Considering the features of body repair for automotive body where same damage and repair conditions does not exist in car accident, it is essential to acquire know-how and continuously approach new materials and new technologies on the site of maintenance where the theoretical instruction of textbook cannot react accurately minute by minute. Especially, in case of car repair from unexpected accidents such as body repair or dent repair, it is difficult to satisfy vehicle owners despite their request. Accordingly, this study researched the better maintenance technology to restore to its original state with more improved technology as vehicle owners wish. This study made time to repair reduced by 98% and the cost reduced by 79.6% through the accurate diagnostic technique before repair and maintenance technologies of body crash analysis applying property of high-speed tensile. It also obtains intangible effects including prevention of environmental pollution and maximization of vehicle owners satisfaction.

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

The process optimization of directed energy deposition (DED) has become imperative in the manufacture of reliable products. However, an energy-density-based approach without a sufficient powder feed rate hinders the attainment of an appropriate processing window for DED-processed materials. Optimizing the processing of DEDprocessed Ti-6Al- 4V alloys using energy per unit area (Eeff) and powder deposition density (PDDeff) as parameters helps overcome this problem in the present work. The experimental results show a lack of fusion, complete melting, and overmelting regions, which can be differentiated using energy per unit mass as a measure. Moreover, the optimized processing window (Eeff = 44~47 J/mm2 and PDDeff = 0.002~0.0025 g/mm2) is located within the complete melting region. This result shows that the Eeff and PDDeff-based processing optimization methodology is effective for estimating the properties of DED-processed materials.

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.

In this paper, a GAN-based data augmentation method is proposed for topology optimization. In machine learning techniques, a total amount of dataset determines the accuracy and robustness of the trained neural network architectures, especially, supervised learning networks. Because the insufficient data tends to lead to overfitting or underfitting of the architectures, a data augmentation method is need to increase the amount of data for reducing overfitting when training a machine learning model. In this study, the Ganerative Adversarial Network (GAN) is used to augment the topology optimization dataset. The produced dataset has been compared with the original dataset.

본 연구에서는 전처리 방법별 건조 단호박의 이화학적 특성을 비교 분석하고 반응표면분석법을 이용하여 단호박 말랭이의 최적 건조 조건을 설정하였다. 단호박의 이취 제거와 가공적성을 위한 건열(굽기), 습열(증자), 마이크로웨 이브 처리의 전처리 방법을 비교하고자 호화 점도를 측정 하여 전처리 시간을 설정하였다. 각 전처리 방법별 열풍 건조 전후의 단호박 품질특성을 비교한 결과, 마이크로웨이브 처리에서 가용성 고형분, 과당, 포도당, 자당 함량이 건열과 습열 처리보다 높았고, 수분 함량, 강도 및 경도가 낮게 나타나 마이크로웨이브 처리를 단호박 열풍 건조를 위한 최적의 전처리 방법으로 설정하였고 반응표면분석법을 이용하여 최적의 열풍 건조 조건을 확인하였다. 반응표면분석은 중심합성 계획법으로 실험을 디자인하여 독립변수로서 건조 온도(30, 40, 50oC, X1)와 건조 시간(4, 6, 8 h, X2)을 설정하고, 종속변수로는 건조 단호박의 수분 함량, 수분활성도, 가용성 고형분, 강도, 경도, 과당, 포도당, 자당 함량, 색도(L*, a*, b*)를 측정하여 건조 조건을 최적화하였다. 최적화 변수로는 적합성 결여 검증에서 Pr> F 값이 0.05 이상인 수분 함량, 수분활성도, 가용성 고형분을 최적화 변수로 설정하였으며, 최적화 결과 43oC의 온도와 7.2시간이 최적 건조 조건으로 확인되었고, 예측값과 실험 값을 비교한 결과 90% 이상의 최적 비율을 보였으며, 해당하는 값이 95% 신뢰구간과 예측구간 범위에 들어 실험 디자인과 모델의 적합성 또한 검증되었다.

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.

Molds are actively used for mass production of products such as mobile phones. Molds are required to be durable and have a high level of surface roughness. Therefore, the optimization of mold processing is essential. In this study, the cutting processing of SDP20 steel used in molds was analyzed and optimized. This study is expected to contribute to the improvement of product productivity to which plastics are applied.

In system design, it is not always possible that all decision makers can cooperate fully and thus avoid conflict. They each control a specified subset of design variables and seek to minimize their own cost functions subject to their individual constraints. However, a system management team makes every effort to coordinate multiple disciplines and overcome such noncooperative environment. Although full cooperation is difficult to achieve, noncooperation also should be avoided as possible. Our approach is to predict the results of their cooperation and generate approximate Pareto set for their multiple objectives. The Pareto set can be obtained according to the degree of one's conceding coupling variables in the other's favor. We employ approximation concept for modelling this coordination and the mutiobjective genetic algorithm for exploring the coupling variable space for obtaining an approximate Pareto set. The approximation management concept is also used for improving the accuracy of the Pareto set. The exploration for the coupling variable space is more efficient because of its smaller dimension than the design variable space. Also, our approach doesn't force the disciplines to change their own way of running analysis and synthesis tools. Since the decision making process is not sequential, the required time can be reduced comparing to the existing multidisciplinary design optimization. This approach is applied to some mathematical examples and structural optimization problems.

현재 국내외적으로 다양한 강재 댐퍼의 형상에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 강재 댐퍼는 제진장치 중 하나로 항복을 통해 지진에너지를 흡수 및 소산하여 본 구조물을 보호한다. 최근 적용되고 있는 면내 전단 변형에 의해 작동하는 댐퍼는 응력이 특정 부위에 집중되어 재료의 대부분이 본래의 역량을 발휘하지 못하는 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 이 한계를 극 복하고자 전역 최적화 기법 중 하나인 뻐꾸기 탐색을 적용해 최적 형상을 설계하였다. 탐색된 최적 형상을 토대로 수치해석과 실제 실험을 통한 성능검증을 수행했다. 최적 형상으로 설계된 댐퍼는 안정적인 이력거동을 보이고, 높은 에너지 소산능력을 확 보하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 전역 최적화 기법을 적용한 최적 설계 방법을 제시하고 그 결과를 검증함으로써, 다양한 형태의 공학적 문제 해결에 대한 적용 가능성을 제시하였다.