• 제목/요약/키워드: 근사최적화

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인터넷 기반 근사 형상최적설계의 분산처리 (Distributed Process of Approximate Shape Optimization Based on the Internet)

  • 임오강;최은호;김우현
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제21권4호
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    • pp.317-324
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    • 2008
  • 대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.

MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 관한 연구 (Study on an Approximation Technique using MDO)

  • 박창규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.3661-3666
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    • 2015
  • 본 논문은 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 관한 연구를 수행하였다. MDO 통합 설계 시스템을 구축하는데 있어서, 최적화 과정에서 발생하는 수많은 반복 계산, 광범위한 다분야 간 설계 및 CAD/CAE와의 연계를 고려함으로써 발생하는 방대한 계산량 및 데이터의 정보량으로 인해 수반되는 계산 비용을 현저히 줄이지 않고는 통합설계 시스템을 실제로 구축한다 해도 그 효용성은 비현실적일 수밖에 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 MDO 통합설계 시스템 프레임워크의 목적을 위해, 필수적으로 선행되어야 하는 다양한 근사기법의 적절한 활용을 통해 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 대한 연구를 수행하였다.

하드웨어 구현을 위한 컴퓨터 생성 홀로그램 연산의 최적화 (An Optimization of Computer-Generated Hologram Operation for Hardware Implementation)

  • 최현준;서영호;김동욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.224-226
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    • 2010
  • 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 기법은 광학 신호들을 근사화한 후 PC에서 수학적인 연산으로 디지털 홀로그램을 생성하는 기술이다. 본 논문에서는 CGH 기법을 하드웨어로 구현할 경우 완벽한 병렬처리와 파이프라이닝이 가능하도록 연산식을 최적화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 홀로그램의 이전 좌표에서 계산된 값에 일정한 값을 더하여 홀로그램을 생성하는 반복가산 기법의 일반항을 분석하여 하드웨어에 최적화된 수식으로 변형하는 것이다. 최적화된 수식의 경우 현재 좌표의 홀로그램을 계산하기 위해 이전 좌표에서 연산되었던 결과값을 기다렸다 이용하지 않기 때문에 실시간 디지털 홀로그래피를 위한 전용 하드웨어의 설계에 적합할 것이다.

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PSO 기반 RBFNN의 구조적 설계 (Structural Design of Radial Basis function Neural Network(RBFNN) Based on PSO)

  • 석진욱;김영훈;오성권
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.381-383
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    • 2009
  • 본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.

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재진입 비행체의 TAEM 구간 최적궤적 설계와 인공신경망을 이용한 제어 (Trajectory Optimization and the Control of a Re-entry Vehicle during TAEM Phase using Artificial Neural Network)

  • 김종훈;이대우;조겸래;민찬오;조성진
    • 한국항공우주학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.350-358
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    • 2009
  • 본 논문은 재진입 비행체의 TAEM 구간 유도와 제어에 관하여 기술 하였다. TAEM 구간은 공기의 밀도와 비행체의 속도의 범위가 큰 특징을 가지고 있으며, 이들 조건하에 TAEM 구간의 유도를 위한 궤적과 비행체의 상태값을 최적화하였다. 최적화된 상태값은 7가지의 상태이며, 상태값은 Down-range, Cross-range, 비행체의 고도, 속도, 경로각, 방위각, 그리고 비행 거리이다. 최적화 연산을 수행하기 위하여 DIDO 프로그램을 사용하였다. 재진입 비행체의 제어를 위하여 인공 신경망을 이용한 되먹임 선형화 제어법을 사용하였다. 비행체의 동역학 모델은 역전파 모델을 통하여 근사화 되고, 근사화된 동역학 모델과 지연된 제어 입력, 플랜트 출력으로부터 새로운 제어 입력을 생성하게 된다. 이를 이용하여 본 논문에서는 앞서 최적화된 7가지의 상태값을 추종하는 결과를 보였다.

고 받음각에서의 방향 안정성 향상을 위한 Chine 형상 최적설계 (Chine Shape Optimization for Directional Stability at High Angle of Attack)

  • 박형욱;박미영;이재우;변영환
    • 한국항공우주학회지
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    • 제36권9호
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    • pp.825-834
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    • 2008
  • 고 받음각에서의 방향 안정성 향상을 위한 chine 형상 최적화를 수행하였다. Super ellipse equation을 통하여 다양한 형태의 chine 형상을 생성하고, 3차원 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 방향안정성 및 고받음각에서의 공력 특성을 분석하였으며, 가장 높은 방향 안정성을 갖는 형상을 기본형상으로 선정하였다. 파리미터를 이용한 기본형상의 곡면 변형을 통하여 높은 방향 안정성 및 양항비를 동시에 만족하는 최적형상 도출을 위하여, 반응면을 구성하고 가중치를 도입하고 양항비를 구속조건으로 하는 방향안정성 최적화 문제를 수행하였다. 본 연구를 통하여 고받음각에서 chine형상의 공력특성을 파악하여 강한 와류를 발생시키는 chine 형상이 방향안정성에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었으며 최적화를 통해 기본형상보다 방향안정성이 약 29% 향상되는 결과를 얻었다. 또한 파라미터 기반 형상 생성기법과 근사최적화 기법의 연동을 이용한 형상최적설계 과정을 초음속, 고받음각 유동의 chine 형상설계에 적용하여 그 효율성을 확인하였다.

확률적 근사법과 공액기울기법을 이용한 다층신경망의 효율적인 학습 (An Efficient Traning of Multilayer Neural Newtorks Using Stochastic Approximation and Conjugate Gradient Method)

  • 조용현
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.98-106
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    • 1998
  • 본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

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방사선 수술시 경험적 표적 근사화에 근거한 최적화 방법 개선 (Improvement of a Planning Technique Based on Heuristic Target Shaping for Stereotactic Radiosurgery)

  • 오승종;최경식;송주영;서태석
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제16권4호
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    • pp.176-182
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    • 2005
  • 정위적 방사선수술(stereotactic radiosurgery, SRS)은 한번에 고선량의 방사선을 병변에 조사하는 방사선 치료법으로 단 한번의 조사로 고선량의 방사선이 환자에게 주어지므로 정확한 수술계획의 수립이 필요하다. 현재, 수술계획은 수술계획자에 의해 직접 시행착오를 거듭하며 수립되고 있으며 이로 인해 계획의 재연성과 신뢰성에 문제가 제기되고 있다. 본 연구에서는 경험적 표적 근사화에 근거한 오등의 연구방법을 바탕으로 각 단계를 개선하여 더 나은 수술계획 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 주어지는 병소의 다양한 모양을 동일한 높이의 원통을 사용해 근사화하고, 각각의 원통의 중심점의 위치와 지름에 의해 주변의 원통과 하나로 결합시켰다. 그 후 각각의 원통 내에 등선량중심점(Isocenter)을 모사한 구를 미리 정의된 규칙에 의해 채워 나갔다. 두 개의 가상 표적을 이용해 기존 알고리듬과 본 연구에서 개선한 알고리듬을 이용해 최적화를 수행하였다. 그 결과 두 개의 가상 표적에서 PITV (proscription isodose to tumour volume ratio)와 MDPD (maximum dose to prescription dose ratio)의 별다른 차이가 보이지 않았으며, 사용된 구의 수를 각각 $36\%$, $26\%$ 줄일 수 있었다. 원통과 구형을 이용한 이러한 기법은 정위적 방사선 수술시 수술 계획자에게 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.

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전력설비시스템을 위한 퍼지 평가함수와 신경회로망을 사용한 PID제어기의 자동동조 (An Auto-tuning of PID Controller using Fuzzy Performance Measure and Neural Network for Equipment System)

  • 이수흠;박현태;이내일
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.63-70
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    • 1999
  • 본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.

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