것이 구조체에 사용되는 재료의 고성능화 이며, 콘크리트 재료 또한 고성능 콘크리트의 사용이 불가피하게 되었다. 이러한 고성능 콘크리트에서 가장 중요한 것은 초고층 건축물에서 부재 단면 축소를 위해서 매우 높은 강도를 수반되어야 한다. 따라서 최근 몇 년 사이 초고강도 콘크리트의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 초고강도 콘크리트에 대한 연구가 강도 발현에만 주안점을 두고 있어 이에 대하여 수반되는 기타 물리적 역학적 특성에 대한 자료가 매우 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초고강도 콘크리트의 물리적 역학적 특성에 대하여 실험을 통한 데이터를 확보하고 분석하여 초고층 건축물에 사용함에 있어 요구되는 성능을 파악하는데 기초적인 자료로 사용하고자 하는데 그 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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