Water-soluble substances like hydrogen fluoride, generated in semiconductor manufacturing, pose serious health and environmental risks, underscoring the need for effective capture devices. Vertical liquid capture devices help by aggregating and discharging hazardous substances with water, but their design can lead to backflow during abnormal operations, causing unintended releases and impacting efficiency and safety. This study seeks to improve a vertical liquid collection device’s containment performance by optimizing its geometry. The vertical wall was rotated at various angles and directions, and turbulent kinetic energy and streamline distribution were analyzed to assess vortex formation and flow characteristics. These structural modifications identify optimal conditions to control hazardous substance migration, offering insights for future pollutant removal device designs.

The multi-local resonance metamaterial is based on the local resonance mechanism of resonators, effectively blocking wave propagation within multiple resonant frequency ranges, a phenomenon known as band gaps. In practical applications for vibration reduction, the goal is to achieve wide-band vibration attenuation at low frequencies. Therefore, this study aims to improve the vibration reduction performance of multi-local resonance metamaterials by lowering the band gap frequency and expanding the band gap width. To achieve this, an objective function was formulated in the optimization problem, considering both the frequency and width of the band gap, with the geometric shapes of the multiple local resonators selected as design variables. The Sequential Quadratic Programming (SQP) technique was employed for optimization. The results confirmed that the band gap was generated at lower frequencies and that the band gap width was expanded.

The purpose of this study was to derive an optimal mix design for bridge deck pavements that can compensate for the limitations of latexmodified concrete (LMC). To address the limitations of LMC, this paper proposes the incorporation of silica fume into LMC. Concrete mixtures with varying ratios of latex and silica fume were prepared, and tests for compressive strength, flexural strength, and chloride-ion penetration resistance were conducted to compare and analyze the fundamental performance of each mix. Latex contributed to the improvement of the initial pore structure and significantly affected the chloride-ion penetration resistance in the early stages of curing. However, its influence gradually diminished over time. In contrast, silica fume induced additional C-S-H formation and further improved the pore structure through pozzolanic reactions as time progressed, thus exerting a greater impact in the later stages of curing. The L7-SF8 variable demonstrated the best performance in terms of compressive strength and chloride-ion penetration resistance. Given the characteristics of bridge-deck pavements, this variable is considered the most suitable for ensuring long-term durability. Therefore, this paper proposes a mixture of 7% latex and 8% silica fume as the optimal mix design.

본 논문에서는 15차 bézier 곡선을 사용하여 기존의 연구보다 더 유연한 빔 형상을 설계하고, 더 넓은 설계 공간에서 최적 설계를 수 행하여 최적의 열전도도를 갖는 빔 형상을 설계한다. 설계 공간이 넓어지면 그 만큼 계산양이 증가하게 되는데, 고차원 변수 공간에서 효율적으로 작동하는 인공신경망을 사용하여 최적 설계를 가속화하여 계산 한계를 극복하였다. 더 나아가 최적의 탄성계수를 갖는 빔의 형상과 비교하였으며 열전도와 탄성학 사이의 수학적 유사성을 이용하여 빔 형상을 설명한다. 본 연구에서는 인공지능을 활용 한 형상 최적설계를 통해 기존의 한계를 뛰어넘는 격자구조의 빔 형상을 제안한다. 먼저, SC(Simple Cubic), BC(Body Centered Cubic) 격자 구조 빔 형상을 bézier 곡선으로 모델링하고 bézier 곡선의 제어점 좌표를 무작위로 설정하여 학습데이터를 확보하였다. NN(Neural Network) 및 GA(Genetic Algorithm)를 통해 우수한 유효 열전도도를 가진 빔 형상을 생성하여 최적의 빔 형상을 설계하였 다. 본 연구를 통해 추후 다양한 열 조건에서 격자구조의 적절한 구조적 해답을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

Recent advances in computer technology have made it possible to solve numerous challenges but require faster hardware development. However, the size of the classical computer has reached its physical limit, and researchers' interest in quantum computers is growing, and it is being used in various engineering fields. However, research using quantum computing in structural engineering is very insufficient. Therefore, in this paper, the characteristics of qubits, the minimum unit of quantum information processing, were grafted with the crow search algorithm to propose QCSA (quantum crow search algorithm) and compare the convergence performance according to parameter changes. In addition, by performing the optimal design of the example truss structure, it was confirmed that quantum computing can be used in the architectural field.

In this study, we propose an optimal design method by applying the Prefabricated Buckling Restrained Brace (PF-BRB) to structures with asymmetrically rigidity plan. As a result of the PF-BRB optimal design of a structure with an asymmetrically rigidity plan, it can be seen that the reduction effect of dynamic response is greater in the case of arrangement considering the asymmetric distribution of stiffness (Asym) than in the case of arrangement in the form of a symmetric distribution (Sym), especially It was confirmed that at an eccentricity rate of 20%, the total amount of reinforced PF-BRBs was also small. As a result of analyzing the dynamic response characteristics according to the change in eccentricity of the asymmetrically rigidity plan, the distribution of the reinforced PF-BRB showed that the larger the eccentricity, the greater the amount of damper distribution around the eccentric position. Additionally, when comparing the analysis models with an eccentricity rate of 20% and an eccentricity rate of 12%, the response reduction ratio of the 20% eccentricity rate was found to be large.

This study numerically compares optimum solutions generated by element- and node-wise topology optimization designs for free vibration structures, where element-and node-wise denote the use of element and nodal densities as design parameters, respectively. For static problems optimal solution comparisons of the two types for topology optimization designs have already been introduced by the author and many other researchers, and the static structural design is very common. In dynamic topology optimization problems the objective is in general related to maximum Eigenfrequency optimization subject to a given material limit since structures with a high fundamental frequency tend to be reasonable stiff for static loads. Numerical applications topologically maximizing the first natural Eigenfrequency verify the difference of solutions between element-and node-wise topology optimum designs.

본 논문에서는 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화와 관련하여 연구한 내용과 결과를 정리하였다. 컨테이너선은 일반적으로 프루우드 수 0.26 근처에서 운항하는 선박으로 이 속도에서 운항하는 선박 전용 선형 최적 설계 자동화를 구현하기 위하여 최적화 알고리 즘, 선형 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 계산 기법을 적용하여 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화가 가능한 수치해석 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, HOTCONTAINER라고 명명하였다. 본 연구에서는 선형 최적 설계를 위한 설 계 변수의 적절한 선정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 선형 최적 설계 자동화 알고리즘의 신뢰성과 실 선 적용성을 파악하기 위하여 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너 선박인 KCS 선박을 대상 선박으로 하여 선형 최적 설계 자동 화 수치해석을 수행하여 그 결과물로써 최적 선박을 도출하고, 대상 선박과 최적 선박의 조파저항과 파계 그리고 파고를 비교하였다. 결 론적으로 최적 선박이 대상 선박과 비교하여 조파저항이 47.63% 감소한 것을 볼 수 있었으며, 배수량과 접수 표면적은 각각 0.50%, 0.39% 감소한 것을 볼 수 있었다.

This study addresses the optimal design methodology for switching between active electronically scanned array (AESA) radar operating modes to easily select the necessary information to reduce pilots' cognitive load and physical workload in situations where diverse and complex information is continuously provided. This study presents a procedure for defining a hidden Markov chain model (HMM) for modeling operating mode changes based on time series data on the operating modes of the AESA radar used by pilots while performing mission scenarios with inherent uncertainty. Furthermore, based on a transition probability matrix (TPM) of the HMM, this study presents a mathematical programming model for proposing the optimal structural design of AESA radar operating modes considering the manipulation method of a hands on throttle-and-stick (HOTAS). Fighter pilots select and activate the menu key for an AESA radar operation mode by manipulating the HOTAS’s rotary and toggle controllers. Therefore, this study presents an optimization problem to propose the optimal structural design of the menu keys so that the pilot can easily change the menu keys to suit the operational environment. K

OWEC(Overtopping Wave Energy Converter)는 월파된 파도를 이용한 파력발전시스템이라한다. OWEC의 성능 및 안전성은 파고, 주기 등 파도의 특성에 의해 영향을 받는다. 따라서 해역 특성에 따른 OWEC의 최적 형상과 구조안전성에 관한 연구가 필요하다. 본 연구 에서는 울릉읍 연안 해양 환경 데이터를 이용하였으며, SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 입자법 해석을 통해 기존 케이슨 하부 구조에 변화를 준 모델 4개를 비교하여 월파 효율을 분석하였다. 그 결과, 하부 구조의 변경 및 경량화가 가능함을 확인하였다. 최적화 해석을 통 해 설계 하중에 내하력을 가지는 하부 구조인 새로운 트러스형 구조를 제안하였다. 이후 부재 직경 및 두께를 설계변수로 하는 사례 연구 를 통해 허용응력조건 하에서 구조 안전성의 확보를 확인하였다. 주기적인 파랑 하중을 받기 때문에 제안하는 구조의 고유 진동수와 해 당 해역의 파주기를 비교하였으며, 1년 재현 주기의 파랑을 하중으로 한 조화응답해석을 수행하였다. 제안하는 하부 구조는 동일 가진력 에서 기존 설계 대비 응답의 크기가 감소하였으며, 기존 대비 32% 이상의 중량 절감을 수행하였다.

본 연구에서는 철근콘크리트 모멘트골조의 보-힌지 붕괴 기구를 유도하기 위한 유전자알고리즘 기반의 최적내진설계기법을 제시 한다. 제안하는 기법은 두 가지의 목적함수을 사용한다. 첫 번째는 구조물의 비용을 최소화하는 것이고, 두 번째는 구조물의 에너지소 산능력을 최대화하는 것이다. 제약조건은 기둥과 보의 강도조건, 기둥-보 휨강도비 최소 조건, 기둥의 소성힌지 발생 방지조건 등이 사용된다. 부재의 강도 평가를 위해 선형정적해석이 수행되고, 에너지소산능력과 소성힌지 발생여부를 평가하기 위해 비선형정적해 석이 수행된다. 제안하는 기법은 4층 예제 구조물에 적용되었으며, 보-힌지 붕괴 기구를 유도하는 설계안이 얻어지는 것을 확인하였 다. 획득된 설계안의 기둥-보 휨강도비를 분석한 결과, 그 값은 기존 내진 기준에서 제시하는 값보다 큰 것으로 나타났다. 보-힌지 붕괴 모드를 유도하기 위해서는 보다 더 강화된 전략이 필요하다.

본 연구에서는 철근콘크리트 모멘트골조의 보-힌지 붕괴 기구를 유도하기 위한 유전자알고리즘 기반의 최적내진설계기법을 제시 한다. 제안하는 기법은 두 가지의 목적함수을 사용한다. 첫 번째는 구조물의 비용을 최소화하는 것이고, 두 번째는 구조물의 에너지소 산능력을 최대화하는 것이다. 제약조건은 기둥과 보의 강도조건, 기둥-보 휨강도비 최소 조건, 기둥의 소성힌지 발생 방지조건 등이 사용된다. 부재의 강도 평가를 위해 선형정적해석이 수행되고, 에너지소산능력과 소성힌지 발생여부를 평가하기 위해 비선형정적해 석이 수행된다. 제안하는 기법은 4층 예제 구조물에 적용되었으며, 보-힌지 붕괴 기구를 유도하는 설계안이 얻어지는 것을 확인하였 다. 획득된 설계안의 기둥-보 휨강도비를 분석한 결과, 그 값은 기존 내진 기준에서 제시하는 값보다 큰 것으로 나타났다. 보-힌지 붕괴 모드를 유도하기 위해서는 보다 더 강화된 전략이 필요하다.

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

The Ti-6Al-4V lattice structure is widely used in the aerospace industry owing to its high specific strength, specific stiffness, and energy absorption. The quality, performance, and surface roughness of the additively manufactured parts are significantly dependent on various process parameters. Therefore, it is important to study process parameter optimization for relative density and surface roughness control. Here, the part density and surface roughness are examined according to the hatching space, laser power, and scan rotation during laser-powder bed fusion (LPBF), and the optimal process parameters for LPBF are investigated. It has high density and low surface roughness in the specific process parameter ranges of hatching space (0.06–0.12 mm), laser power (225–325 W), and scan rotation (15°). In addition, to investigate the compressive behavior of the lattice structure, a finite element analysis is performed based on the homogenization method. Finite element analysis using the homogenization method indicates that the number of elements decreases from 437,710 to 27 and the analysis time decreases from 3,360 to 9 s. In addition, to verify the reliability of this method, stress–strain data from the compression test and analysis are compared.

In this study, it was investigated about optical simulation in high brightness and high uniformity direct-type backlight design for medical application. Direct-type backlight has been used high-brightness backlight such as Medical LCD application. The key parameter in designing direct-type backlight was consists of three geometrical dimension such as the distance of two lamps, the gap of lamp and reflection plate and the number of lamps. It has many of variations in optical design and it causes the different properties in backlight system. It shows the best values of above parameters; 26mm of the distance of two lamps, 4.5mm of the gap of lamp and reflection plate and 16 lamps. And we produced the specimen as above condition, and acquired good result in backlight such as the value of the brightness is 6423 nit in center of emission area and less than 5% in brightness uniformity. It shows the effective ways of designing backlight system using optical simulation method for medical LCD application.

최근 토목공학 분야 내 현장조건을 구현할 수 있는 스마트 건설 기술의 요소기술로서 3D 프린팅 기술의 적용 분야 가 확대되고 있다. 센서기술의 보조도구, 모듈러 시공상 적용 등으로 다양하게 활용되고 있는 가운데 3D 프린팅 기술을 단순 부재 제작이 아닌 각각의 부재들이 최대 성능을 발휘할 수 있는 최적설계 도출 방안으로 활용하고자 한다. 이를 위해 3D 프린 팅 재질인 필라멘트를 활용하더라도 신뢰성 있는 최적설계가 도출이 가능한지에 대한 연구가 선행되어야 하며, 이에 본 연구에 서는 지반보강재 중 하나인 지오셀 관련 선행연구 결과와 필라멘트의 물성치가 적용된 해석 결과와의 비교를 통해 재료적 신뢰 성을 검증하고자 한다. 해석 결과, 지오셀 구성요소에 따른 보강성능의 경향이 기존 선행연구 결과와 일치함을 확인하였기에 필 라멘트를 활용하더라고 충분히 신뢰성 있는 최적설계가 도출이 가능할 것이라 판단된다.