본 논문에서는 한국전통게임에 사용되는 접이식 종이구조물(이하 딱지)의 접이과정을 모델링하고 게임의 승리조건을 만족시키는 충돌조건을 유전알고리즘을 이용하여 산정하는 과정을 서술하였다. 딱지는 A4용지 2장으로 구성되는 것을 가정하였다. 접이과정은 강제경계조건을 부여하여 날개부분을 꼬임의 위치로 변형시키고 강체판의 강제경계조건을 이용하여 딱지를 압착하였다. 이후 복원 력에 의한 완화해석을 수행하여 게임에 사용된 딱지의 형상과 응력상태를 구성하였다. 얻어진 동일한 2개의 딱지 중 타격딱지를 주어 진 충돌위치로 강제변위에 의해서 이동시키고 주어진 충돌속력에 대한 충돌해석으로 게임의 진행과정을 해석하였다. 이 때 승리조건 인 피격딱지의 반전을 일으키는 충돌조건을 산정하기 위하여 유전알고리즘을 이용한 최적화해석을 수행하였다. 이 과정에서 효율적 인 해석을 위하여 충돌해석을 2단계로 나누고 1단계의 해석결과 피격딱지에 반전이 발생할 가능성이 있는 경우에만 2단계해석을 진 행하였다. 1단계 해석에서 유전알고리즘의 적합함수는 피격딱지의 방향코사인이었고 2단계해석에서는 속도의 역수로 하여 전체적 으로는 가장 낮은 충돌속력을 가지는 충돌조건을 찾아내고자 하였다. 해석수행결과 다양한 압착두께에 따른 최적의 충돌조건을 찾아 낼 수 있었다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으 로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개 수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되 는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필 터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.
횡하중에 작용하는 철근 콘크리트 기둥은 연성능력 확보를 위해 띠철근의 양 단부를 135° 구부려 시공하는 상세가 요구된다. 그러 나 이러한 띠철근 상세는 시공이 매우 까다로와 실제 현장에서는 제대로 시공이 되지 않기도 한다. 이를 대체하기 위해 본 논문에서는 강재 클립형 연결장치가 적용된 철근 콘크리트 기둥에 대해 횡방향 반복가력 실험을 수행하고 그 구조적 성능을 평가하였다. 총 4개 의 실험체가 제작되었으며 주요 실험변수는 강재 클립형 연결장치 및 고강도 콘크리트 사용 여부이다. 또한 대상 구조물에 대해 3차 원 유한요소해석 모델을 개발하고 이에 대한 비선형 해석을 수행하였으며, 해석 및 실험결과를 비교하고 분석하였다. 그 결과 강재 클 립형 연결장치가 설치된 콘크리트 기둥이 반복 횡하중에 대해 기존의 표준갈고리 상세를 지닌 콘크리트 기둥과 동등한 혹은 그 이상 의 성능을 지니고 있으며, 개발된 유한요소해석 모델이 실험결과를 정확히 잘 예측하는 것으로 나타났다.
본 연구는 현재 가설되어 가용 중인 프리스트레스트 구조물에 대해서 긴장 응력을 계측하는 방법에 관한 연구를 위해 외부 자화를 이용한 PSC 텐던의 긴장 응력 계측에 관한 연구를 진행하였다. 이에 유한요소해석을 이용하여 PSC 거더에 외부 자화 시 잔존 긴장 응 력을 검출하기 위해 PSC 거더 내부의 PS 텐던까지 영향을 줄 수 있는 코일 배치 및 크기 등을 고려하여 최적의 센서를 설계하였다. 또 한, 유한요소해석을 이용하여 설계한 센서와 동일한 수치 및 재질 데이터를 이용해 이론적 검증을 진행하였으며 타겟 위치에서 자화 의 세기를 계산하였을 때, 유한요소해석 결과와 동일한 결과를 얻어낼 수 있었다. 이를 통해 설계한 센서의 검증 및 비 접촉 외부 자화 EM 센서를 활용하여 PSC I형 거더 내부 텐던의 자화가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해 서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적 탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같 이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경 향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인 공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없 이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 철근콘크리트 골조를 주 대상으로 하여 설계 및 시공 전 과정에 대한 디지털전환 전략과 기술개발에 대하여 기술하 였다. 건설 현장의 BIM 도입과 디지털 전환이 기대만큼 활성화되지 않는 중요원인을, 모델링 솔루션을 이용한 설계모델 구축의 생산 성과 후속 프로세스에서 요구하는 필요충분한 정보를 제공하는 완성도에서 찾을 수 있다. 특히 방대한 양의 상세설계 모델 구축에 소 요되는 과도한 노력과 단순반복 작업 과정에서 발생할 수 있는 인적 오류에 의한 정확성 결여는 건축 프로젝트의 디지털 전환 실현을 위하여 해결되어야 할 기술적 장벽이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 철근콘크리트 골조 공사를 대상으로 디지털전환과 현장적용 을 목표로 이를 실현하기 위한 개념적 전략 수립과 기술개발 사례에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 시공 단계에서 필요한 상세설계 정보를 포함하는 건물골조 상세설계 BIM 모델링 기술개발 결과를 제시하고, 특히 배근상세설계 등 반복성이 높은 상세설계 업무를 자동화하여 기본설계 2D CAD 도면에서 출발하여 3D BIM 모델을 구축하고 상세설계 BIM 모델을 생성한 후 이를 활용하기 위한 플 랫폼 구축까지의 프로세스를 완성하였다. 제시된 자동화기술과 현장관리 플랫폼에 의한 프로세스는 CAD 도면 기반의 전통적 건설 프로세스를 대체하기 위해 요구되는 업무 생산성과 기술적 정보 완성도를 확보한 것으로 평가되었다.
원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면 에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연 구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA 를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수 목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일 반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각 도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수 성을 확인하였다.