축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소 시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 첫 단계에서 리츠벡터를 이용한 각 요소의 레일리 지수를 통해 요소 에너지를 예측 하고 이를 토대로 후보영역을 선정한다. 다음 단계에서 후보영역에 포함된 자유도로 축소된 1단계 축소 시스템에 순차적 소거법을 적용하여 최종적인 주자유도를 선정한다. 이번 연구에서는 2단계 축소 기법에 축소시스템 개선을 위한 반복적 기법을 적용하여 중간영역에서의 고차모드의 정확도를 추가적인 시스템의 확장없이 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 축소시스템에서 고유치와 고유모드의 정확도를 조절하는 것까지도 가능하다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.

위상 최적화 문제는 다양한 밀도 분포를 가지는 설계영역에서 목적함수와 요소단위의 설계 민감도의 반복적인 계산을 요구한다. 최근 제안된 2단계 축소기법은 축소 시스템을 구축하는데 매우 효과적이며 고유치 문제와 동적 문제의 해석에 정확도와 효율성을 동시에 제공한다. 본 논문에서는 구조 위상 최적화 문제에서 해석 부분과 민감도 계산 부분에 2단계 동적 축소기법을 사용한다. 축소시스템에 대한 위상 최적화 결과는 축소되지 않은 전체 시스템에 대한 최적화 결과와 비교하여도 공학적으로 요구되는 정확도 범위 내에서 2단계 축소기법이 높은 정확도와 계산 효율을 보장하는 것을 보여준다.

자유도 수가 많은 고층 구조물의 해석하기 위해 모든 층에 sensors를 설치하는 것은 비 실용적이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 "reduced-order control" 방법이 소개되었다. 본 논문은 동적압축법(dynamic condensation method)이 제안되었다. 이 압축법은 반복법으로 "Guyan condensation"의 initial approximation을 적용하였다. 본 논문에서 제시된 동적압축법(dynamic condensation)은 원하는 값을 얻을 때까지 지속적으로 updated가 되며, 결과는 기존의 "Guyan condensation"보다 정확한 결과를 나타내었다. 또한 "eigenvalue shifting technique"을 적용하여 iteration으로 계산되는 시간을 크게 단축하였다. "Reduced-order system"을 도입하기 위한 두가지 schemes이 토의되었다. 제시된 동적압축법 효과의 증명을 위해 능동 동조질량감쇠 고층빌딩의 수치 해석이 토의되었고, 단지 두 번의 반복(iterations)을 통한 결과는 매우 정확한 것으로 나타났다.