이 논문은 드럼 세트를 구성하는 악기들 중 스네어 드럼에 사용되는 진동제어장치의 크기와 질량의 변화에 따라 음량과 음색 및 엔벨로프가 어떻게 변화되는지에 대해 연구하였다. 스네어 드럼을 사용하여 연주하는 드럼 연주자 및 음향 엔지니어들에게 진동제어장치의 변화에 따라 도출되는 소리의 특성을 제공하여 표현하고 싶은 스네어 음색을 구사할 수 있는 정보를 제공하는 목적을 가지고 있으며 스네어 드럼의 음색을 구사하는 능력이 향상된다는 것은 음악의 장르와 스타일에 따라 연주자 및 음향 엔지니어의 표현 능력이 향상될 수 있는 긍정적 영향을 끼칠 수 있다. 실험 결과 진동제어장치를 사용하여 면적과 질량의 변화를 준 환경에서 라우드 니스의 변화는 발생하지 않았으며, 주파수 응답의 변화는 미미한 수준이었고, 엔벨로프의 길 이에서는 큰 변화가 발생하였다. 실험과정에서 실제로 듣는 청감상의 스네어 드럼 음색 변화는 매우 크게 나타났으며 특히 질량보다는 면적의 변화에 따른 실험환경에서 큰 음색 변화가 있었다. 결과적으로 진동제어장치는 실질적으로 엔벨로프에만 관여하며, 스네어 드럼은 엔벨 로프의 길이가 짧아 엔벨로프의 앞부분에서 발생하는 음색이 더 중요하다는 일부 인식과 달 리, 엔벨로프의 뒷부분도 인간이 지각하는 음색에 큰 영향을 준다는 연구들이 도출되었다.

Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.

본 연구에서는 지진하중을 받는 대공간 구조물의 지진응답을 저감시키기 위하여 돔 구조물에 대한 동조질량제어장치(TMD)의 적용성을 검토하였다. 이를 위하여 돔 구조물의 기본적인 동적특성을 가지고 있으며 가장 간단한 구조이기도 한 스타 돔 구조물에 수동형 TMD를 설치하여 지진응답 제어성능을 평가하였다. 본 연구에서는 KBC2009에 따른 인공 지진하중을 수평방향과 연직방향으로 가하여 스타 돔 구조물에 대한 지진응답을 분석하였으며 이를 바탕으로 TMD의 설치에 따른 스타 돔 구조물의 지진응답 제어성능을 분석하였다. 해석결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 지진하중의 방향에 반응하는 스타 돔 구조물의 진동모드 분석을 통하여 수동 TMD를 설치하는 것이 지진응답 제어에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

펌프는 다르 진동 유발원들과는 달리 일정한 주파수 및 크기를 갖는 진동을 일으키므로 스프링이나 댐퍼와 같은 간단한 방진기기를 이용하여 진동을 제어할 수 있다 현재 국내에서는 대부분의 펌프에 이러한 방진장치를 설치하는 것이 일반화되어있다 그러나 펌프의 용량 및 중량 주변 구조물의 형태 및 크기 등에 따라서 방진기구의 채택이 불필요한 경우도 있으므로 설비 진동기초에 대한 획일적인 설계와 시공개념은 불필요한 인적, 시간적 및 경제적인 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사무용 건무에 사용되는 각종 펌프류에 대하여 가진특성과 구조물의 진동가속도응답을 측정하는 진동실험 및 이론적 해석을 실시하고 본래 계와 수정된 계의 진동을 답과 허용진동수준을 비교.분석함으로서 방진장치의 설치가 불필요한 펌프용량을 제시하였다.

본 연구의 목적은 능동질량 장치를 이용하여 지진하중을 받는 건물모델의 응답을 제어하는 것으로서 실험에 사용된 능동질량 장치는 교류형 서보 모터에 의해 관성력이 건물모델의 응답에 반작용하여 제어를 하게 되는 원리를 이용한 것이다 소형 진동대에 의한 외부하중 묘사 신호처리와 제어력 발생을 위한 장비들이 구축된 실험 모델로써 능동 질량 추진기가 1층 전단형 건물모델 상부에 설치된 해석 모델을 실현하였으며 제어력 산정을 위한 선형 2차 제어 알고리듬은 LabVIEW 프로그램을 사용해서 구현하였다. 건물의 응답과 제어력을 고려해서 제어성능을 검증하였으며 능동 질량 장치를 설치함으러써 공진하중과 지진하중에 대한 건물의 응답이 감소하고 또한 속도피드백 알고리듬이 그 외의 피드백 알고리듬 보다 제어력이 가장 적게 소용되면서 건물의 응답을 감소시키는 것을 실험적으로 파악하였다.

현대의 고층건물들은 점차 유연해지고 경량화 됨으로 인하여 지진이나 바람과 같은 하중에 대하여 취약하다. 그러므로 이러한 하중에 대한 진동수준을 감소시키기 위하여 진동제어 시스템의 성능을 더욱 향상시킬 필요가 있으며 능동제어장치를 이용한 방법이 요구되고 있다 따라서 본 논문에서는 소형 진동대, 건물모델, 건물모델의 응답을 측정하는 센서, 신호처리 보드 그리고, 능동 질량 추진기로 구성된 능동 진동제어 시스템을 구축하였으며 이러한 개별 시스템들의 동적 특성을 실험적인 방법으로 조사하였다 또한 건물모델에 El Centro 지진을 가하여 능동 진동제어 시스템의 성능을 검증하였다,.