본 연구에서는 3 차원 전산 열유동해석을 통하여 형상법칙에 근거하여 개발된 냉각판의 열수력학적인 특성을 분석하였다. 서펜타인 형상을 포함하여 최적화, 최적화되지 않은 1, 2 차 형상 총 5 개 형상을 대상으로 동일한 구속조건을 부여함으로써 유동저항, 열저항 및 분지유로에서의 유동균일도를 상호 비교함으로써 냉각판의 성능평가를 수행하였다. 그 결과, 최적화된 1, 2 차 형상 구조가 최적화되지 않은 경우와 비교하여 훨씬 적은 압력손실을 나타내었으며, 압력손실을 기준으로 최적화된 2 차 형상 구조가 가장 우수한 유동 구조를 나타내었다. 또한, 최적화된 1, 2 차 형상구조의 열저항 및 유동 분배성능도 기존에 사용되는 유로형상과 비교하여 모두 우수한 성능을 보였다.
고양력장치는 항공기의 이착륙 및 실속성능에 큰 영향을 미친다. 그러므로, 이 논문에서는 주어진 2차원 플랩 형상에 대하여 가장 최적화된 플랩 위치와 변위각을 얻는 슬롯티드 플랩 설계 최적화 프로세스을 제안하였다. 플랩 변위각 및 Gap, Overlap을 양력을 증가시키는 주요 변수로 생각하였고, 정확한 해석결과를 위해 공력해석 소프트웨어로 ANSYS Fluent 13.0.0$^{(R)}$을 사용하였다. 최적화된 형상은 SQP(Sequential Quadratic Programming) 알고리즘을 통해 도출됐으며, 최적화된 플랩과 함께 ADSP(Aircraft Design Synthesis Program) in-house 성능해석 코드를 사용하여 항공기의 성능을 시험하였고, 이착륙 거리, 실속속도 등의 성능변수들이 KAS-VLA 인증규정을 만족하는 결과를 얻었다.
이중 이진 구조의 터보부호는 우수한 성능을 기반으로 무선 도심영역네트워크(wireless metropolitan area networks, WMAN)를 포함한 각종 차세대 통신 시스템의 표준으로 채택되고 있다. 이러한 이중 이진 구조 터보부호를 구성하는 요소 중의 하나가 인터리버인데 802.16 d/e 시스템의 경우 유사정형순환(almost regular permuation, ARP) 인터리버를 사용하고 있으나 파라미터들이 최적화 되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 인터리빙 파라미터 최적화를 위해 인터리빙 전, 후의 공간적 거리, 스프레드, 부호어 간의 최소 거리를 고려한 세 가지 최적화 방안을 제시하고 각각의 경우에 있어서 최적의 파라미터들을 찾는다. 성능 평가를 위해 가산성 백색가우시안 잡음 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 파라미터에 의한 성능과 제안 방법들에 의해 최적화된 파라미터들을 적용한 성능들을 비교, 분석하였다. 제안 파라미터를 적용할 경우 블록 크기에 따라 최대 1.0 dB의 전력 이득을 얻을 수 있음을 검증하였으며, 이러한 이득은 단순한 파라미터 변경 만으로 이루어지므로 기존 시스템의 복잡도를 전혀 증가시키지 않는다.
일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.
기존에 기업의 의사결정을 위해 사용되는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에서 성능향상을 위한 많은 연구들이 있었다. 하지만 복잡한 업무요건이 추가되고 기업의 요구가 다양해짐에 따라 RDBMS의 성능은 점점 낮아지고 이를 해결하기 위한 필요성이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 버퍼기능을 하는 PL/SQL Package를 구현하여 효율적인 질의 최적화 방법을 제안하고자 한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 실험을 통해 증명해 보였다.
현재 천공장비 및 천공방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있지만 DTH hammer의 타격성능을 규명하고 최적화에 대한 연구는 전무하다. 또한 DTH drilling의 시험 장비를 구축하기 위해서는 막대한 비용과 많은 시간이 요구되기 때문에 성능규명에 있어 시험적으로 접근하기가 매우 곤란한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 DTH hammer의 구동원리를 파악 후 공압 해석을 이용하여 구동 특성 및 성능을 규명하였다. 또한 실험계획법을 이용하여 DTH hammer의 성능에 영향력이 있는 설계인자를 도출하고 이를 다구찌 기법에 적용해 DTH hammer의 타격성능인 타격수와 타격에너지의 최적화에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 먼저, 사전 실험을 통하여 기존의 기본적인 처리 방식인 Naive-Scan의 성능 병목이 CPU 처리 과정에 있음을 지적하고, Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 제안된 기법을 기존의 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 기법인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존의 타임 워핑 하의 서비시퀀스 매칭을 위한 모든 기법들이 제안된 최적화 기법에 의하여 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 특히, Nsive-Scan은 최적화 기법의 적용 전에는 가장 떨어지는 성능을 보였으나, 최적화 기법의 적용 후에는 모든 경우에서 ST-Filter나 LB-Scan을 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 성능 병목인 CPU 처리 과정을 최적화함으로써 기존 기법들인 Naive-Scan, LB-Scan, ST-Filter 간의 처리 성능 상의 순위 역전 현상이 발생하였음을 보이는 매우 중요한 결과이다.
본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. RBSAO와 KBSAO의 적용을 위하여 상용프로세스 통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교 검토하였다.
본 연구에서는 SRM의 토크 리플을 줄이기 위한 설계 방법을 제시한다. SRM의 형상을 최적화하기 위해 유한요소법과 최적화 알고리즘을 적용하였다. 기존의 토크 평균값을 이용한 설계법의 문제점을 제시하고 토크 형태를 구간 별로 목적 함수로 정의하여 토크 형태를 최적화하는 새로운 최적화 문제 정의 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 최적화할 경우 SRM의 정적 토크 특성만을 고려한 기존 방법에 비해 고속으로 회전하는 SRM의 토크 성능을 보장할 수 있다는 장점이 있다.
군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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