• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.281-285
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• 2008

Eigenvalue reduction schemes approximate the lower eigenmodes that represent the global behavior of the structures. In the previous study, we proposed a two-level condensation scheme (TLCS) for the construction of a reduced system. And we have improved previous TLCS with combination of the iterated improved reduced system method (IIRS) to increase accuracy of the higher modes intermediate range. In this study, we apply previous improved TLCS to multi-level sub-structuring scheme. In the first step, the global system is recursively partitioned into a hierarchy of sub-domain. In second step, each uncoupled sub-domain is condensed by the improved TLCS. After assembly process of each reduced sub-eigenvalue problem, eigen-solution is calculated by Lanczos method (ARPACK). Finally, Numerical examples demonstrate performance of proposed method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.73-73
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• 2011

일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1250-1253
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• 2009

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 있어서 주로 기후모형인 Global Climate Model (GCM)이 사용되고 있다. 그러나 이러한 기후모형의 공간적 해상도는 $3^{\circ}{\sim}4^{\circ}$ 정도로 한반도의 경우 바다로 묘사되기도 한다. 따라서 GCM을 이용해서 기후변화가 유역단위 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 일반적으로 축소기법이 사용되고 있다. 현재까지 다양한 축소기법이 개발되었으며, 대표적인 모형으로는 SDSM(Statistical Down-Scaling Model)과 LARS-WG(The Long Ashton Research Station Weather Generator)이 있다. 이에 본 연구에서는 SDSM, LARS-WG와 함께 최근에 축소기법으로 사용되고 있는 인공신경망 기법을 이용해서 CCCMA(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 일 단위로 모의한 CGCM3 A2 시나리오를 기반으로 우포늪의 강우 및 온도시나리오를 구축하였다. 대상 지점인 우포늪은 경상남도 창녕군 우포늪(위도 $35^{\circ}$33', 경도 $128^{\circ}$25')에 위치하고 있으며, 모의 기간은 CASE1의 경우 현재, CASE2는 2050$^{\sim}$ 2080년, CASE3는 2080년$^{\sim}$2100년으로 각각 구분하여 축소기법을 적용하였다. 축소결과 축소기법에 따라 일정정도 차이를 보이기는 하였으나 강우와 온도 모두 증가하게 됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.588-591
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• 2010

건물의 수직부재는 시공 후 시간이 지남에 따라 수축하게 된다. 이러한 현상을 기둥축소 현상이라고 부르며 원인으로는 탄성, 비탄성, 환경적 요인 등 여러 가지가 있다. 각 수직 부재에 걸리는 하중의 종류와 크기, 그리고 처한 환경 등이 다르므로 부재별로 축소량에 차이가 있게 된다. 이로 인하여 건물은 여러 가지 피해를 입게 된다. 이에 따라 수직부재인 기둥과 전단벽의 축소량을 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 예측된 축소량을 보정하는 기법에 관한 연구는 그리 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 선행 연구되었던 기존의 부등 축소량 보정 기법의 한계에 대하여 지적하고 새로운 보정기법인 평균을 이용한 부등축소량 보정기법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 보정기법의 효용성을 입증하기 위하여 같은 예제에 대하여 기존의 방법과 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 결과들을 비교, 정리하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.20 no.3
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• pp.347-352
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• 2007

Eigenvalue reduction schemes approximate the lower eigenmodes that represent the global behavior of the structures. In the previous study, we proposed a two-level condensation scheme (TLCS) for the construction of a reduced system. In the first step, the selection of candidate elements by energy estimation, Rayleigh quotient, through Ritz vector calculation. In the second step, the primary degrees of freedom are selected by the sequential elimination method from the degrees of freedom connected to the candidate elements in the first step. In the present study, we propose TLCS combined with iterative improved reduced system (IIRS) to increase accuracy of the higher modes in the intermediate range. Also, it is possible to control the accuracy of the eigenvalues and eigenmodes of the reduced system. Finally, numerical examples demonstrate the performance of the proposed method.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.131-134
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• 2009

Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석 및 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석방법을 제안하였다. 일반적으로 구조물의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 유한차분법에 근거한 민감도 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하는 경우, 주파수응답을 고려한 최적설계를 계산비용 측면에서 매우 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.739-742
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• 2011

일반적으로 고층건물이나 교량 등의 지진하중 하에서의 내진 성능 향상을 위해서는 과도지진해석을 수행하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지진해석을 수행하는데 Krylov 부공간 축소기법을 이용하는 것을 제안하고 기존의 모드중첩법을 이용한 축소기법과 비교하였다. 해석에서 지진하중은 El Centro Earthquake (1940)의 데이터를 이용하였으며 고층건물 모델을 이용하여 두 방법을 정확성과 효율성 측면에서 비교한 수치결과를 제시하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.471-474
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• 2011

본 연구에서는 신뢰성과 효율성을 보장하는 축소기법을 기반으로 비행체 윙의 최적화 기법을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 축소기법은 주자유도 기반으로 시스템을 구축하기 때문에, 구조물의 거동에 대해 지배적인 자유도를 잘 선정하는 것이 매우 중요하다. 잘 구성된 축소시스템은 최적화 과정에서 반드시 필요한 민감도 계산에서도 정확한 결과를 제공한다. 본 연구에서는 주자유도 선정을 위해 기존연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소방법을 사용하였고, IRS에 의해 최종시스템을 구축하였다. 수치예제에서는 구속조건으로 부과되는 등가응력, 고유치 및 민감도는 모두 축소시스템 기반으로 구해지며, 최종적으로 제안된 기법을 통해 구속조건을 잘 만족하면서 목적함수에 대한 최적 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.494-497
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• 2009

풍력터빈 블레이드 풍동시험의 경우 사용가능한 시험설비의 크기제한으로 인해 축소모델 사용이 불가피하며, 이로 인해 풍동시험에서는 실물 블레이드에 비해 10% 미만의 낮은 Re수에서 시험이 수행된다. 축소모델 블레이드 풍동시험 결과를 활용하여 실물 블레이드의 성능(토크)를 추정하기 위한 축소효과 보정기법을 2008년 제시하였으며, NREL Phase VI 모델 시험결과에 적용하였다. 당시 제시된 보정기법은 단일익형을 전체 블레이드에 사용한 사례이며 축소효과 보정을 위해 Re수에 따른 익형의 양력계수 변화만을 적용하였다. 본 논문에서는 당시 제안된 축소효과 보정기법을 익형의 양력계수 및 항력계수를 포함한 형태로 수정하였으며, 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우에 대해 확장하였다. NREL Phase VI 12% 시험모델의 경우 익형의 양력계수 기울기에 의한 보정량은 약 15% 정도이며, 항력계수 변화에 의한 보정량은 약 5% 정도로 나타났다. 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우 설계 또는 전산해석을 통해 구한 반경별 토크 함수를 적용하여 블레이드 축소효과를 보정할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.242-251
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• 2000

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.