이 연구에서는 지진하중을 받는 빌딩구조물에 대한 복합구조제어시스템의 최적설계방법을 제시한다. 복합구조제어시스템의 설계는 구조물의 부재뿐만 아니라 수동제어시스템 및 능동제어시스템의 용량 및 위치 최적화 과정으로 정의된다. 최적설계는 이 연구에서 제안된 다단계 목표계획법(Multi-Stage Goal Programming)을 이용하여 최적화문제를 정식화하고 목표갱신 유전자알고리즘(Goal-Updating Genetic Algorithm을 적용하여 합리적인 최적화를 진행해가는 과정으로 구성된다. 다단계 목표계획법에서는 구조물의 층간 상대변위와 제어시스템의 용량에 대한 설계목표를 여러 단계로 선정하고, 각 물리량과 설계목표간의 정규화된 거리 합으로서 목적함수를 정의한다. 목표갱신 유전자알고리즘은 각 단계별 설계목표를 만족하는 최적해를 검색하고, 현 단계의 모든 설계목표를 만족하는 최적해가 존재할 경우 설계목표를 순차적으로 갱신함으로써 보다 상위수준의 설계목표로 접근해 나아간다. 지진하중을 받는 9층의 빌딩구조물에 대한 수치 예를 통하여 복합구조제어시스템의 통합최적설계 과정을 기술하였고, 구조부재, 수동 및 능동제어시스템이 균등분포된 구조물과 최적 설계결과를 비교하여 제시하는 방법의 효율성을 검증하였다.

The experimental design and response surface methodology (RSM) have been applied to the investigation of the electro-UV complex process for the disinfection of E. coli in the water. The disinfection reactions of electro-UV process were mathematically described as a function of parameters power (X1), NaCl dosage (X2), initial pH (X3) and disinfection time (X4) being modeled by use of the Box-Behnken technique. The application of RSM using the Box-Behnken technique yielded the following regression equation, which is an empirical relationship between the residual E. coli number and test variables in actual variables: Ln (CFU) = 23.57 - 0.87․power - 1.87․NaCl dosage - 2.13․pH - 2.84․time - 0.09․powe r․time - 0.07․NaCl dosage․pH + 0.14․pH․time + 0.03․power 2 + 0.47․NaCl dosage 2 + 0.20․pH 2 + 0.33․time 2 . The model predictions agreed well with the experimentally observed result (R 2 = 0.9987). Graphical response surface and contour plots were used to locate the optimum point. The estimated ridge of maximum response and optimal conditions for the E. coli disinfection using canonical analysis was Ln 1.06 CFU (power, 15.40 W; NaCl dosage, 1.95 g/L, pH, 5.94 and time, 4.67 min). To confirm this optimum condition, the obtained number of the residual E. coli after three additional experiments were Ln 1.05, 1.10 and Ln 1.12. These values were within range of 0.62 (95% PI low)～1.50 (95% PI high), which indicated that conforming the reproducibility of the model.