단백질의 구조 예측은 생명 과학 및 의약학 분야의 핵심적인 연구 주제 중 하나로, 단백질의 기능 및 상호작용을 이해하기 위한 주요 정보를 제공할 수 있어 다양한 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 최근 Google DeepMind의 AlphaFold2가 등장하였으며, 단백질 구조 예측 성능을 대폭 향상시켜 CASP(Critical Assessment of Protein Structure Prediction)에서 뛰어난 평가점수를 받아 단백질 구조 예측 분야의 최신 기술을 크게 향상시켰다. 이러한 컴퓨터 기반의 단백질의 구조 예측 방법은, 고전적인 방법을 사용하여 직접 단백질 구조를 결정하는 방법 에 비해 매우 정확하고 빠르며 경제적인 비용으로 수행될 수 있어 단백질 구조 예측 및 생리학 연구를 수행하는 연구자들에게 유용한 방법론이 될 것으로 사료된다. 따라서 본 연구소에서는 곤충을 포함한 무척추 자생동물을 연구하는 연구자들을 위해 단백질 구조 예측을 수행할 수 있도록 64Core/128Threads의 CPU, 256GB의 RAM과 6장의 GeForce RTX 3090으로 이루어진 GPU(Graphical Processing Unit) 고성능 컴퓨터 시스템에 AlphaFold2 program을 구축하였다. 최근 인간을 대상으로 한 단백질 구조 예측 연구는 상당한 진전을 보이고 있지만, 곤충을 포함한 자연계의 동물을 대상으로 한 연구는 여전히 미비한 상황이다. 이러한 자생동물자원연구의 확대를 위해 본 연구소에서 구축한 GPU 시스템 및 생물정보학적 분석 방법이 많이 활용되어야 하며, 이를 위해서는 연구자들 의 협력과 참여가 필요하다.

As a means to activate eco pastoral system in alpine grassland, the government can consider public pastures, which are currently unused, to scale them up into public ranches. Depending on ownership and operation, four management models proposed as follows: 1) Government-Owned and Operated with Balanced Profit and Loss 2) Government-Owned and Operated with Revenue Generation 3) Government-Owned but Privately Operated by Outsourced to Professional Manager 4) Full Privatization (Ownership and Operation by Private Individuals). The study outlined above proposes four management models for the activation of eco pastoral system in alpine grassland. It also suggests methods for the selection and performance evaluation of manager to establish a profitable structure. Additionally, the research provides management methods for the conservation of grazing ecology in pastoral ecosystems. Particularly, the adaptation of tools commonly used in South Korean business sector for the selection and performance evaluation of manager within the system of the proposed management models. This aspect is deemed valuable as it aligns these tools with the specific characteristics of eco pastoral system in alpine grassland, contributing not only to the effective implementation of the models but also to the enhancement of the revenue structure.

Cars using diesel have always had problems with reducing exhaust fumes, and have been studied steadily in this regard. There were studies on the remanufacturing effect of DOC catalyst deactivated by diesel vehicle smoke reduction device, analysis of vehicle fire accident cases caused by damage to diesel vehicle smoke reduction device, and related studies on the remanufacturing effect of diesel vehicle smoke reduction device DPF. This study is also to develop a burner structure in a smoke reduction device suitable for an exhaust engine to completely burn smoke generated by an engine using a diesel engine in a low-temperature exhaust gas. The main systems to be developed are high-performance heaters, burner structures that can maintain ignition in exhaust flows, and exhaust flow control units that reduce exhaust gas backflow effects caused by diesel engines.

구조물의 안정성 및 이상 징후 판단에 있어 균열의 발생 여부와 진전 정도는 가장 기본적인 조사 항목이다. 본 연구 에서는 일반적인 스마트폰을 통해 균열 이미지를 촬영하고 이로 부터 균열 검출과 크기를 산정하는 균열 분석 시스템을 개발하 였다. 모폴로지 기법을 적용하되 투영변환 및 3차회선 보간, 히스토그램 기반의 명도 입계값 산정 기법을 적용함으로서 이미지 보정과 노이즈 제거 과정을 통한 효과적 균열 검출이 가능하였다. ArUco 마커를 통해 손쉽고 경제적인 균열 크기 산정이 가능 하였으며, 스마트폰 앱과 클라우드 서버 기반의 이원화 분석시스템을 통해 손쉬운 현장 적용성 및 처리 시간 단축, 세부 균열의 추적관리 가능성을 확인하였다. 개발 시스템을 이용한 실내 성능 평가를 수행한 결과, 균열 측정 오차는 0.03㎜ 미만으로 나타 났으며 조건별 다수 측정 결과에서 높은 재현성이 확인되었던바, 개발된 균열 분석 시스템의 정확성 및 현장 적용성을 예상할 수 있었다.

부분구조화 기법은 자유도가 많고 복잡한 구조물의 유한요소 해석 모델 단순화에 효율적으로 적용될 수 있는 기법이다. 대표적으 로 선형 문제에 대해서는 Craig-Bampton method 등이 있다. Craig-Bampton method는 경계 요소를 제외한 나머지 요소의 불필요한 자 유도를 제거함으로써 선형 구조물의 축소를 수행한다. 최근에는 부분구조화 기법과 더불어 구조물의 최적설계를 위해 멀티레벨 최적 화 기법이 많이 활용되고 있다. 시스템의 목표를 달성하기 위해 각 부구조에 새로운 목표를 할당하는 기법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 시스템 목표 달성을 위한 각 부구조별 내부 자유도 개수를 새로운 목표로 할당하고 최적화를 수행하였다. 최적 화 절차로부터 도출된 부구조별 내부 자유도 개수를 이용하여 시스템의 축소를 수행하였다. 다양한 수치예제들을 통해 축소 모델에 대한 결과를 확인하였으며, 90% 이상의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

목구조에 있어서 횡력에 저항하는 전단벽의 역할은 대단히 중요하다. 특히 이 목조 전단벽은 다양한 수종의 스터드 와 다양한 판재, 접합철물로 제작되어 재료의 성능을 특정하기가 쉽지 않다는 어려움이 있다. 따라서, 구조설계에서 초기단계에 서부터 적용해야하는 경골목조 전단벽의 환산 전단성능값을 미국, 캐나다, 일본 그리고 국내기준의 설정방법을 통하여 파악해 보고자 하였다. 분석결과 국내 경골목구조기준과 소규모 건축기준에서 기본사양으로 제시하고 있는 2×4의 스터드에 두께 11㎜ 의 OSB를 적용한 기본 전단벽의 허용전단력은 3.5~4.5 kN/m의 범위, 또한 환산 전단강성값으로는 1100~1150 kN/m정도로 설계 하는 것이 가능할 것으로 나타났다. 특히, 국내기준은 국외기준에 비하여 상대적으로 큰 전단내력을 허용하고 있는 것으로 나타났고, 현재 기준에서와 같이 북미기 준과 동일한 전단강성을 활용할 경우, 재료의 비선형거동 때문에 실제 변형량을 과소평가할 가능성이 있어, 허용응력의 설정범 위와 전단강성값의 산정기준을 조정하여야 할 필요가 있는 것으로 파악되었다.

Seismic demand on nonstructural components (NSCs) is highly dependent on the coupled behavior of a combined supporting structure- NSC system. Because of the inherent complexities of the problem, many of the affecting factors are inevitably neglected or simplified based on engineering judgments in current seismic design codes. However, a systematic analysis of the key affecting factors should establish reasonable seismic design provisions for NSCs. In this study, an idealized 2-DOF model simulating the coupled structure-NSC system was constructed to analyze the parameters that affect the response of NSCs comprehensively. The analyses were conducted to evaluate the effects of structure-NSC mass ratio, structure, and NSC nonlinearities on the peak component acceleration. Also, the appropriateness of component ductility factor (R p) given by current codes was discussed based on the required ductility capacity of NSCs. It was observed that the responses of NSCs on the coupled system were significantly affected by the mass ratio, resulting in lower accelerations than the floor spectrum-based response, which neglected the interaction effects. Also, the component amplification factor (a p) in current provisions tended to underestimate the dynamic amplification of NSCs with a mass ratio of less than 15%. The nonlinearity of NSCs decreased the component responses. In some cases, the code-specified R p caused nonlinear deformation far beyond the ductility capacity of NSCs, and a practically unacceptable level of ductility was required for short-period NSCs to achieve the assigned amount of response reduction.

제주도 북서부인 애월 해안에는 평탄하게 흐른(판상) 용암류와 둥근 모양(원통)의 용암류가 관찰된다. 원통형 용암류의 치밀한 내부에는 동심원 구조와 방사상 절리가 발달한다. 구엄리 돌염전 주변의 판상 용암류 내부에는 상하부의 굵기가 다른 주상절리가 발달한다. 주상절리 상부는 다각형의 형태가 고르지 않으며 직경은 120-150 cm이다. 주상절리 하부는 육각형과 오각형으로 형태가 일정하고, 크기도 60 cm 내외이다. 원통형 로브는 크기와 형태에 따라 두 그룹으로 나눌 수 있다. 하나는 메가로브인데, 최대 직경이 30 m인 반원형이다. 또 하나는 원형의 로브로 직경이 10 m 이하이다. 원통형 용암류의 방사상 절리의 기둥 단면은 육각형과 오각형이며, 기둥의 직경은 중심에서 바깥쪽으로 증가하는데 바깥쪽 경계부에서는 80-120 cm 정도이다. 원통형 용암에서 관찰되는 동심원 구조는 4가지 요인이 복합된 것이다. 첫째는 원형의 균열로, 원통형 용암류 내에서 안쪽과 바깥쪽 사이의 온도차와 밀도차로 발생한 수축으로 생긴 틈새이다. 둘째는 방사상 절리의 마디층이 동심원을 이룬 것으로, 이 마디층은 방사상 절리와 동시에 만들어진 것이다. 셋째는 유동 띠로서, 용암이 흐를 때 둥근 통로에 남긴 흔적이다. 네 번째는 용암에서 빠져나온 가스가 동굴에 형성된 기공 띠이다.

본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력 층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.

In this study, we developed a learning progression for the structure of the solar system using multi-tier supply form items and validated its appropriateness. To this end, by applying Wilson’s (2005) construct modeling approach, we set up ‘solar system components,’ ‘size and distance pattern of solar system planets,’ and ‘solar system modeling’ as the progress variables of the learning progression and constructed multi-tier supply form items for each of these variables. The items were applied to 150 fifth graders before and after the classes that dealt with the ‘solar system and star’ unit. To describe the results of the assessment, the students’ responses to each item were categorized into five levels. By analyzing the Wright map that was created by applying the partial credit Rasch model, we validated the appropriateness of the learning progression based on the students’ responses. In addition, the validity of the hypothetical pathway that was established in the learning progression was verified by tracking changes in the developmental level of students before and after the classes. The results of the research are as follows. The bottom-up research method that used multi-tier supply form items was able to elaborately set the empirical learning progression for the conceptualization of the structure of the solar system that is taught in elementary school. In addition, the validity of the learning progression was high, and the development of students was found to change with the learning progression.

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.

Seismic responses due to the dynamic coupling between a primary structure and secondary system connected to a structure are analyzed in this study. The seismic responses are compared based on dynamic coupling criteria and according to the error level in the natural frequency, with the recent criteria being reliant on the error level in the spectral displacement response. The acceleration responses and relative displacement responses of a primary structure and a secondary system for a coupled model and two different decoupled models of two degrees-of-freedom system are calculated by means of the time integration method. Errors in seismic responses of the uncoupled models are reduced with the recent criteria. As the natural frequency of the secondary system increases, error in the natural frequency decreases, but seismic responses of uncoupled models can be underestimated compared to that of coupled model. Results in this paper can help determine dynamic coupling and predict uncoupled models’ response conservatism.

구조물의 진동에 의해 유발되는 사용성, 안정성 저하를 방지하고, 성능을 개선하기 위하여 많은 진동제어시스템이 사용되어 왔다. 제어기 설계가 H2-norm, H∞-norm 으로 분리되어 독립적으로 이루어지다가 LMI 기법에 의하여 보다 효율적인 제어기 설계가 가능하게 되었다. 본 연구에서는 관심지점의 구조물 응답을 특정한 값 이하로 보장한 상태에서 제진장치 구동에 필요한 변수를 최소 화하는 제어알고리듬을 개발하여 능동형뿐만 아니라 수동형제진장치에도 적용하는 방안을 제시하였다. 관심지점의 구조물 응답의 제한은 요구 등가감쇠비와 H∞-norm을 연계하여 구속조건으로 설정하고 목적함수는 제진장치의 이송거리 또는 댐퍼 용량은 H2-norm으 로 표현하는 혼합제어를 구성하였다. 본 연구에서 제안된 혼합제어 기법을 능동질량감쇠기와 등가치환 점탄성 댐퍼가 설치된 구조물에 적용하여 수치적으로 검증하였다. 수치해석결과, 혼합제어문제를 LMI표준형으로 전환하면 능동형, 수동형 제진장치 설계를 보다 용이하게 적용 가능함을 알 수 있었다.

Spatial structure does not have columns and walls installed inside, so they have a large space. There are upper structure and substructure supporting them. The response of seismic loads to the upper structure may be increased or decreased due to the effects of the substructure. Therefore, in this study, the seismic response of the upper structure and the floor response spectrum of the substructure were compared and analyzed according to the height of the substructure in the spatial structure where the LRB was installed. As a result, the possibility of amplification of response was confirmed as seismic waves passed though the substructure, which is likely to increase the response of the upper structures.

A hybrid mid-story seismic isolation system with a smart damper has been proposed to mitigate seismic responses of tall buildings. Based on previous research, a hybrid mid-story seismic isolation system can provide effective control performance for reduction of seismic responses of tall buildings. Structural design of the hybrid mid-story seismic isolation system is generally performed after completion of structural design of a building structure. This design concept is called as an iterative design which is a general design process for structures and control devices. In the iterative design process, optimal design solution for the structure and control system is changed at each design stage. To solve this problem, the integrated optimal design method for the hybrid mid-story seismic isolation system and building structure was proposed in this study. An existing building with mid-story isolation system, i.e. Shiodome Sumitomo Building, was selected as an example structure for more realistic study. The hybrid mid-story isolation system in this study was composed of MR (magnetorheological) dampers. The stiffnessess and damping coefficients of the example building, maximum capacity of MR damper, and stiffness of isolation bearing were simultaneously optimized. Multi-objective genetic optimization method was employed for the simultaneous optimization of the example structure and the mid-story seismic isolation system. The optimization results show that the simultaneous optimization method can provide better control performance than the passive mid-story isolation system with reduction of structural materials.