A mid-story isolation system was proposed for seismic response reduction of high-rise buildings and presented good control performance. Control performance of a mid-story isolation system was enhanced by introducing semi-active control devices into isolation systems. Seismic response reduction capacity of a semi-active mid-story isolation system mainly depends on effect of control algorithm. AI(Artificial Intelligence)-based control algorithm was developed for control of a semi-active mid-story isolation system in this study. For this research, an practical structure of Shiodome Sumitomo building in Japan which has a mid-story isolation system was used as an example structure. An MR (magnetorheological) damper was used to make a semi-active mid-story isolation system in example model. In numerical simulation, seismic response prediction model was generated by one of supervised learning model, i.e. an RNN (Recurrent Neural Network). Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm The numerical simulation results presented that the DQN algorithm can effectively control a semi-active mid-story isolation system resulting in successful reduction of seismic responses.

이 글은 우리나라 대학 교양수업 중, ‘한자어’와 관련한 ‘원격수업’을 여하히 준비하여 유익하고 효과적인 학업-성취도를 이뤄낼 수 있을지에 초점을 맞추어 서술된 것이다. 다만, 글의 성격 상, 학술적 논의나 혹은 이론적 典據를 제시하여 논증하였다기보다, 실재 필자의 대학 교양수업 사례를 기반으로 작성된 것임을 차제에 밝힌다. 이미 우리나라는 2019년 감사원의 지적에 따라, 〈고등교육법〉 상 대학內 ‘원격수업’을 20%로 제한시켜 놓았다. 이유는 ‘출결 관리 미흡’, ‘고등교육의 질 저하로 인한 학력 격차 우려’, ‘시험 관리 부적절’ 등, 여러 측면에서 다양한 문제점이 야기될 수 있기 때문이었다. 더구나 작년(2020)부터 ‘코로나-팬데믹’으로 인한 비대면(원격) 수업이 점차 확대되면서, 기존의 우려는 필연적 과제만을 남겨놓았고, 교양과 전공을 불문한 채 다양한 강좌에서 다소 결이 다르기는 하나 문제점과 대안들을 내놓게 되었다. 본고는 이러한 상황에 직면하여 대학 교양수업 중 일상에서 자주 사용하는 ‘한자어’와 ‘어휘’를 어떻게 분류·선별하여 가장 효과적인 학습을 진행할 수 있을지를, 실재 수업 사례를 예시로 작성되 었다. 요즘 중·고교 현장 교사들도 학생들의 기초 학력 부재로 인하여 모든 교과마다 학업 성취도가 하락으로 이어지는 악순환이라고 한탄한다. 그러나 이는 대학교육에서도 마찬가지며, 원격수업은 교육의 질을 떨어뜨리는 원인이기도 하다. 이에 필자는 “원격수업은 인터넷 강의가 아님”을 전제하고, “원격수업 설계부터 학습전략, 그리 고 효율적인 운영 방안”을 체계적으로 구성해 보았다. 그리고 교수자가 원격(교양)수업에서 ‘한자어’와 ‘어휘’는 어떻게 선별함으로써 학습자들로부터 관심과 흥미를 이끌 수 있을지에 대하여 언급 해보았다. 그러나 무엇보다도 “교육의 질은 교수자(교사·교수)의 질을 능가할 수 없다”는 명제는 대면수업 이나 원격수업에서도 결코 외면할 수 없음을 인지하여, 교수자와 학습자 간의 ‘소통’이 원격수업의 성패를 가르는 가장 큰 요소임을 강조하는 것으로 글의 결말을 맺었다.

편심가새골조(EBF)의 역량설계법에 의하면, 링크가 완전항복 및 변형경화 상태일 때 기둥, 링크외부보, 가새(비소산 부재)는 탄성 거동해야 한다. 현행 AISC 341은 역량설계에 필요한 변형도경화계수(SHF)를 1.25로 제시하고 있으나, 실제로 건물이 고층 규모일수 록 모든 링크가 이처럼 동등한 수준의 초과강도에 도달할 가능성은 매우 낮아진다. 본 연구에서는 링크의 SHF를 정밀하게 예측하는 방법을 제안함으로써, 역량설계법의 목적을 달성하면서 구조물량을 절감하고자 하였다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 선형해 석을 2회 수행하여 SHF를 예측하고, 이를 비선형 해석결과와 비교하였다. 다음으로 비선형 해석에 의한 응답을 분석하여 구조물의 한 계상태에서 비소산 부재들의 항복 여부를 확인하였다. 그 결과, 본 연구의 방법으로 설계된 구조물은 링크의 SHF를 정확히 예측함으 로 인해 물량이 큰 폭으로 절감되었으며, 비소산 부재들도 모두 탄성상태를 만족하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 환경, 재료 물성 및 제작 등에서의 불확실성을 고려하여 130m급 고정식 해양구조물의 신뢰성 기반 최적설계를 수행 하였다. 구조물의 구조건전성을 엄밀하게 반영하기 위해 작용 및 허용 응력의 비인 UC 값을 신뢰성 해석 및 신뢰성 기반 최적설계의 제약조건으로 고려하였다. 해양구조물의 제작비용을 저감하기 위해 자켓형 지지구조물의 중량을 최소화하였다. 불확실성의 통계적 특성은 문헌 등을 참고하여 관측되거나 측정된 데이터를 기반으로 정의하였다. 자켓형 해양구조물의 신뢰성 해석과 신뢰 기반 최적 설계는 부재 수가 많아 계산 부담이 큼으로 문제의 차원을 축소하기 위해 응답의 중요성을 기준으로 설계변수를 선별할 수 있는 방법 을 제안한다. 또한 효율적인 계산을 위해 신뢰성 기반 최적설계를 수행하기 전 결정론적 최적설계를 먼저 수행하였다. 마지막으로, 도 출된 최적설계(안)을 기존 각 급 규정 기반 설계와 안전성 및 경제성 측면에서 비교 분석하였다.