본 연구에서는 구조물의 재료, 구조물의 단면, 지진 하중등의 불확실성을 고려한 저형 전단벽의 최대 전단력를 예측하는 뉴 런-네트워크 모델을 개발하였다. 이를 위해 실험 데이터를 통해 검증된 박스타입 저형 전단벽 수치해석 모델을 구축하였고, 가정된 분 포를 통해 200개의 구조물의 재료, 단면변수를 라틴 하이퍼 큐브 샘플링을 통해 추출하였다. 또한 이전 연구에서 사용된 인공지진파를 데이터를 기반으로 10개의 다른 PGA 레벨별 총 200개의 인공지진파 데이터를 구축하였다. 뉴런-네트워크 모델의 Training 및 testing을 위해 200개의 데이터셋에 상응 수치해석 모델을 구축하고 최대 전단력을 산출하였다. 이렇게 구축된 데이터셋을 이용하여 최종적으로 뉴런-네트워크 모델을 확정하였다. 마지막으로 구축된 모델로부터 얻어진 취약도와 기존에 사용되는 방법들로부터 얻은 취약도를 비교, 분석하여 본 연구에서 구축된 모델의 정확도를 보여주었다.

모델기반 고장 진단법은 풍력발전기의 상태감지 시스템(Condition monitoring system)에 적용을 목적으로 변동 하중조건하에서 작동하는 기어박스내의 기어의 균열을 진단하기 위해 제시하였다. 두 개의 평기어(Spur gear)로 구성된 간단한 테스트 베드가 위의 접근방법을 검증하기 위해 구축되었고, 기어의 균열은 기어의 뿌리부분에 균열을 인가하여 묘사하였다. 축의 회전속도에 독립적인 타코미터를 기반으로 한 오더분석(Order analysis)을 균열크기 진단에 적용하였고, 테스트 베드의 작동을 시뮬레이션하기 위해 집중변수 모델(Lumped parameter dynamic model)이 사용되었다. 모델에서 균열과 밀접히 관련된 변수는 측정된 신호와 시뮬레이션된 신호 간의 차이를 최소화하는 최적화 기법으로 역추정하였다. 제시한 방법의 유효성을 보이기 위해, 미리 정의된 모델 변수로부터 생성된 시뮬레이션 신호를 테스트-베드로부터 측정된 신호로 가정하고, 제시한 방법을 사용하여 변수를 역추정하였다. 결과는 실제 값과 일치하였고, 이를 통해 알고리즘이 제대로 작동함을 알 수 있었다. 다음 연구에서는 실제 테스트 베드의 실제균열에 적용하고자 한다.

한정된 자원과 환경보호에 대한 중요성이 점차 증가됨에 따라 제품을 회수하여 재사용하는 회수물류가 기업업체의 관심을 끌기 시작하였다. 이러한 문제점을 인식하여 회수가능하며 회수 시 부피를 줄여서 회수비용을 절감할 수 있는 회수용 접이식 플라스틱 박스의 개발이 본격화 되고 있다. 본 논문에서는 회수용 접이식 플라스틱 박스의 재사용 네트워크의 모델을 제안하고, 수치실험을 통해 제안한 모델의 최적을 구하여 이 모델의 적합성과 실용성을 검증하고 이에 근거하여 최적의 운영책을 제시하였다.

단순 박스모델을 이용하여 2005~2006년 마산만의 담수 유량, 염분, 영양염, COD등 물질 수지를 산정하였다. 담수수지 계산 결과 계절별로 307.4×103~1,210×103m3/day로 이 시기에는 5 월이 가장 높았다. 하천과 생활하수에 의한 DIP과 DIN의 유입flux는 각각 410.8~795.7kg/day 및 4081.4~6525.3kg/day 범위로 마산만 내부에서 질소의 축적이 예상된다. 순 기초생산(net primary production)은 연 평균 0.028mol/m2/day로 14.4~517.8mgC/m2/day의 범위로 분포하였으며, 평균 330.7mgC/m2/day 였다. 해저 퇴적물로부터의 영양염 공급을 100% 제거할 경우 COD 농도는 2.79mg/L 에서 2.20mg/L로 감소하여 COD의 21.0%의 제거 효과가 있는 것으로 나타났다.