본 연구에서는 두 개의 증류탑으로 이루어진 기존 추출 증류 공정과 열 통합된 연속식 증류탑으로 이루어진 추출열 통합 증류 공정의 시스템에 대하여 에너지가 가장 적게 드는 최적의 구조 및 운전조건을 실현하기 위하여 Aspen plus의 최적화 기능을 이용하여 최적화를 행하였다. 두 구조 모두 추출제를 재순환시키는 구조로 모사하였다. 최적화 문제를 구성하여 에너지 비교, 다른 조성비, 추출제의 양에 따라 최적 조건의 변화를 파악하여 최적화된 공정 조업조건 및 설계지침을 제시하였다. 두 구조의 비교에서 열 통합 증류 시스템이 기존의 증류시스템에 비하여 에너지 효율 및 장치비 면에서 보다 나은 것으로 나타났다.
본 논문은 이더리움 네트워크에 트랜잭션 발행 시 발생하는 부하(비용)을 줄이기 위해 스마트 콘트랙트를 효율적으로 구성하는 방식에 대해 연구한다. 이더리움 네트워크에 부하를 줄이기 위해서는 발생되는 트랜잭션의 양도 중요하지만 발생하는 트랜잭션의 크기가 작은 효율적인 스마트 콘트랙트 배포와 간단한 구조를 가진 함수를 호출하는 것도 중요하다. 그렇기 때문에 이더리움 스마트 콘트랙트의 구조에 따른 성능 평가를 진행하여 최적의 성능을 보이는 스마트 컨트랙트 구성 방법에 대해 연구를 진행한다. 최적의 성능은 동일한 데이터를 넣을 수 있는 상황에 대해 평가하며 평가 방식은 데이터를 블록체인에 저장 할 때 발생하는 가스 비용 비교를 통해 결정한다. 스마트 콘트랙트의 성능 평가 항목으로는 콘트랙트 배포와 함수 호출시 데이터의 구조, 개수에 따른 가스 비용의 비교 분석을 통해 최저의 가스 비용으로 함수 호출 및 스마트 콘트랙트 생성 및 배포 시키는 구조에 대해 연구를 진행한다.
비휘발성 메모리의 구조는 ONO($SiO_2$, $SiN_X$, $SiN_XN_Y$), 혹은 NNO($SiN_X$, $SiN_X$, $SiN_XN_Y$)등으로 구성된 blocking layer, charge storage layer, tunneling layer 등이 일반적이다. 본 연구에서 제작된 OSO구조는charge storage layer를 a-Si을 사용한 것으로, 기존에 사용되던 charge storage layer인 $SiN_x$ 대신에 a-Si:H 를 사용하였다. 최적의 전하 저장층 조건을 알기 위하여 가스비에 따른 raman 및 bandgap 측정, 그리고 C-V 통하여 트랩된 전하 저장량 및 flatband 전압의 shift 값을 측정 및 분석하였다. 실험 결과, bandgap이 작아 band edge 저장 가능하며, SiNx 와 마찬가지로 a-Si:H 내 트랩에 저장이 가능하였다. 또한 $SiO_2$/a-Si:H와 a-Si:H/SiOxNy 계면의 결함 사이트에 전하의 저장되며, bandgap이 작아 트랩 또는 band edge에 위치한 전하들이 높은 bandgap을 가지는 blocking 또는 tunneling layer를 통하여 빠져 나오기 어려운 특성이 있었다. 본 연구에서는 최적의 전하 저장 층 조건을 알기 위하여 가스비에 raman 및 bandgap 측정, 그리고 C-V 통하여 트랩된 flatband 전압의 shift 값을 측정하여 결과를 논의하였다. 또한 OSO 구조의 두께에 있어 MIS 결과와 poly-Si 상에 실제 제작된 NVM 소자의 switching 특성을 논의하였다.
감마선원의 정확한 위치탐지를 위해서 스테레오 감마선 탐지장치는 두 대의 탐지기를 이용하여 방사선 신호를 측정하고, 획득된 신호를 영상화 하여 선원에 대한 거리정보를 추출을 수행한다. 영상획득 시 영상의 분해능을 개선하기 위해서는 스테레오 탐지장치를 구성하는 Collimator에 대한 구조분석이 필요하다. 본 논문에서는 Collimator와 차폐체에 대한 연구자료를 바탕으로 입사구가 다른 Collimator를 제작하여 입사각도에 따른 선량별 영향을 분석하고 감마선 조사시험을 통한 결과 데이터를 이용하여 Collimator의 최적 구조에 대한 연구를 진행하였다. 수행 결과 입사각도를 약 $2^{\circ}$영역에서 최적의 결과를 나타내었다. 논문의 결과는 방사선 탐지를 위한 효율적인 검출기 구조를 설계를 위한 기초자료로 활용될 것이다.
최근 도시 및 산업의 발달로 인해 투수면적 보다 불투수면적이 증가하고 있으며, 기후변화로 인하여 게릴라성 집중호우로는 도심지의 홍수피해가 많이 발생하고 있다. 이러한 홍수피해를 방어하기 위해 빗물펌프장 및 빗물저류조와 같은 구조적 대책을 수립하고 있다. 하지만 구조적 대책은 확장 및 증설하는데 많은 돈과 시간이 필요하다. 그러므로 가장 바람직한 피해 저감 대책은 구조적 대책 뿐만 아니라 비구조적 대책을 동시에 수립하는 것이다. 본 연구에서는 빗물펌프장의 최적 운영수위 산정을 위해 최적화 기법인 GA(Genetic Algorithm)을 적용하여 도시유역의 유출해석모형으로 가장 많이 쓰이는 SWMM(Storm Water Management Model)의 빗물펌프장 유역에 발생하는 각 시간별 펌프의 운영을 최적화였다. 목적함수는 펌프의 토출량 합을 최소화하였으며, 제약조건으로는 펌프의 효율을 극대화하기 위한 각 펌프가동 시간과 중단 시간의 수위를 고려하였다. 또한 대상유역의 실제 홍수가 발생한 기간의 실제 강우자료를 입력하여 분석하였다. 그 결과 펌프의 운영수위 결정에 있어 효과적인 결과를 나타낼 수 있었으며, 이를 활용하면, 펌프의 효율을 증가시키며 도시유역의 내수침수 저감 및 펌프의 운영적 관점에 있어 효과적인 운영을 하는데 도움이 되리라 판단한다.
강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.
본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.
복합재료(FRP)는 재료적 고비강도, 고내구성 등으로 인하여 건설분야에 널리 사용되고 있어, 본 연구에서는 인발성형된 FRP 바닥판의 형상최적설계를 수행하였다. 최적설계의 정식화에서 목적함수는 단위모듈의 체적을 최소화하도록 하였으며, 설계변수는 바닥판 단면의 기하적 치수와 재료적 물성을 사용하였다. 반면 바닥판의 성능을 최대한 효율적으로 설계하기 위하여 설계 제약조건으로 처짐규정, 재료파괴 기준, 좌굴하중, 바닥판 최소두께와 응력을 사용하였다. 단면형상의 효율적 결정과 시공성을 고려하여 구조적 보조부재를 포함하지 않는 튜브 모양의 형상으로 제한하였으며, 최적화 알고리즘은 Index기법을 적용하여 수렴성을 극대화한 개선된 GAs를 사용하였다. 상용 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 3차원 유한요소해석을 수행하였고, 구조해석 결과를 최적화 과정에 필요한 제약조건으로 활용하고, 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 개발한 최적화 프로그램을 검증하기 위하여, 40m의 지간, 폭 12.14m에 주형 간격이 2.5m인 단순교를 대상으로 하였으며, 도로교 설계 기준을 만족하는 DB-24하중을 적용하였다. 복합재료의 재료로 E-glass섬유를 사용하였으며, 최적설계를 수행한 결과 인발성형공법에 의한 실용적인 단면을 제안하였다.
본 논문에서는 페이즈필드 설계법 기반의 피로 제약 조건 구조물의 위상최적설계를 수행하였다. 페이즈필드 설계법의 도입으로 기존의 위상최적설계법에서 발생하기 쉬운 중간 영역의 크기를 크게 감소시켰다. 수정된 upper bound P-norm의 도입으로 모든 지점의 응력 성분을 고려하면서, 전역적 응력값이 국부적 최대 응력값과 근사한 값을 가질 수 있도록 설정하였다. 또한 기존의 피로 파괴 제약 조건 위상최적설계에서 다루지 않았던 응력 수정 계수에 대한 고려를 위하여 위상최적설계 결과물의 1차 주응력 성분을 고려하여 응력 수정 계수를 도입하고 이에 따라 허용 응력 진폭 값을 수정 하였다. 이를 통하여 인장 응력으로 인한 내구 한도 감소 요인을 반영한 체계적인 설계 방안을 제시하였다.
이 논문에서는 서로 다른층 높이를 갖는 인접한 두 빌딩의 내진성능을 효율적으로 향상시킬 수 있는 선형 점성 감쇠기의 최적 설계방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 층간 대각 브레이싱 형태의 에너지 소산장치 연결방법과 인접 구조물간 에너지 소산장치 연결방법을 고려하였으며, 두 가지 연결방법을 적용한 시스템에 대한 감쇠용량별 주파수응답함수 비교를 통하여 구조물간 연결방법의 효율성을 확인하였다. 아울러 구조물간 연결방법에서 주파수응답함수를 최소화하는 최적 감쇠용량이 존재하는 것을 보이고, 최적 설계된 시스템에 대하여 감쇠용량별 구조물의 고유주파수 및 등가감쇠비의 민감도를 분석하였다. 민감도 분석 결과로부터 고층부에 설치되는 에너지 소산장치가 구조물의 등가 감쇠비를 효율적으로 증가시키는 것을 확인하였다. 따라서 민감도에 비례하는 새로운 감쇠기 설계방법을 제시하고, 대각 브레이싱 연결방법과 구조물간 연결로서 균등분포 및 제시하는 민감도 기반 분포에 따른 연결방법을 적용한 시스템들의 내진성능을 비교 분석하였다. 지진응답의 비교결과, 제시하는 방법이 인접 구조물의 효과적인 내진설계방법이 될 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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