Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea ISSN:1229-3059(Print) 2287-2302(Online) 한국전산구조공학회 논문집

최근 기계학습(ML) 기반의 회전기기 상태기반정비(CBM) 진단 기술 개발을 위해 학습 데이터 확보가 중요하며, 실제 운전 현장으로부터 확보하기 힘든 결함 데이터를 전산 및 수치적으로 생산하려는 연구들이 수행되고 있다. 회전기기의 다양한 기계적 결함 들 중 오정렬 결함 현상은 회전 부품의 비대칭 강성(asymmetric stiffness)으로부터 기인되어 2X 진동과 gravity critical speed 현상을 발생시킨다. 흥미로운 것은 이러한 회전기기의 오정렬 결함 현상이 파라메트릭 가진 현상(parametric excitation)으로서 본질적으로 지지점 가진 진자(BEP) 운동과 등가적이다는 것이다. 그러므로 회전기기의 오정렬 결함 데이터를 인공적으로 생성하고 그 물리적 정확도와 타당성을 평가하기 위해서는 기초적인 BEP 운동 현상을 충분히 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 다물체 동역학(MBD) 해석을 바탕으로 BEP 운동을 시뮬레이션하여 오정렬 결함의 시계열 데이터 생산 가능성과 타당성을 평가하였다

매설 배관의 지진 응답 분석에 주로 쓰이는 3차원 유한요소해석은 막대한 연산 비용을 수반하며, 기존 반응표면법(RSM)은 복잡한 비선형 관계 모사에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 2,000건의 매설 배관 유한요소해석 데이터베이스를 구축하고, 정형 데이터에 특화된 딥러닝 아키텍처인 TabNet 기반의 변형률 예측 모델을 제안한다. 제안된 모델은 단일 모델로 최대 인장 및 압축 변형률 모두에 대해 기존 RSM보다 높은 예측 정확도와 안정성을 입증했다. 또한, 어텐션 메커니즘을 통해 변수 영향도를 정량화함으로써 AI의 블랙박스 한계를 극복하고 구조적 해석력을 확보하였다. 이는 향후 매설 배관의 효율적인 내진 성능 평가 및 최적화된 설계 가이드라인 수립에 기여할 것이다.

본 논문에서는 은 나노와이어(AgNW) 기반 신축성 전극 구조의 기계적, 전기적 특성을 평가하기 위해 유한요소해석을 수행하였다. COMSOL Multiphysics를 활용해 인장 조건에서 AgNW 구조의 응력-변형률 관계와 전류밀도 변화를 분석하였다. 해석 결과 나노와이어 배열 및 구조적 변화에 따라 기계적 거동과 전류 흐름이 영향을 받는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 신축성 전자소자 설계 시 구조적 안정성과 전기적 특성을 동시에 고려할 필요성을 보여준다. 본 연구는 AgNW 기반 신축성 전극의 구조 설계와 성능 향상을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

군용 발사대 시스템은 무게와 전력 소비 제한 조건 하에서 운용되므로 구동 장치의 질량과 에너지 사용량을 고려한 효율적 설계가 요구된다. 본 연구에서는 ANSYS Motion을 이용하여 발사대 고각 구동 메커니즘의 다물체 동역학 모델을 구축하고, 감속기 기반 동력 전달 특성과 실험 데이터 기반 등가 손실 성분으로 보정하였다. 시뮬레이션과 실험 결과를 비교한 결과, POD 각변위와 모터 요구 토크는 전반적으로 유사한 경향을 보였다. 또한 2수준 완전 요인 설계법을 적용해 주요 설계 변수가 모터 요구 토크에 미치는 영향을 평가하였다.

극초음속 탄도 충격은 추진 기술의 급속한 발전과 더불어 주목을 받고 있으며, 운석 충돌과 같은 우주 환경에서의 충돌 시나리오 또한 고속 충격 영역에 포함된다. Ti-6Al-4V 합금과 AISI 1045 강과 같은 기존 구조용 금속은 박막 형태로 적용될 경우, 이러한 사건에서 발생하는 강렬하고 단시간의 응력에 취약할 수 있다. 본 연구에서는 극초음속 알루미늄 구체 충격을 받는 Ti-6Al-4V/AISI 1045 이중층 패널의 동적 응답을 분석하였다. 특히 충격에 의해 유발되는 박리(spall) 손상, 국소 공동(cavitation), 및 파편 구름(debris cloud) 형성과 같은 메커니즘에 주목하였다. 이를 위해 수정된 Johnson-Cook 구성 모델과 Grüneisen 상태 방정식을 결합한 계산 체계를 제시하고, LS-DYNA에 구현된 입자 기반 유체역학(SPH) 기법을 통해 충격 과정을 모사하였다. 대칭 및 비대칭 충격 구성을 모두 고려하여 충격 정렬 및 경사각이 관통 진화와 변형 양상에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하였다. 특히 경사각 증가가 에너지 분배와 재료 유동을 어떻게 변화시키며, 이러한 변화가 하부 AISI 1045 층의 후면 팽창 거동에 어떤 영향을 미치는지에 대해 집중적으로 논의하였다. 본 연구는 극초음속 파편 환경에 노출되는 다층 금속 차폐 및 충격 저항 구조의 최적화를 위한 설계 수준의 통찰을 제공하는 것을 목표로 하였다.

도로 위 포트홀은 사고와 차량 손상의 원인이며, 딥러닝 기반 탐지 기술은 실제 도로 환경에서 스키드마크, 보수 패치, 맨홀 등을 포트홀로 오인하거나 소형 포트홀을 놓치는 한계가 있다. 본 연구는 YOLOv8s에 Grad-CAM과 Eigen-CAM을 적용하여 오탐･미탐 원인을 시각적･정량적으로 분석하였다. 공개 데이터셋 652장에 대한 추론 결과, 스키드마크는 전체 FP 133건의 35.3%(47건)로 가장 빈번한 원인이었고, 미탐의 87.3%(317건)는 소형 포트홀에 기인하였다. 분석 결과 모델은 포트홀의 의미론적 특징보다 어두운 색상과 경계 등 저수준 시각 특징에 의존하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 혼합모드 응력확대계수 평가의 정확도를 향상시키기 위해 가상 격자 응력 복원(Virtual Grid Stress Recovery, VGSR) 기법과 적응적 요소 세분화를 결합한 접근법을 제시한다. VGSR 방법은 비구조화된 유한요소의 변위장을 구조화된 가상 격자에 보간함으로써 보다 매끄럽고 정확한 응력장을 생성하고, 응력확대계수(SIF) 평가에서 적분 영역과 관련된 오차를 감소시킨다. 변위장 품질을 향상시키기 위해 Abaqus를 이용하여 von Mises 응력을 기반으로 두 단계의 적응적 요소 세분화를 수행하였다. 제안된 방법은 혼합모드 하중을 받는 경사진 penny-shaped crack에 적용되었으며, 응력확대계수는 I-적분(interaction integral)을 통해 계산되었다. 결과는 두 단계의 적응적 세분화가 응력장 품질과 응력확대계수의 정확도를 크게 향상시킴을 보여주며, VGSR과 적응적 요소 세분화 기법의 결합이 파괴 해석에 효과적임을 입증한다.

본 연구에서는 넓은 지역에 분포한 다수 교량의 장기 거동을 원격으로 모니터링하기 위한 PS-InSAR 기법의 교량 유지관리 적용 가능성을 검토하였다. 이를 위해 서울 여의도 인근 한강 상의 주요 도로교 및 철도교를 포함하는 연구지역을 선정하고, 2023년부터 2025년까지 획득된 Sentinel-1 SLC 영상과 DEM 자료를 활용하였다. SAR 영상 전처리 및 간섭영상 생성을 위해 GAMMA 소프트웨어를 사용하였으며, StaMPS 기반 PS-InSAR 분석을 통해 영구 산란체(Permanent Scatterer, PS)를 선정하고, 노이즈 제거, 위상 언래핑, 공간 및 대기 오차 보정 등을 수행하였다. 분석 결과, 연구지역 내 10개 교량에 대해 LOS 방향 평균 변위 속도와 변위 시계열을 도출할 수 있었으며, 다수의 교량에서 여름철 상승과 겨울철 하강이 반복되는 계절적 거동 양상이 관찰되었다. 이는 PS-InSAR가 기존 SAR 영상 자료를 기반으로 교량의 장기 거동 변화를 광역적으로 파악하는 데 활용될 수 있음을 보여준다. 다만 본 연구 결과는 단일 궤도 방향의 LOS 변위에 기반하므로 실제 수직 처짐으로 해석하기 위해서는 상승궤도 및 하강궤도 자료의 통합 분석, 현장 계측 또는 타 PS-InSAR 분석 결과와의 비교･검증, 그리고 교량 형식과 열팽창 특성을 반영한 후처리 과정이 필요하다. 향후 이러한 분석 신뢰성이 확보될 경우, PS-InSAR는 광역 교량군의 장기 모니터링과 정밀점검 및 보수･보강 우선순위 도출을 지원하는 유지관리 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.