본 논문은, 24극 18슬롯을 갖는 1kW 풍력발전용 AFPM발전기의 코깅토크 저감과 특성향상에 관한 논문이다. 코깅토크 저감 방법에는 여러 가지가 있으나 본 논문에서 두 가지의 방법을 제안하였고, 제안된 방법 두 가지를 혼합하여 최적화를 진행하고 코깅토크는 최소가 되고, 기전력은 최대가 되는 최적점을 찾는 최적화를 진행하여 발전기의 특성을 향상시키는 논문이다.
Brown과 Proschan의 수리모형과 이를 일반화한 Lee와 Seoh의 시스템 수리모형이 고려된다. Brown과 Proschan의 수리모형은 시스템의 고장시 완전수리가 확률 p로, 불완전수리가 확률 1-p로 이루어지는 모형이고, Lee와 Seoh의 수리모형은 시스템 고장시 완전수리와 불완전수리의 선택이 마르코프 연쇄과정에 따라 결정되는 모형이다. 본 논문에서는, 완전수리비용과 불완전수리비용을 고려한 후, 시스템의 수명분포가 지수분포, 균일분포, Weibull분포인 경우로 나누어, 위 두 시스템 수리모형에서의 최적화가 연구된다.
본 논문에서는 다중 엑세스 포인트 환경에서 전송전력, 수신필터, 엑세스 포인트 선정 최적화 알고리즘을 제안한다. 최종목적은 신호대간섭비를 유지하면서, 전송전력의 총합을 최소화하는 것이다. 증명을 통해서 제안하는 알고리즘은 최소전력에 수렴함을 보인다. 제안하는 알고리즘이 기존에 제안되었던 두 개의 알고리즘인 1)전송전력과 최소제곱평균오차(MMSE) 수신필터 최적화 알고리즘, 2) 전송전력 최적화 알고리즘보다 전송전력 소모량에서 성능이 우수함을 실험을 통해서 확인하였다.
본 논문에서는 구조물의 좌굴 온도와 좌굴 형상을 제어하는 새로운 크기 최적화 방법에 대해서 소개한다. 구조적 안정성 관점에서 구조물의 좌굴 온도와 좌굴 형상을 예측하는 것은 중요한 주제 중 하나이다. 이를 공학적인 직관을 통해 예측하고 최적화된 구조 설계를 하는 것은 너무나 어려운 과제이다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유한요소 시뮬레이션과 치수 최적 설계 방식의 조합을 제안한다. 구조물의 좌굴 온도와 좌굴 형상이 구조물의 두께에 영향을 받는다는 생각에서 착안해 설계 변수를 구조물의 노드의 두께 값으로 설정했다. 좌굴 온도 값과 좌굴 형상을 목적 함수로 정해진 부피 값을 제약 조건으로 두었다. 치수 최적 설계를 통해 원하는 좌굴 온도와 좌굴 형상을 유도하기 위한 최적의 두께 분포를 결정할 수 있다. 제안된 치수 최적 설계의 타당성은 본 논문의 다양한 직사각형 복합 구조물 예제들을 사용해서 검증하였다.
비정질 Si박막 태양전지의 후면 반사층을 위한 ZnO:Al TCO박막을 RF Magnetron Sputtering 방법으로 증착하였으며 이의 전기적, 광학적 특성 및 구조를 최적화하였다. Sputtering의 공정변수인 증착 RF 파워, 기판온도, 타겟-기판 거리, 증착압력을 변화시켜 ZnO:Al 단일막의 전기적, 광학적 특성을 최적화 하였고,이를 소면적 태양전지 셀 및 모듈에 적용하였다.그 중 증착 RF파워 및 압력이 단일막의 전기적,광학적 특성에 타겟-기판거리는 박막의 균일도에 큰 영향을 주었다. 압력에 따른 박막의 치밀도를 SE EMA방법으로 정량화하였고, 광학적, 전기적 특성과 연관하여 해석하였다. ZnO:Al 박막의 물성을 최적화하여 태양전지 셀에 적용한 결과 두께 80nm에서 가장 큰 Jsc의 증가를 보였고, 적용 전에 비해 약 18%의 광변환효율의 증가를 얻었다. 최적화된 태양전지 셀의 광변환효율은 9.9%, 모듈 효율은 7.4%였다.
말굽와류로 대표되는 3차원 유동현상은 필연적으로 주유동에 대한 2차 유동의 형태로 발생되며, 유동손실을 유발하게 된다. 본 논문에서는 2차유동 손실을 일으키는 주요 요인중의 하나인 말굽와류의 강도를 감쇄시키기 위해 일반적인 날개 앞전에 설치한 판에 대해, 판의 설치 높이, 길이, 폭 및 두께 등의 형상변수를 설계변수로 정하여 이를 최적화하였다. 근사최적설계 기법을 이용 최적화를 수행하였으며, $FLUENT^{TM}$와 $iSIGHT^{TM}$를 이용하였다. 최적화 수행결과, 기준 모델의 경우보다 전압력 계수가 약 7.5% 감소하였다.
본 논문에서 최적화이론이란 이 논문에서 두 개의 회로를 비교하고 트랜지스터의 개수를 적게 사용하여 전력소비를 줄일 수 있었고, 면적을 적게 축소하였다. 그리고 입출력에서 사용하는 제어는 크게 두 개로 나누었다. 첫 번째로 인버터를 사용해서 순차적으로 진행하도록 한 파이프라인의 회로를 설계하였고, 두 번째로 논리회로를 이용해서 n개의 MUX를 동시에 동작하도록 제어하였다. 두 개의 회로에서 트랜지스터의 개수와 반도체 칩의 면적 그리고 소비전력을 비교하여본다.
일반적으로 태양전지에서 anti-reflection layer는 조사되는 태양 광을 좀 더 많이 사용하기 위하여 nitride나 oxide와 같은 막을 표면에 형성한다. 본 연구는 이 anti-reflection으로 사용되는 nitride와 oxide의 각각의 두께와 굴절률 변화에 따른 특성변화를 SILVACO를 이용하여 전산모사하고 그 특성변화를 분석하였다. Anti-reflection layer가 없을 경우에는 조사된 빛에 따른 available photo current 활용이 낮았으며, 특히 그 경향은 단파장영역에서 두드러지게 나타났다. 따라서 anti-reflection layer의 최적화를 위해서 두께를 가변하여 available photo current를 분석하였으며, 각 물질의 굴절률 변화 및 이중층 구조의 anti-reflection layer를 형성하고 특성변화를 분석함으로써 최적화하였다.
In this study, to develop a light weight duo type aluminum LPG tank in stead of a conventional steel tank optimization technology is used. Two types of optimization method are carried out for internal compression test simulation of a LPG tank. The first is the thickness only optimization of LPG tank components. The second is the thickness and shape optimization. For the case of the thickness only optimization the weight reduction rate of an optimized tank compare to that of the initial design is 42%. Also 48% weight reduction was achieved for the case of the thickness and shape optimization.
목 적 : 모나코 치료계획 시스템은 몬테카를로 알고리즘을 기반으로 선량을 구현하는 대표적인 시스템이다. 모나코 치료계획 시스템에서 치료계획 완성 후, 같은 조건으로 최적화를 재 실시하여 처음과는 다른 치료계획이 만들어질 때 본 연구는 이러한 차이를 줄이는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 모나코 치료계획 시스템은 세기변조방사선치료나 용적변조방사선치료를 위한 역 선량계산을 실시할 때, 두 단계를 거쳐 최적화를 실시한다. 본 연구는 우선 최적화 두 단계를 모두 실시하여 선량으로 완성된 치료계획을, 최적화 조건을 바꾸지 않고 일반적인 1단계부터 2단계까지 순차적 최적화를 실시하였다. 이때 2단계에선 펜슬 빔과 몬테카를로 알고리즘을 각각 적용하여 실험을 실시하였다. 두 가지 알고리즘의 치료계획 모두 처음 완성된 치료계획과 최적화를 재 실시한 치료계획을 비교하고 선량 측정기를 이용하여 치료선량을 평가하였다. 두 번째는 초기 완성된 치료계획에 대하여 최적화를 재 실시할 때 단계적으로 실시하여 치료계획을 완성하고 선량을 측정하였다. 결 과 : 초기 완성된 치료계획에서 동일한 조건으로 일반적인 최적화를 다시 실시한 결과는 동일하지 않았다. 치료계획시스템의 비교에서 보면 유사한 선량-용적 히스토그람은 유사한 경향을 나타내지만 최고선량, 선량 균질도 및 제한 선량 등은 최적화 조건을 만족 시키지 못하는 다른 값을 보였다. 또한 선량측정비교에서도 20%이상 다르게 나타냈다. 또한 선량 알고리즘이 달라져도 다른 측정 값이 나왔다. 반면, 단계적 최적화를 실시 할 경우에는, 초기 치료계획과 비교하였을 때 종양 및 정상 장기의 선량 분포가 5% 이하의 차이를 보였다. 결 론 : 치료계획의 최적화 과정은 수 많은 시행 착오를 수행하며 궁극적인 해를 찾아가는 과정이다. 이때 초기 치료계획의 완성만을 신뢰하며 최적화를 실시하면 또 다른 치료계획이 만들어 질 수 있다. 유사한 경향을 보이긴 하지만, 반드시 최적화 조건을 만족한다고 볼 수 없기 때문에, 최적화 과정을 재 실시할 경우에는 반드시 단계적인 최적화 과정을 통하여 선량분포를 확인하면서 순차적으로 최적화 조건을 적용해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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