본 논문은 목적이 네 개 이상인 고도 다목적 문제(many-objective problem)에서의 의사 결정을 위한 새로운 이중(two-tier) 최적화 접근법을 제안한다. 목적의 개수가 증가할수록, 특히 네 개 이상부터는, 전체해(solution) 중에서 파레도 최적해(Parero-optimal solution)가 차지하는 비율이 기하급수적으로 증가한다. 그래서 일반 다목적 문제와는 달리, 의사 결정을 하는데 단순히 파레토 최적 해만을 찾는 것으로는 충분하지 않고, 찾은 파레토 최적 해들 중에서도 상대적으로 좀 더 선호하는 해들을 가려내는 것이 필요하다. 제안하는 접근법에서는 추가적인 최적화 단계를 추가함으로써 사용자의 선호도를 균형있게 반영하는 방향으로 파레토 최적해들을 찾는다. 이러한 2차 최적화는 관련된 2차 목적들을 수반하게 되는데, 2차 목적으로는 광역평가값과 혼잡 거리를 사용하였다. 광역평가값과 혼잡 거리는 각각 사용자의 선호도와 다양성을 대변하는 척도이다. 제안한 접근법의 우수성을 보이기 위해서는 잘 알려진 검증 함수들을 활용하는데, 같은 함수에 대해 제안한 접근법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교한다. 제안한 접근법을 적용함으로써 기존보다 사용자의 선호도를 잘 반영하면서 동시에 우수하고 다양한 의사 선택이 가능하다.
상수도관망의 최적설계는 단목적함수와 고정된 수리학적 변수로 구성된 비용최소화의 문제로 시작되었다. 하지만, 미래의 불확실한 수요량의 변동과 같이 상수도관망 내에 존재하는 여러 불확실성을 고려하여 설계하는 것이 실제 상수도관망의 거동을 보다 적절히 예측하는 것이다. 따라서 상수도관망 내 존재하는 불확실성을 양적으로 고려하는 다양한 방법이 연구되어 상수도관망의 최적설계에 반영되었고, 다목적함수를 사용한 최적화문제도 다루게 되었다. 본 연구에서는 관망의 절점에서의 수요량과 관의 조도계수를 불확실성을 가진 변수로 두고, 비용 최소화와 관망의 강건성 (Robustness)을 최대화 하는 두 가지 목적함수를 가진 다목적함수 최적화 문제를 다루었다. 최적화 과정은 비용최소화와 불확실성을 고려한 최종 최적화의 두 과정으로 나뉜다. 각 절점에서의 수요량과 관의 조도계수는 베타확률밀도함수 (Beta PDF)를 사용, Latin Hypercube 샘플링 방법으로 불확실성을 고려하였고, 다목적함수의 최적화는 유전자 알고리듬 (Multi-objective Genetic Algorithms, MOGA)을 사용하였다. 제안된 방법은 New York Tunnels이라는 실제 상수도관망에 적용하여 적용성을 검증 하였고 그 결과를 분석하였다. 다목적 최적화 문제에서 최적화가 진행될 수 록 초기 값에 모여 있던 점들이 그 점 주위를 시작으로 해 공간에 최적 해를 찾아 오른쪽 아래 부분으로 탐색해 나가는 것을 확인할 수 있었고 최적설계의 해는 해 공간에서 Pareto Front를 구성하며 파레토 최적해를 구하였다.
대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.
본 논문에서는 동적 스펙트럼 접근을 위한 유전자 알고리즘 기반 전송 매개변수 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로는 전송 매개변수 최적화를 위해 다목적 적합도 함수를 단일 목적 적합도 함수들의 가중합으로 표현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 주어진 전송 시나리오에 최적화된 전송 매개변수 값을 얻는다. 모의실험을 통하여 제안한 다목적 적합도 함수를 이용하여 주어진 시나리오에 따라 전송 매개변수를 최적화한 결과를 보인다.
본 논문에서는 다단계다목적함수 최적화(MLMO)를 통해 철근콘크리트 뼈대구조의 최적해를 일단계단일 목적함수 최적화(SLSO)에 의한 결과와 비교하였다. MLMO방법에 의해서 간단히 가중치(Weighting factor)를 도모함으로써 경비와 처짐의 두가지 목적함수를 만족시키는 것이 가능했으며, 단계별로 제약조건식의 수를 감소시키고, 문제형성의 비선형성을 감소시킴으로써 최적화의 과정을 효율적으로 수행할 수 있었다. 또한 각 부구조물간의 설계변수의 변화에 의한 부재력의 변화를 제약조건에 반영하기 위하여 부재력변화량 추정을 하였고 부구조물의 최적화시 부재감 결합(coupling)이 가능하도록 하였다. 부구조물의 최적화시 선형화된 구조시스템의 선형화된 목적함수와 제약조건식을 사용하여 재해석 과정을 효율적으로 감소시킬 수 있었다. 최적화 과정중 초기에는 설계변수에 대한 비교적 큰 이동한계의 사용이 가능하였으며 반복회수 4호 정도에 최적해로의 효율적인 수렴이 이루어졌다.
다목적실용위성 2호(KOMPSAT-2)에서는 위성자세 제어를 담당하고 있는 RDU(Remote Drive Unit)의 성능 향상를 위하여 80386 CPU와 함께 80387 Coprocessor를 장착하여 임무수행을 담당한다. 다목적실용위성 1호(KOMPSAT-1)에서는 수치연산을 위하여 상용소프트웨어인 PACLIB를 사용하여 수치연산을 80C186을 이용한 에뮬레이션 방식으로 수행하였지만, 2호기에서는 실질적인 코프로세서를 이용한 수치연산을 수행하게 된다. 본 논문에서는 다목적실용위성 2호에서 사용되는 80387 코프로세서의 초기화 과정과 예외사항 발생시 처리 방법, 80387 코프로세서를 이용한 수치연산 함수 구현 및 libtary 구성 방법에 대하여 설명한다.
본 연구에서는 구조물의 최적설계에서 나타나는 여러 가지 불확실성을 고려하기 위해 퍼지이론을 도입한 다목적 강구조 퍼지 최적설계에 관한 연구로, 다목적 퍼지 최적설계가 단일 목적의 최적설계보다 합리적인 설계가 됨을 보이는데 목적이 있다. 최적설계에 시용된 목적함수는 구조물의 중량과 처짐을 최소화하는 다목적 함수로 취하였고, 제약조건은 하중저항계수설계법(AISC-LRFD, 1994)의 설계규준을 따랐으며, 구조해석은 기하학적인 비선형을 고려한 유한요소해석법을 이용하였다. 성질이 서로 다른 다목적을 가지는 최적문제를 다루기 위하여 소속중요도 적용법과 목적중요도 적용법을 이용하여 다양한 최적해를 구함으로써, 사용자에게 현실여건에 알맞는 합리적인 최적 해를 선택할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 다목적 유전자알고리즘을 이용하여 Tank 모형의 매개변수를 추정하는데 있어서 선호적순서화(preference ordering)를 적용한 연구로써, 목적함수의 개수가 여러 개인 경우에 발생할 수 있는 파레토최적화의 단점을 해결하기 위한 것이다. 최적화를 위한 목적함수는 모두 4가지를 사용하였으며, 선호적순서화를 통해서 구한 2차 효율성(2nd order efficiency)을 가지면서 정도(degree)가 3인 4개의 해 중에서 1개의 해만을 최우선해로 선정하였다. NSGA-II로 도출된 최우선해의 적합성을 살펴보기 위해서, 자동보정방법인 Powell 방법과 SGA(simple genetic algorithm)를 매개변수 자동보정 방법으로 이용하고 하나의 단일목적함수로 사용해서 최적화한 결과와 비교해보았으며, 비교결과 다목적 유전자 알고리즘을 4개의 목적함수에 모두 적용해서 한번에 도출된 매개변수를 이용한 결과가 보정기간뿐만 아니라 검정기간에 대해서도 비교적 양호한 결과를 나타내는 것으로 나타났다.
본 연구는 미호천 유역을 대상으로 유량곡선의 세부적인 특성을 고려한 다목적함수를 적용하여 Probability Distribution Model(PDM) 모형의 유량모의성능을 검토하였다. PDM은 유역을 한 개의 단위구역으로 개념화한 집중형 강우유출모형으로 영국의 지역화 연구 및 홍수량 산정방법에 대표적으로 이용되고 있다. PDM 모형의 5개 매개변수를 Monte Carlo 방법에 기반을 둔 분석도구(MCAT, Monte Carlo Analysis Toolkit)를 활용하여 사후검정분포, 검정근거 및 민감도 분석 등을 수행하였으며, 모형의 매개변수 중 cmax와 k(q)만이 뚜렷한 검정 근거가 있고 나머지 변수들은 동등성의 영향을 확인하였다. 또한, 유량곡선의 고유량 및 저유량의 특성을 맞춘 목적함수의 Trade-off를 고려한 매개변수의 파레토 최적해를 산정한 결과, 모든 목적에 최대한 부합하는 유량 산정의 가능성을 제시하였다. 검정(calibration)기간에서 NS*E=0.035, FSB=0.161, FDBH= 0.809로 안정적이며 만족할만한 모의성능을 나타내었고, 검증(validation)기간에 대해서도 안정적인 모의성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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