본 논문에서는 심층 연산자 네트워크를 활용하여 선형 동적 시스템의 주파수 응답을 예측하는 모델을 제안한다. 주파수 응답은 구 조물의 동적 특성을 직접적으로 반영하는 핵심 지표로, 이를 계산하기 위해서는 선형 시스템의 반복적인 해석이 필요하다. 이는 대규 모 유한요소 모델에서 상당한 계산 비용을 요구하며, 실시간 진동 예측, 디지털 트윈과 같은 응용에 제약으로 작용한다. 이를 해결하 기 위해 본 연구에서는 구조물의 물리 좌표계를 모달 영역으로 변환하고, 모달 하중을 입력으로 받아 모드 좌표를 추론하는 심층 연산 자 네트워크 기반 구조를 제안한다. 16자유도 질량-스프링-댐퍼 시스템에 대한 수치 실험을 통해 제안된 모델이 높은 정확도를 유지 하면서도 빠른 추론 속도를 달성함을 확인하였다. 이러한 결과는 제안하는 모델이 대규모 구조물의 실시간 진동 예측 및 디지털 트윈 구현에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

This paper proposes a deep operator network (DeepONet)-based model for predicting the frequency response of linear dynamic systems. The frequency response is a key quantity that directly reflects the dynamic characteristics of a structure, and its computation requires repeated solutions of the linear system equations at individual frequency points. This procedure incurs significant computational cost for large-scale finite element models and limits applications such as real-time vibration prediction and digital twin implementation. To address this problem, this paper proposes a frequency response prediction framework based on a DeepONet, in which the physical-coordinate response of a structure is transformed into the modal domain and the modal coordinates are predicted from the modal force input. Numerical experiments on a 16-degree-of-freedom mass-spring-damper system demonstrated that the proposed model achieves high prediction accuracy and can serve as an efficient surrogate model for repeated frequency response analyses. These results indicate that the proposed model can be effectively applied to real-time frequency response prediction of large-scale structures and digital twin-based vibration analysis.

Abstract
1. 서 론
2. 연구 방법
    2.1 모드중첩법
    2.2 심층 연산자 네트워크
3. 수치 예제
    3.1 학습 데이터 생성
    3.2 모델 설계 및 학습
    3.3 결과 및 고찰
4. 결 론
감사의 글
References
요 지

• 신호철(동국대학교 기계공학과 석사과정) | Hochul Shin (Graduate Student, Department of Mechanical Engineering, Dongguk University, Seoul, 04620, Korea)
• 이재훈(동국대학교 기계로봇에너지공학과 교수) | Jaehun Lee (Professor, Department of Mechanical, Robotics and Energy Engineering, Dongguk University, Seoul, 04620, Korea) Corresponding author