현행 내진설계 규준에서 사용하고 있는 반응수정계수는 설계지진하중과 유사한 지진발생시 구조물이 비선형 거동을 하도록 탄성응답에서 요구되는 밑면전단력 값을 낮추는 계수라 할 수 있다. 따라서 반응수정계수는 하중저감계수(force reduction factor)라고 할 수 있으며, 이러한 값들은 경험적으로 결정된 것이어서 예상지진에 대하여 구조설계자가 설계한 건물이 어느정도의 비선형 거동을 할지는 예측하기가 힘들다. 본 연구에서는 목표가 되는 연성비(target ductility ratio)에 따라 요구되는 밑면전단력의 값을 구하고 이를 규준에서 요구하는 값과 비교할 것이다. 만약 요구되는 값이 규준 값 보다 크다면 이는 구조물이 가지는 부가강도(overstrength)나 잉여력(redundancy)이 담당해야 한다. 모멘트연성골조 건물을 설계한 후 이를 push-over 해석에 의하여 부가강도를 찾아 보아 요구강도와 비교할 것이다.
최근 박판부재인 고장력강이 구조물에 폭넓게 사용됨으로서 좌굴이 발생하기 쉽다. 특히 고장력강을 사용하는 선체구조물에서는 좌굴은 중요한 설계기준이 되고 있다. 따라서 좌굴발생 후 거동을 정확하게 파악하는 것은 선체구조의 안정성에 중요하다. 본 연구에서는 선체의 대표적인 구조물인 판을 대상으로 각 선급 룰에서 좌굴강도식의 기준으로 삼고 있는 단순지지조건에서의 여러 가지 항복강도에 따라 압축하중을 받는 박판구조물의 초기좌굴 후 거동과 2차좌굴 후 거동에 대해서 규명하였다. 해석방법으로는 범용 유한요소해석 프로그램인 ANSYS를 이용하였고 2차좌굴과 같은 복잡한 비선형거동을 해석하기 위하여 호장증분법(Arc-length method)을 사용하였다.
본 연구는 부재의 응력, 절점의 횡변위 등 거동적 제약과 설계변수에 가해지는 부차적 제약을 받는 평면뼈대 구조물의 설계에 적용할 수 있는 최적규준을 제안하고자 하는 것이다. 변위 및 응력제약 모두에 1차 근사법을 적용하며 이는 전응력 설계방법과 다른 점이다. 비선형인 제약조건식을 푸는데 Newton-Raphson방법을 이용하고 최소치수 제약과 관련하여 설계공간을 축소하는 등 수학적으로 엄밀한 방법으로 재설계 알고리즘을 유도하였다. 적용 예를 통하여 이 방법이 정확한 방법임이 입증되었으며 전응력 설계가 최적설계가 되지 못하는 경우도 종종 발견되었다. 이 방법은 복잡한 계산과정 만큼 그 이용가치가 있으며 단순한 응력비 알고리즘을 이용하는 대부분의 최적규준 방법에 대치되어야 할 것이다. 특히, Computer의 지속적인 발전은 이 방법의 보편적인 이용을 가능하게 할 것이다.
본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.
구조 건전성 모니터링 기술을 이용하여 항공기의 유지 보수 비용을 줄이고 항공기의 가동률을 높이고자 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 FBG 센서에 대한 많은 연구가 함께 진행되고 있다. 하지만 복합재 내부에 FBG 센서를 설치할 경우, 복합재 층 사이에 보이드(void)가 발생하게 되고 이로 인해 신호 갈라짐 (split problem)이 발생하게 된다. 또한, FBG 센서는 전자기파에 영향을 받지 않지만, 후속처리 과정에서 사용되는 전자장비에 의한 전자기파 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음으로 인한 오차를 줄이기 위해 이동 불변의 특성을 지니고 비선형적인 신호분석에 효율적인 정상 웨이블릿 변환 기법을 제시하였다. 그리고 위의 상황에서 웨이블릿 패킷 변환과 비교하였을 경우 정상 웨이블릿 변환의 잡음 제거 성능이 더 우수한 것을 확인하였다.
2016 Gyeongju and 2017 Pohang earthquakes led Koreans to acknowledge that the Korean peninsula is not an earthquake-free zone anymore. Among various buildings crucial to after-shock recovery, general hospital buildings, especially existing old ones, are very significant so seismic retrofitting of those must be an important issue. Self-centering energy dissipative(SCED) brace is one of retrofitting methods, which consists of tendon with restoring force and friction device capable of dissipating seismic energy. The strength of the SCED brace is that the tendon forces a structure to go back to the original position, which means residual drift can be negligible. The residual drift is a very important parameter to determine usableness of general hospitals after shock. To the contrary, buckling-restrained braces(BRB) are also a very effective way to retrofit because they can resist both compressive and tensile, but residual drift may exist when the steel core yields. On this background, the seismic retrofitting effect of general hospitals reinforced with SCED braces was investigated and compared to that of the BRD in this study. As a result, although the floor acceleration cannot be reduced, the story drift and residual drift, and the shear demand of walls significantly decreased. Consequently, seismic retrofitting by SCED braces are very effective for domestic low-rise general hospitals.
Steel plate shear walls (SPSWs) are one of the most important and widely used lateral load-bearing systems. The reason for this is easier execution than reinforced concrete (RC) shear walls, faster construction time, and lower final weight of the structure. However, the main drawback of SPSWs is premature buckling in low drift ratios, which affects the energy absorption capacity and global performance of the system. To address this problem, two groups of SPSWs under cyclic loading were investigated using the finite element method (FEM). In the first group, several series of circular rings have been used and in the second group, a new type of SPSW with concentric circular rings (CCRs) has been introduced. Numerous parameters include in yield stress of steel plate wall materials, steel panel thickness, and ring width were considered in nonlinear static analysis. At first, a three-dimensional (3D) numerical model was validated using three sets of laboratory SPSWs and the difference in results between numerical models and experimental specimens was less than 5% in all cases. The results of numerical models revealed that the full SPSW undergoes shear buckling at a drift ratio of 0.2% and its hysteresis behavior has a pinching in the middle part of load-drift ratio curve. Whereas, in the two categories of proposed SPSWs, the hysteresis behavior is complete and stable, and in most cases no capacity degradation of up to 6% drift ratio has been observed. Also, in most numerical models, the tangential stiffness remains almost constant in each cycle. Finally, for the innovative SPSW, a relationship was suggested to determine the shear capacity of the proposed steel wall relative to the wall slenderness coefficient.
강합성 플레이트 2-거더교는 피로균열에 의해 한 개의 거더에 심각한 손상이 발생되는 경우 교량의 붕괴가 유발되는 단재 하경로 구조로 인식되고 있다. 본 논문에서는 강합성 2-거더교의 거더 손상시 교량의 여유도를 평가하기 위한 해석적 연구를 수행하였다. 여유도 평가는 단경간 및 3경간 연속교를 대상으로 하였으며, 수직브레이싱은 I-단면 가로보로 적용하고 하부 수평브레이싱이 설치되는 경우와 설치되지 않는 경우를 고려하였다. 정상 상태 및 손상 상태의 교량에 대해 하부 수평브레이싱의 유 무에 따른 내하 성능을 재료 및 기하비선형 해석으로 구하고 각 경우의 여유도를 비교 평가하였다. 해석 결과에 따르면 정상 상태의 2-거더 교량은 단순교와 연속교 모두 수평브레이싱이 없어도 여유도가 충분하며, 손상 상태의 교량에서는 수평브레이싱이 여유도 향상에 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다.
This paper is concerned with John Ashbery's poetics of difficulty, questioning in particular the nature of communication in his difficult poems. Ashbery has an idea of poetry as 'information' to be transmitted to the reader. Meaning, however, is to be created by a series of selections among equally probable choices. Ashbery's poetry has been characterized by resistance to the interpretive system of meaning. But the resistance itself, as I will argue, can be an effective medium of communication as the communicated message is not simply transmitted but 'selected' and thus created by the reader. In Ashbery's poetry, disruptive 'noise' elements can be processed as constructive information. What is normally considered a hindrance or noise can be reversed and added to the information. In Ashbery's poems, random ambiguities or noises can be effectively integrated into the final structure of meaning. Such a stochastic sense of information transfer has been embodied in Ashbery's idea of creating a network of verbal elements in his poetry, analogous to the interconnecting web of hypertext, the most dynamic medium 'information technology' has brought to us. John Ashbery, whose poems are simultaneously incomprehensible and intelligent, employs ambiguities or noise in his poetry, with an attempt to reach through linear language to express nonlinear realities. It is therefore my intention to examine Ashbery's poetics of difficulty, from a perspective of communication transmission, using the theories of information technology and the principles of hypertext theory. Ashbery's poetry raises precisely the problem confronted in the era of communication and information technology. The paper will also show how his aesthetics of difficulty reflects the culture of our uncertain times with overflowing information. With his difficult enigmatic poems, Ashbery was able to move ahead of the technological advances of his time to propose a new way of perceiving the world and life.
최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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