• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1371-1376
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• 2019

구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.320-323
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• 2015

본 연구에서는 18 atoms unit cell graphene film을 기반으로 한 graphene/h-BN heterostructure의 bandgap 변화에 대해 EDISON LCAODFTLab simulator의 DFT기반 전자구조계산을 통해 알아보았다. Graphene 상에 BN-doping 형태로 주어진 여러 heterostructure의 전자구조계산을 통해 태양전지의 이론적 최적효율을 나타내는 1.2eV 정도의 값을 갖는 구조를 찾을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.637-644
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• 2003

본 연구에서는 대표적인 수중 음향 트랜스듀서인 Tonpilz 트랜스듀서에 대하여 설계변수들이 트랜스듀서 성능에 미치는 영향을 유한요소 해석을 통하여 파악하였다. 나아가 그 결과들의 통계적 다중 회귀분석을 통하여 응력 강화 (Stress stiffening) 효과를 고려한 공진 주파수, 대역폭 및 발생 음압을 이들 설계변수들의 함수로 도출한 후, 제한 최적화법인 SQP-PD 방법을 이용해 공진 주파수 30,000 Hz 와 -3dB 대역폭 10% 이상을 가지며 최대 음압을 구현할 수 있는 트랜스듀서의 최적구조를 결정하였다. 또한 SQP-PD 방법에 의한 최적값을 유한요소 해석에 의한 값과 비교함으로써 최적값의 타당성을 검증하였고, 본 연구에서 제시한 설계법이 계산시간의 단축과 높은 정확성을 가짐을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.299-306
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• 2009

최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고, 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계 과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성 해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성 해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고, 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.413-419
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• 2008

확정론적 최적설계에서는 설계변수의 변동이나 불확실성 등을 최적화 과정에서 고려하지 않는다. 신뢰성 최적설계는 설계변수의 임의성을 체계적인 확률 및 통계이론을 적용하여 생산품의 안정성을 보다 정밀하고 합리적으로 다룬다. 본 논문에서 설계변수를 확률변수로 취급하여 실제 제작시의 제작오차를 고려한 표준편차를 주었으며, 설계변수의 평균에 대한 표준편차를 기존의 고정된 값을 사용하지 앉고 평균과 표준편차의 관계가 오목함수로 나타나도록 하였다 즉, 설계변수의 평균이 달라짐에 따라 표준편차도 변동계수만큼 변하도록 하였다. 신뢰성해석은 불변 2차 모멘트 방법을 이용하고 신뢰성을 구하는 방법은 신뢰도 지수 접근방법의 개선된 일계 2차 모멘트 방법을 이용하여 신뢰성을 구하였다. 두 가지 예제를 통해 확정론적 최적설계, 신뢰성 최적설계와 표준편차의 변동을 고려한 신뢰성 최적설계의 값을 비교하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.233-238
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• 2008

본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론 중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.485-493
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• 2006

본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.191-196
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• 2022

본 연구에서는 3D 프린팅 FDM 방식의 적층 방향에 따라 기계적 물성이 달라지는 이방성 특성을 확인하고 이를 이용하여 위상 최적설계를 수행하였다. 벤치마크 문제인 자동차 현가장치 부품 중 하나인 로어 컨트롤 암에 대하여 밀도법 기반 위상 최적설계를 수행하였으며, 외부 하중과 이방성 특성에 따라 위상 최적결과가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 이를 이용하여 최적화된 모델에 대하여 3D 프린터로 적층 방향을 달리하여 2가지 시험품을 제작하였으며 인장시험을 수행하였다. 시험시 3D 비접촉 변형률 측정기를 이용하여 변형률을 구하였으며 이를 CAE 응답해석으로 얻은 변형률과 비교한 결과가 정량 및 정성적으로 일치하는 것을 확인하였다. 3D 프린팅 적층 방향을 고려한 위상 최적모델의 인장 실험 결과를 통해 해당 최적설계 방법론의 유효성을 검증하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.159.1-159.1
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• 2005

• 대한조선학회지
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• 제31권1호
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• pp.34-38
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• 1994

본 연구에서는 Genetic Algorithm을 사용하여 상기의 문제를 해결하고자 한다. 특히 다목적 함수 최적화에는 한 번의 최적화 계산으로 Pareto최적해 집합이 동시에 구해지는 새로운 방법인 MOGA(Multicriteria Optimization by Genetic Algorithm)을 개발하였다. 먼저 Genetic Alorithm의 기본 특성에 대해 살펴보고, 다양한 종류의 문제를 통해 Genetic Algorithm의 유용 성을 검토하였다.