본 논문에서는 자유도 기반 축소법과 부구조 기법을 적용한 반복 구조물의 효율적인 해석 기법을 소개한다. 기본 구조 반복된다는 특이성을 이용해 계산 방식을 개선하였다. 기본 구조를 하나의 부구조로 가정하고 IRS 기법을 통해 행렬을 축소하였고 부구조들의 결 합 위치에 따라 축소된 행렬을 배치하여 계산하였다. 이 과정에서 행렬의 크기가 크게 줄어들어 계산 시간이 감소하고 그와 동시에 해석에 필요한 메모리의 용량이 줄어든다. 행렬 축소에 Guyan 축소법이 아닌 IRS기법을 사용하였기 때문에 추가적인 반복 계산 작업없 이도 정확도가 유지된다. 개선된 방식은 수치 예제인 십자가 모양의 기본 구조를 통해 검증되었다.

본 논문에서는 풍력 블레이드와 같이 세장비가 크고 초기 비틀림이 존재하는 복합재료로 구성된 블레이드에 대한 이차원 단면의 차원축소와 복원관계를 이론적으로 기술하였다. 그리고 VABS 이용한 보의 차원축소모델에 대한 유효성을 검증하기 위해 선행연구 모델을 활용하여 기존 연구결과를 수치적으로 비교하였다. 실물과 가장 가까운 날개 구조물 2차원 형상에 단 면해석을 적용하여 정밀한 단면의 이산화를 수행하고 VABS를 이용하여 블레이드의 특성(질량행렬, 강성행렬)을 포함한 1 차원 보 모델링을 수행하였다. 1차원 보 모델을 통해 세장비가 큰 날개 구조물의 거동을 확인하고 내부하중을 계산하여 단 면위치에서 변형률 복원을 수치적으로 계산하고 이산화된 단면에 수치적으로 매핑하여 시각적으로 확인하고 여유마진을 계 산하였다.

본 연구는 R을 기반으로 하여 벌점화 축소추정 기법을 활용한 유전체 선발 방법론들을 소개하고 이를 활용하여 요크셔 돼지의 산자수를 추정하고 비교 분석하고자 하였다. 비교하고자 하는 7가지의 벌점화 축소추정 기법은 다음과 같다: 능형회귀, 능형회귀 BLUP, LASSO, adaptive LASSO, fused LASSO, elastic net 그리고 SCAD. 농촌진흥청에서 제공한 519마리 암퇘지의 2,000개 유전자형 자료와 종속변수로 사용된 산자수가 연구에 사용되었다. 연구 결과의 비교 평가를 위해서 사용된 예측오차와 Pearson 상관계수에 따르면, 예측오차는 LASSO와 elastic net이 각각 0.6884과 0.6876으로 가장 작은 값을 가졌으며, 상관계수는 0.7466과 0.7388로 7가지 방법론 중에서 가장 좋은 예측력을 나타내었다. R을 활용한 이러한 연구 결과를 토대로 LASSO와 elastic net이 유전체 선발 기법 중 좋은 방법론임을 알 수 있었다.

이 연구에서는 터치 인터페이스를 지원하는 스마트 기기에서 활용할 수 있는 다단계 확대축소 기법을 제안한다. HTML5 기반으로 자바스크립트를 이용해서 웹 지도를 시범 제작하여 이 연구에서 제안한 기법의 특징을 살펴본다. 다단계 확대축소 기법은 여러 수준의 공간단위로 구성된 다수준 단계구분도를 대상으로 특정지역의 공간패턴을 계층적으로 탐색하는 시각적 분석 작업에 유용하게 활용될 수 있다. 향후, 이 연구에서 제안한 다단계 확대축소 기법은 새로운 시각적 공간패턴 탐색 기법으로 활용될 것으로 기대된다.

CIT 기둥의 장기거동에 관한 기존의 연구과 실험자료에 의하면 크리프 및 건조수축계수는 외부 강관의 구속효과에 의하여 철근콘크리트 기둥보다 작은 값을 가진다. 본 연구에서는 불확실성이 큰 콘크리트 강도와 특정크리프값과 작용하중을 매개변수로 하여 37층 건물의 CFT 기둥에 대한 확률론적 해석을 수행하였으며 매개변수의 특성을 분석하고 CFT 기둥의 축소량 해석값의 예측범위를 정량화하였다. 본 논문에서는 CFT 기둥축소량의 확률론적 해석을 위한 몬테카를로 (Monte Carlo) 기법을 소개하며 다중매개변수를 동시에 적용하여 매개변수의 변동에 따른 축소량의 영향을 분석하고 신뢰지수별 변동폭을 산정하였다.

축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 또, 기존의 2단계 축소기법을 반복적 IRS기법을 통해 중간 주파수 대역의 고유모드에 대한 해의 정확도를 높이는 방안에 대해 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 기존의 향상된 2단계 축소기법에 다단계 부구조화 기법을 적용하는 기법을 제안한다. 첫 단계에서는 전체 시스템을 그래프 분할을 통해 계층적으로 부구조로 분할되고, 두 번째 단계에서는 각각의 부구조를 개선된 2단계 축소기법을 이용하여 축소한다. 각각의 축소된 분절화된 고유치문제의 조합을 총해 최종적 축소시스템을 구축하고 이렇게 구한 축소된 고유치 문제를 란초스 기법(ARPACK)을 통해 해석한다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.

본 연구에서는 3개 이상의 기둥그룹에 대해서도 일반적으로 적용 가능한 기둥축소량의 최적보정기법을 제안하고, 이를 실제 시공된 건물에 적용하여 그 적용성을 평가하였다. 제안된 최적보정기법은 성능 및 시공상의 제약조건을 만족하면서 보정개소를 최소한으로 할 수 있는 층그룹 및 이때의 보정량을 산정하며, 상대보정뿐만 아니라 절대보정을 고려한 혼합보정도 가능하다. 최적보정에는 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)이 주요 알고리즘으로 사용되었다. 제안된 기법을 실제 축소량 보정이 수행된 61층 건물에 적용한 결과, 보정량을 쉽게 산출할 수 있고 또한 실무방식보다 보정개소를 줄일 수 있어 적용성이 뛰어남을 확인하였다.

축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소 시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 첫 단계에서 리츠벡터를 이용한 각 요소의 레일리 지수를 통해 요소 에너지를 예측 하고 이를 토대로 후보영역을 선정한다. 다음 단계에서 후보영역에 포함된 자유도로 축소된 1단계 축소 시스템에 순차적 소거법을 적용하여 최종적인 주자유도를 선정한다. 이번 연구에서는 2단계 축소 기법에 축소시스템 개선을 위한 반복적 기법을 적용하여 중간영역에서의 고차모드의 정확도를 추가적인 시스템의 확장없이 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 축소시스템에서 고유치와 고유모드의 정확도를 조절하는 것까지도 가능하다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.

현장에서 콘크리트 구조물의 균열 깊이를 추정하기 위한 자기 보정 표면파 투과 측정과 측정된 투과 함수의 차단주파수를 이용하는 기존의 방법은 측정 조건에 따른 투과 함수의 변동성이 매우 커서 실제로 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 차단주파수와 같이 특정 주파수를 선정하여 균열 깊이를 추정하는 방법 대신에 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수 자체를 균열 깊이 추정에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 다양한 균열 깊이에서 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수를 주성분 분석법을 이용하여 차원을 축소한 후, 축소된 투과 함수를 인공신경망의 입력으로 사용하여 이로부터 균열 깊이를 추정하는 방법을 제시하였다. 한편, 제안된 방법의 유효성을 판단하기 위하여 서로 다른 균열 깊이를 가진 5개의 실험체에 대하여 실험적인 연구를 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 콘크리트 구조물이 균열 질이 평가에 매우 유효한 방법임을 알 수 있었다.

대기순환모형(GCM)에 의하면 온실가스농도의 증가는 전구와 국지규모의 기후변화에 중요한 관련이 있음이 알려져 있다. GCM은 단일지점의 기상학적 순환과정을 분석하는데는 불확실성을 지니고 있기 때문에 현재로서는 축소기법이 대기순환모형(GCM)의 개발자들이 제공할 수 있는 것과 모형을 이용하여 기후영향을 평가하는 연구자들이 요구하는 것 사이의 차이점을 연계하기 위해 이용되고 있다. 본 논문에서는 통계학적 축소기법을 이용하여 국지 규모의 기후변화의 영향을 평