간행물
한국전산구조공학회 논문집 KCI 등재 Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
- 발행기관 한국전산구조공학회
- 자료유형 학술지
- 간기 격월간
- ISSN 1229-3059 (Print)2287-2302 (Online)
- 수록기간 1988 ~ 2024
- 주제분류 공학 > 토목공학 공학 분류의 다른 간행물
- 십진분류KDC 531DDC 624
권호리스트/논문검색
제36권 1호 (2023년 2월) 8건
1.
2023.02
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본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구 조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.
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2.
2023.02
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고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적 이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논 문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
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3.
2023.02
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전산 자원의 발달로 여러 부품들이 결합된 전체 구조물에 대한 해석이 가능해져 해석에 필요한 계산 시간과 데이터의 양이 증가하 였다. 이러한 전체 구조물에는 같은 부품이 반복되어 규칙성을 가지는 경우가 많다. 이러한 반복적인 구조물에 균질화 기법을 적용하 면 효과적인 해석이 가능하다. 상용 프로그램의 일반적인 균질화 모듈에서 단위 구조는 모든 방향으로 반복된다고 가정한다. 하지만 실제 구조물들은 여러 단위 구조가 복잡하게 반복되는 경우가 많아 기존 균질화 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 복 잡한 반복성을 고려하는 다단계 균질화 기법을 제안한다. 제안된 균질화 기법은 구조물을 여러 영역으로 나누어 균질화를 수행하는 형태로 기존 기법보다 정확한 해석이 가능하다.
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4.
2023.02
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본 논문에서는 최근 4차 산업혁명을 통해 최신 ICT 기술을 접목하여 대한민국의 항만, 해운, 조선 및 기자재 산업이 물샐틈없는 완 벽 공조를 통한 가치 사슬, Seamless Value Chain이 Smart Seamless Value Chain 성공적인 구축을 위한 산업 간의 협력관계를 정의하 고, 이들 산업의 지속 가능한 발전을 위한 핵심 요소가 무엇인지를 고찰해 보았다. 이를 통해 오늘날 디지털화를 통한 탈탄소화를 실현 하여 ESG 경영 달성을 위한 방향도 제시하였다. 그리고 특히 중소기업의 관점에서 미래시장을 대응하기 위한 방안으로서의 디지털 화의 중요성과, 특히 중소 기자재 업체가 실현하는 디지털 화가 산업계 전반에서 어떤 역할을 하는지 중점적으로 고찰하였다. 이를 통 해 산업 간의 연계 상태와 가치 사슬이 원활한 관계를 반드시 유지해야할 필요 사유를 동시에 보여준다. 그리고 대한민국의 산업에서 얻은 실패 사례를 통한 교훈으로 발판 삼아 향후 지능형 연결의 전략적 통로를 만드는 초석을 구축하는 방향성도 제시하였다.
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5.
2023.02
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철도교량의 설계는 장기간에 걸쳐 수행되고 대규모의 부지를 대상으로 하기 때문에 다양한 환경적인 요인과 불확실성을 동반하게 된다. 이러한 연유로 초기 설계단계에서 충분히 검토하였더라도 설계변경이 종종 발생하고 있다. 특히 철도교량과 같은 대규모 시설 물의 설계변경은 많은 시간과 인력을 소모하며, 매번 모든 절차를 반복하는 것은 매우 비효율적이다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 전이학습을 통해 설계변경 전의 학습 결과를 활용하여 설계변경 후의 학습의 효율성을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 분석 을 위해 기개발한 철도교량 딥러닝 기반 예측 시스템을 활용하여 시나리오들을 작성하고 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 기법은 설계변경 전 기존 도메인에서 학습에 사용한 8,000개의 학습데이터 대비 새로운 도메인에서 1,000개의 데이터만을 학습하여 유사한 정확도를 나타내었고 보다 빠른 수렴속도를 가지는 것을 확인하였다.
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6.
2023.02
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기술의 발전에 따라 전 세계적으로 교량은 대형화되고 있으며, 또한 노후 교량의 수도 급격히 증가하고 있다. 이들 대형, 노후 교량 에 대한 구조건전성 모니터링은 대형 사고 예방을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반 무선계측시스템의 적용에 대 한 연구를 수행하였으며, 전남 신안군에 위치한 천사대교의 사장교 구간에 LoRa 무선계측시스템을 구축하였다. 교량의 주탑, 케이블, 보강거더에 대하여 계측시스템을 구축하여 기구축되어 운영 중인 유선기반 모니터링 시스템과 성능 및 경제성을 비교하여 LoRa LPWAN 기반 무선 모니터링 시스템의 대형 교량에서의 적용성을 검토하였다.
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7.
2023.02
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본 연구는 딥러닝을 위한 비선형 변환 접근법을 사용하여 Single-lap joint의 접착 영역을 조사하기 위한 진동 응답 기반 탐지 시스템 을 제시한다. 산업 혹은 공학 분야에서 분해가 쉽지 않은 구조 내에 보이지 않는 부분의 상태와 접착된 구조의 접착 부위 상태를 알기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 비선형 변환을 이용하여 기준 시편의 진동 응답으로 다양한 시편의 접착 면적을 조사하는 탐지 방법을 제안한다. 이 연구에서는 CNN 기반 딥러닝으로 진동 특성을 파악하기 위해 비선형 변환을 적용한 주파 수 응답 함수를 사용했고 분류를 위해 가상의 스펙트로그램을 사용했다. 또한, 제시된 방법을 검증하기 위해 알루미늄, 탄소섬유복합 재 그리고 초고분자량 폴리에틸렌 시편에 대한 진동 실험, 분석적 해, 유한요소해석을 수행했다.
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8.
2023.02
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본 논문은 코시 모멘텀(Cauchy’s Momentum) 방정식을 이산화하기 위해 GC-LSM(Geometric Conservative Least Squares Method) 을 사용한 새로운 Meshless 방법을 제시한다. FEM(Finite Element Method) 방법이 구조해석에 널리 사용되고 있지만 무격자 기법은 격자를 이동해야 할 때 장점이 많기 때문에 개발되었다. 본 작업은 무격자 기반의 FSI(Fluid-Structure Interaction) 프로그램을 개발하 기 위한 기틀을 다지는 단계이다. 본 논문에서는 Cauchy’s Momentum 방정식을 GC-LSM을 사용하여 강형식 형태로 이산화하였고, 시간 적분을 위해 New Mark Beta 방법을 사용하였다. 개발된 기법은 1D, 2D 및 3D 벤치마킹 문제에서 검증했으며, 정적 해석 및 동적 해석 결과가 해석해와 비교시 매우 정확한 결과를 보여준다.
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