상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
유전자 알고리즘은 탐색 공간에서 새로운 샘플을 찾기 위하여 선택과 재조합의 연산을 사용하는 모집단 기반 모델이다. 교차 연산은 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)에서 가장 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 교차 연산 수행 시 필요한 교차점 위치 조절이 수렴에 어떠한 영향을 주는지 분석해 보고자 한다. 교차점 위치를 세대 진행수와 수렴 정도에 따라 특정 위치로 조절한 방법이 일반적인 확률로 교차점 위치를 정하여 최적화를 수행한 경우보다 전역 해를 더 빨리 찾아감을 볼 수 있었다.
이동 단말기에서 실시간 데이터 제공을 위하여 대부분의 객체 위치 추적 시스템은 GPS 기반의 추적 기법을 사용하고 있으나, 본 논문에서는 위치 트리거 모델을 제안하여 객체의 이동 위치에 따른 시점과 위치 특성과 같은 지능적 정보를 통한 효율적 저비용의 위치 추적 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 위치 트리거 모델은 객체 정보의 흐름에 대한 실시간 모니터링과 예외상황 발생 시 지능화된 경고/조치, 최적화된 이동 경로 수립 및 계획의 동적/지능적 재조정을 위한 객체추적 및 이동의 최적화를 목표로 하는 시스템을 구성하기 위해 사용될 수 있다.
하드디스크드라이브(Hard Disk Drive)의 트랙 탐색에서의 초기 조건을 고려한 시간 최적화 문제에 대한 해를 보인다. 이에 대한 유도에서는 전류, 전압, 저크뿐만이 아니라 액추에이터의 동역학식 또한 고려한다. 이렇게 구한 시간 최적화 문제의 해는 3차 상태 변수의 피드백 형태로 나타난다. 초기 조건을 고려함으로써 0이 아닌 임의의 초기 조건에 대해서도 시간 최적화 경로를 산출할 수 있다. 따라서 하드디스 크드라이브의 암이 정지 상태가 아닌 상황에서도 목표 위치 수정이 가능하므로 기존의 목표 위치와 다른 새로운 목표 위치에 대한 입력에 대해서도 빠른 응답을 기대할 수 있다.
본 논문은 실내 주행 로봇의 위치 추정을 위해 최적화 기법을 적용한 방법에 대해 기술한다. 주행 로봇의 위치 추정에 사용되는 베이지안 필터 방법의 경우는 측정값과 환경 요소에 대한 불확실성을 고려하기위해 사용하는 조절 파라미터에 따라 추정성능이 달라진다. 또한 로봇동작 및 센서 측정 모델의 비선형성에 의하여 성능이 저하될 수 있다. 최적화 기법은 조절 파라미터가 적고 모델의 비선형성의 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 최적화 기법의 위치 추정 활용성을 보이기 위해 최적화 방법에 의한 추정성능과 EKF방법에 의한 추정 성능을 비교한다. 사용한 측정 센서는 초음파 위성 시스템(USAT, Ultrasonic Satellites system)으로서 4개의 비컨으로부터 로봇까지의 거리를 측정한다. 측정값의 비정상 오차를 제거하기 위하여 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 이용한다. 최적화 기법은 거리 측정값을 사용하여 목적함수를 설계하고 반복계산을 통해 위치의 최적 값을 찾는다. 반복 수행을 위한 초기 위치를 베이시안 필터 방법을 통하여 적절히 설정함으로서 제안된 방법은 위치 추정 성능을 향상시키고 실행 시간을 단축시킬 수 있다.
본 논문은 물리엔진을 기반으로 구현한 자동차 시뮬레이터 프로그램에서 베이지안 네트워크를 이용해서 최적화된 이동방식을 계산하여 제공하는 기능을 구현한 결과를 보여준다. 자동차 시뮬레이터로부터 입력 받은 각 코스별 통과시간과 이동위치 및 회전각을 토대로 수집된 정보에 베이지안 네트워크를 적용하여 가장 빠른 시간 내에 완주한 코스의 이동위치에 따른 회전각을 산출해 낸 다음 각 위치마다 확률적으로 가장 적합한 핸들 조작법을 화면에 제공함으로써 사용자가 현 위치에 가장 최적화 된 조작법을 알 수 있게 한다. 또한 반복적인 레이스 트랙 완주에 따라서 더욱 최적화 된 각도를 피드백 함으로서 좀 더 빠른 완주가 가능해지도록 하는 것이 이 연구의 목적이다.
본 연구에서는 NURBS(Non-Uniform Rational B-spline)를 이용한 형상최적화 방법을 제안한다. 대부분 NURBS 기반 형상 최적화 방법은 NURBS의 제어점 위치 좌표 값만을 설계변수로 택하고 있다. 이러한 경우, 형상최적화 과정에서 종종 제어점들이 서로 가까워져 메쉬 품질을 악화시키고 수렴이 되지 않는 등의 문제를 야기시킨다. 본 연구에서는 형상최적화에서 NURBS 제어점의 좌표뿐 아니라 가중치를 추가적으로 설계 변수로 고려하여 세밀한 형상 변화를 가능하게 하고, 제어점 위치 좌표 최적화 과정과 제어점 가중치 최적화 과정을 분리하여 단계적으로 효율적인 형상 최적화를 수행하였다. 제안한 형상최적화 방법을 예제에 적용하여 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
이동 무선 통신 네트워크를 설계할 때 기지국(BTS), 기지국 콘트롤러(BSC), 이동 교환국(MSC)의 위치는 매우 중요한 파라미터들이다. 기지국의 위치를 설계할 때는 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 비용이 최소가 되도록 설계해야 한다 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리듬이 전역 최적화 알고리듬이며, 지금까지 전역 최적화 검색 기술로는 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신 시스템의 기지국, 기지국 콘트롤러, 이동 교환국의 위치 최적화에 위의 4가지 알고리듬들을 적용하여 각 알고리듬의 결과를 비교 분석하며 알고리듬에 의한 최적화 과정을 보여준다.
현재 국내에서 운용중인 풍력발전시스템은 국내 풍력자원에 대한 정확한 정보의 부재와 국내 풍황에 맞지 않는 국외 모델을 그대로 운용하는 등의 몇 가지 문제를 드러내었다. 본 연구의 목적은 국내 연안의 해상에서 한국형 해상풍력터빈을 설치하기 위한 잠재적 최적위치와 풍황자료 산출 최적화 알고리즘을 구현하는 것이다. 최적화 알고리즘은 얕은 수심 분포와 연안에서의 거리를 제약조건으로 하고 최대 에너지밀도를 가진 지점을 구하는 것으로 정식화하였다. 풍황자료 산출을 위해서 국내 연안의 해상 풍황자료를 포함하는 기상풍황자료를 통계적 모델로 분석하여 바람지도를 작성하였다. 이 바람지도를 이용하여 지질 통계학 분야의 관측기법인 크리깅 모델을 구성하고, 전역최적화기법인 유전자알고리즘을 이용하여 제약조건을 만족하는 최대에너지밀도값과 그 위치를 도출하였다. 수치최적화 결과 우리나라 풍력 자원의 대략적인 잠재량과 현황파악이 가능하였고, 해상풍력발전단지가 조성 가능한 개략적인 위치를 예측할 수 있었다.
본 논문은 유리섬유/에폭시 4-매 주자직 적층 복합재와 PVC 폼 코어로 제작된 철도차량용 복합재 대차프레임의 금속재 체결부 볼트 위치 최적화 연구에 대해 서술했다. 최적화 해석은 APDL(Ansys Parameter Design Language)을 이용한 서브모델링 기법을 적용하였으며 부분문제 근사방법에 의한 최적화를 수행하였다. 이때, 최적화 해석에 적용된 서브모델링 기법은 관심영역을 포함한 부분모델에 대한 계산을 재수행 함으로써 해석에 소요되는 시간을 절약하고 상세한 결과를 도출 할 수 있다. 복합재 대차프레임의 구조해석은 JIS E 4207에 의거하여 수행하였다. 서브모델링 기법을 적용한 복합재 대차프레임의 최적화 해석은 전체모델에 대한 결과에 비해 요소망 밀도의 조절을 통한 해석시간 절약과 상세한 결과를 얻을 수 있으며, 또한 볼트위치의 최적화로 인해 보다 낮은 Von-Mises 응력값이 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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