복수 설비입지 문제의 한 유형인 컴퓨터 시스템 설치문제는 설치위치의 결정, 서비스 지역의 할본, 각 시스템의 규모 결정 등 복합적인 의사결정 과제를 안고 있다. 이 세가지 의사결정 문제는 상호 밀접하게 연결되어 있으므로 세 문제를 동시에 고려하여 전체적으로 최적화할 수 있는 해를 구하도록 해야하는 데 이는 매우 어려운 일이다. 그러므로 지금까지는 각각의 최적해를 독립적으로 구한 후 이를 적당히 결합한다거나 또는 아예 최적해를 구하기 보다는 만족할 만한 적정해를 구함으로써 만족할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 시스템 설치에 있어서의 location-Size결정모형을 구축함으로써 이러한 의사결정 문제의 수리적 최적해를 구하고자 했다. 이 모형은 선형 및 비선형의 제약조건을 갖는 non-linear programming 문제로 수식화 되었으며, penalty function method, feasible conjugate, direction methods, branch & bound technique등의 algorithm들을 단계적으로 사용함으로써 최적해의 도출이 가능하게 되었다. 실제 문제에 적용한 결과 유용성은 충분한 것으로 보여졌으나 해법상의 개선을 통해 계산노력을 줄이도록 함이 요구 되었다.
전력계통의 신뢰도와 배전계통의 유지보수는 매우 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 정전비용의 최소화를 목적함수로 배전계통의 유지보수 계획을 수립하는 방안을 제시한다. 시변고장률을 이용하여 배전계통 내 특정설비의 고장으로 인한 정전비용을 수식화하고 공급구역의 정전비용을 목적함수로 최적화를 수행하며 경제성 분석을 통하여 투자비용 제약을 적용하여 유지보수를 위한 투자설비 우선순위를 결정한다. 제안한 방안을 검증할 모델계통은 국내의 도심지역 변전소를 통해 만들었으며, 제안된 방안의 신뢰도의 이득을 평가함으로서 그 타당성을 검증하였다.
이기종 기기가 상호 연결되어 통신하는 IoT 환경에서는 모든 기기가 일정한 보안 수준을 갖추어야 한다. 그러나 통신 계산 기능이 제약된 기기에서는 상대적으로 암호 알고리즘의 성능이 저하되어 최적화 또는 효율적인 구현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 ARX 경량 블록 암호를 대상으로 레지스터를 고려한 효율적인 Rotation 구현 방법을 연구한다. 실제 기기를 이용한 성능 측정을 통해 수정된 Rotation의 효율성을 실증적으로 검증한다. 실험 결과, 수정된 Rotation이 이전보다 개선된 성능을 보여주었으며, 특히, 16비트 MSP 환경에서 실제 기기와 시뮬레이션 성능 측정 결과 사이에 유의한 차이가 있음을 발견하였다.
송전선로를 설계할 때, 경제성을 고려하는 것이 중요하지만, 정전에 의한 피해를 최소화하기 위하여 전기적인 절연설계 및 구조 설계를 최적화하도록 노력하고 있다. 그러나 낙뢰는 절연설계에 있어서 외부적인 요소로 낙뢰에 의한 계통의 순간 정전을 최소화하기 위해서는 많은 비용뿐만 아니라 기술적으로도 해결해야할 문제가 많이 있다. 이러한 낙뢰에 의한 정전은 외국의 경우 230 kV 송전전로에서 약 26%, 345 kV 송전선로에서 약 65%를 점유하는 것으로 보고 되고 있다. 한전의 경우도 약 60%가 낙뢰에 의한 고장으로 이것을 줄이려는 관심이 높아지고 있다. 좁은 국토의 효율적 이용의 필요성과 송전선로 건설시 주민들의 반대 등 제약 요소 때문에, 한전에서는 세계 최초로 765 kV 송전선로를 2회선 선로로 설계하고 건설하여 운영하고 있어, 외국의 1회선 송전선로에 비해 낙뢰에 의한 순간정전에 취약한 구조를 갖고 있다. 특히 한전에서 운전중인 765 kV 송전선로 중에서 동해안 지역에 위치한 송전선로의 뇌 사고율이 서해안 지역에 위치한 송전선로보다 높은 것으로 보고 되고 있어, 본 논문에서는 그 원인을 분석하고자 한다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.
의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.
All IP 기반의 네트워크를 위해 이동 단말의 이동성을 지원하는 프로토콜이 현재까지 진행 중이다. 특히 NEMO(NEtwork MObility)는 이동 단말 각각의 이동성을 지원하는 방법이 아닌 이동 단말 그룹, 즉 이동 네트워크의 이동성을 제공하는 것을 목적으로 연구되고 있다. 또한 이러한 환경에서 유선 기반의 기존 프로토콜을 통해 무선이라는 제약을 극복하고 마치 유선 통신처럼 성능을 유지하려는 연구가 진행 중이다. 특히 NEMO 환경에서 기존의 멀티캐스트 방식을 적용하려는 연구가 진행 중이지만, 신뢰성을 가진 멀티캐스트 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 NEMO 환경에서 기존 멀티캐스트에 보다 높은 신뢰성을 기반으로 제안된 RMTP(Reliable Multicast Transport Protocol)를 적용하는 방법을 고려하여, 기존 NEMO 환경에 RMTP를 적용하였을 때 발생하는 문제점을 해결하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 또한 본 논문에서 기존의 NEMO 환경에서 RMTP를 그대로 적용했을 때와 제안된 알고리즘을 Delay 측면에서 AR(Access Router)과 TLMR(Top-Level Mobile Router)간의 전송 성공확률과 NEMO 레벨에 따른 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘의 우수함을 증명한다.
대형냉장고의 도어 힌지는 냉장고 도어의 개폐 동작을 원활하게 하고, 도어의 하중과 도어개폐로 인한 충격을 견디는 구조 안전성이 요구된다. 하지만, 도어 힌지는 복잡한 힌지 메커니즘과 민감한 구조 안전성으로 인해 설계 시 어려움이 많다. 본 논문에서는 스프링 응답 특성, 공간제약, 구조강도 성능을 만족하는 메커니즘을 설계하고, 메커니즘을 둘러싼 외부 프레임의 부피를 최소화하여 힌지의 생산 단가를 절감하고자 한다. 이를 위해 PIDO(progress integration and design optimization) 기술을 이용하여 모든 설계절차를 자동화함으로써 설계의 효율성을 높이는 성과를 거두었으며, 최적화 결과 목표로 하는 힌지 메커니즘 성능과 구조안정성을 개선하면서 힌지 프레임 질량의 24%를 절감하였다.
전기자동차 시장이 성장함에 따라 배터리 효율을 증가시키기 위해 차량 경량화 이슈가 대두되고 있다. 이에 전기자동차 배터리 모듈을 보호하는 배터리 모듈 커버를 기존 알루미늄 소재에서 알루미늄 대비 절반 수준의 무게를 가지는 고강도/고내열성 고분자 복합소재로 대체하고자 한다. 또한 복잡한 형상에 대한 제약이 없고, 다품종 소량생산에 유리한 3D 프린팅 기술을 접목하여 기술 변화가 빠른 초기 전기자동차 시장에 대응하고자 한다. 복합소재 역학에 기반하여 압출기를 통해 가공한 단섬유 GF(glass fiber)/PC(polycarbonate) 복합소재 내 유리섬유의 임계길이(critical length)가 453.87 ㎛임을 도출하였고, 사이드 피딩(side feeding) 방식의 가공법을 택함으로써 기존 365.87 ㎛이었던 잔류섬유길이를 향상시킴과 동시에 분산성을 향상시켰다. 이에 30 wt%의 GF가 함유된 GF/PC 복합소재로 인장강도(tensile strength) 135 MPa, 탄성계수(Young's modulus) 7.8 MPa의 최적의 물성을 구현하였다. 또한 3D 프린팅 필라멘트가 상용 필라멘트 규격인 두께 1.75 mm, 표준편차 0.05 mm를 만족하기 위해서 필라멘트 압출 조건(온도, 압출속도)을 최적화하였다. 제작된 필라멘트를 통해 기공률을 최소화하며 강도를 최대화하고, 동시에 생산성 향상을 위해 프린팅 속도를 최대화하는 다중 최적화 문제를 통해 3D 프린팅 공정조건(온도, 프린팅 속도)을 최적화하였고, 이로써 기존 상용화 되어있는 동일 소재 필라멘트 대비 인장강도 11%, 탄성계수 56%가 향상된 결과를 얻었으며, 출력물의 후처리(post-process)를 통해 후처리 전 대비 인장강도 5%, 탄성계수 18%를 추가로 향상시켰다. 끝으로 유한요소해석(finite element analysis, FEA) 기법을 활용하여 전기자동차 배터리 모듈 커버의 시험 규격(ISO-12405)의 Mechanical Shock test의 기준을 만족하도록 배터리 모듈 커버의 구조를 최적화하였고, 이로써 배터리 커버 시험규격을 만족하면서 동시에 알루미늄을 사용했을 때 대비 37%의 경량화를 달성하였다. 해당 연구 결과 및 연구 방법을 활용하여 향후 다양한 분야에 고분자 복합소재 3D 프린팅 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
실내공간에서 화재, 붕괴 등의 재난이 증가함에 따라 그 피해를 최소화하기 위한 방법 중 하나로 화재 대피시뮬레이터가 활용되고 있다. 주로 대피시뮬레이터의 활용은 건축물의 설계과정에서 피난에 적합한지를 판단하는 피난안전성 검사에 이용되고 있으며, 실제 재난 상황에서의 활용에는 한계가 있다. 그 이유는 대피시뮬레이션 수행결과를 실제 재난 상황에서 활용하기에 몇 가지의 제약조건이 있기 때문이다. 첫째는 기존 대피시뮬레이터는 가상의 인원정보를 이용한 시뮬레이션을 수행하는데, 실제 재난 상황에서는 실제 인원정보를 이용한 시뮬레이션 결과가 필요한 점이다. 둘째는 대피시뮬레이션 수행시간이 길기 때문에 짧은 시간안에 결과를 산출하기 어려운 시간제약적인 조건이다. 셋째는 재실자의 구조활동 및 대피안내에 최적화된 결과데이터의 산출이 어려운 점이다. 본 연구에서는 이들 제약조건을 해결하기 위해 실제 재난 상황에서 활용가능한 결과데이터를 산출하는 대피시뮬레이션 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 사전에 수많은 인원분포에 따른 대피시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 DBMS에 저장할 수 있도록 하는 시뮬레이터를 기본으로 하며, 적외선 센서네트워크를 이용하여 건물 내 실제 재실자 인원분포를 파악하고 이와 유사한 인원분포로 수행된 결과데이터를 질의를 통해 검색하여 사용자에게 제공하도록 한다. 마지막으로 개발된 시스템을 캠퍼스 건물에 적용하고 테스트를 수행하는 과정을 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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