• 제목/요약/키워드: 최적변수

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방전플라즈마 소결법으로 제조한 Mo-Cu 합금 소결체의 물성 및 전기적 특성에 관한 연구

  • 이한찬;문경일;이붕주;신백균
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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    • pp.277-277
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    • 2011
  • Mo-Cu 합금은 고강도이고 우수한 열전도성 및 전기전도성를 가지는 특성이 있어 현재 방열소재, 반도체 부품, 자동차 부품 등 여러 응용분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 서로 고용성이 없는 Mo-Cu 합금을 제조하기 위해서 Mo, Cu 분말을 PBM (Planetary Ball Milling) 방법을 이용하여 제조 하였으며, 제조된 분말은 SPS (Spark Plasma Sintering) 공정을 이용하여 소결체를 제조하였다. Mo-Cu의 조성 변화는 Cu의 함유량을 각각 5at%Cu, 10at%Cu, 20at%Cu로 조절하여 수행하였으며, PBM 의 공정 변수로 회전수(RPM), 볼과 분말의 비율, 분산제의 양, 볼밀 시간, 분위기 변화를 주어 최적조건을 얻기 위한 실험을 진행하였다. PBM 방법을 이용하여 제조한 분말은 PSA (Particle Size Analysis)에 의해 분말의 크기를 측정하고 EDS(Energy Disperse X-ray Spectrometer) 분석에 의해 조성을 확인하였으며, XRD (X-Ray Diffraction) 분석에 의해 Cu peak이 사라지는 조건을 PBM의 최적조건으로 잡고 실험을 진행하였다. 소결체를 고밀도화하기 위해 소결공정을 SPS 방식으로 하였으며 소결체의 경도, 내마모성, 마찰계수 일함수 등을 분석하기 위해 소결체의 크기를 직경 30 mm 및 두께 5 mm로 설계하였고, 소결 공정 변수로 소결온도를 각각 $900^{\circ}C$, $1000^{\circ}C$, $1100^{\circ}C$, 소결압력을 50MPa, 60MPa, 70MPa, 유지시간을 0분, 10분, 20분으로 차이를 주어, 소결체의 밀도차이와 물성차이를 분석하였다. 그 결과 PBM의 최적조건으로는 5at%Cu 에서는 10h, 10at%Cu, 20at%Cu 에서는 20h의 최적의 밀링 시간을 확인하였고, 다른 공정 변수의 최적조건으로는 회전수 300RPM, 10:1의 볼과 분말 비, 분산제 4wt%, Ar 분위기라는 조건을 얻을 수 있었다. 각각의 공정변수 변화에 따른 소결체 최적밀도 달성조건, 소결체 물성 및 전기적 특성 등의 상관관계에 관하여 보고한다.

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이산성 연속형 최적성 규준을 이용한 PPC 구조의 최적설계프로그램 개발 (Development of Optimum Design Program for PPC Structures using DCOC)

  • 한상훈;조홍동;이상근
    • 전산구조공학
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    • 제10권4호
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    • pp.315-325
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    • 1997
  • 본 논문에서는 이산성 연속형 최적성규준방법을 이용하여 다지간 부분프리스트레스트 콘크리트보의 최적설계 알고리즘을 유도하였고, 최적설계프로그램을 개발하였다. 목적함수로서 건설 경비는 콘크리트 경비, 긴장재 경비, 철근 경비, 그리고 거푸집 경비를 포함하였으며 이를 최소화하였다. 설계제약조건으로는 시방서상의 최대처짐제약, 휨 및 전단강도제약, 연성제약 그리고 설계변수에 대한 상.하한계제약을 고려하였다. Kuhn-Tucker 필요조건을 이용하여 최적성규준을 설계변수의 항으로 명시적으로 유도하였으며, 이때 설계변수로는 보의 유효깊이, 긴장재의 편심거리 그리고 철근비를 취하였다. 긴장재의 형상은 포물선함수로 고려하였으며, 구조물 자중의 영향은 긴장력에 의한 이차효과와 마찬가지로 실제시스템의 평형방정식에서 고려하였다. 설계변수들의 개선을 위한 반복과정과 컴퓨터프로그램을 개발하였으며, 수치예를 들어 개발된 기법의 응용성 그리고 효율성을 보였다.

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유전자 알고리즘을 이용한 닐센아치교의 최적설계기법 (Opitmal Design Technique of Nielsen Arch Bridges by Using Genetic Algorithm)

  • 이광수;정영수
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제21권4호
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    • pp.361-373
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    • 2009
  • 유전자 알고리즘을 이용한 닐센아치교의 최적설계기법을 이 논문에서 제시하였다. 설계 매개변수로는 닐센아치교의 아치-라이즈비와 강중비에 대해서 최적화기법을 적용하여 각각의 거동을 분석하고, 적정성을 평가하여 최적의 매개변수 값을 결정하였다. 매개변수의 결정은 구조물의 안전성과 사용성 그리고 경제성에 중요한 설계인자로서 정형화가 요구된다. 이를 위해 최적화 기법으로 전역 최적해 탐색능력이 우수한 유전자 알고리즘을 사용하였으며, 설계 목적함수로는 구조물의 총 중량을 사용하였고, 제약조건으로는 변위, 응력, 시공성 제약조건을 두었다. 구조해석은 미소변위이론에 의한 탄성해석을 수행하여 유전자 알고리즘과 조합하여 병렬연산으로 수행시간을 단축시켰다. 이 연구에서 개발된 최적설계기법을 사용하여 최적의 아치-라이즈비와 강중비, 최적설계영역을 제시 하였으며 실무에 적용할 수 있도록 하였다.

문제분류규칙을 이용한 변수 순서화 알고리즘 (Variable Ordering Algorithms Using Problem Classifying)

  • 손석원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.127-135
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    • 2011
  • 백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.

벌점함수를 이용한 부분최소제곱 회귀모형에서의 변수선택 (Variable Selection in PLS Regression with Penalty Function)

  • 박종선;문규종
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권4호
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    • pp.633-642
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    • 2008
  • 본 논문에서는 반응변수가 하나 이상이고 설명변수들의 수가 관측치에 비하여 상대적으로 많은 경우에 널리 사용되는 부분최소제곱회귀모형에 벌점함수를 적용하여 모형에 필요한 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하였다. 모형에 필요한 설명변수들은 각각의 잠재변수들에 대한 최적해 문제에 벌점함수를 추가한 후 모의담금질을 이용하여 선택하였다. 실제 자료에 대한 적용 결과 모형의 설명력 및 예측력을 크게 떨어뜨리지 않으면서 필요없는 변수들을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 부분최소제곱회귀모형에서 최적인 설명변수들의 부분집합을 선택하는데 적용될 수 있을 것이다.

평균영상을 이용한 블랙박스 카메라의 기하왜곡 보정 기법 (Radial Distortion Correction for Black box Camera Using Average Image)

  • 정준영;박인규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.132-133
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    • 2015
  • 본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.

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깁스표본기법을 이용한 설명변수 선택문제에서 사전분포의 설정-선형회귀모형을 중심으로-

  • 박종선;남궁평;한숙영
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권2호
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    • pp.333-343
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    • 1997
  • 선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.

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GA를 이용한 최적설계 기반 아웃리거 시스템 구조물의 부재 단면 및 아웃리거 위치 선정 (Selection of Sectional Dimensions and Outrigger Locations of Outrigger Structure Based on Optimum Design Using G.A)

  • 이은석;최세운;박효선
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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    • pp.702-705
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    • 2011
  • 본 논문에서는 초고층 전단벽-아웃리거 시스템에 대해, 기존의 근사해석법과 유전알고리즘을 이용하여, 물량최적설계 기반의 구성요소 단면 및 아웃리거 최적위치 결정에 관해 연구를 진행하였다. 아웃리거 시스템의 최적성은 아웃리거의 위치와 아웃리거 시스템을 구성하는 전단벽-아웃리거, 외곽기둥의 단면 성능의 복잡한 관계에 의해 역학적으로 결정된다. 하지만 기존의 아웃리거 시스템의 최적화 연구는 대부분 전단벽과 아웃리거, 외곽기둥의 단면은 고정된 상태에서, 아웃리거의 위치만 설계변수로 하여 아웃리거의 최적위치를 찾는 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 G.A.를 이용하여, 아웃리거 설치위치뿐만 아니라 전단벽과 아웃리거, 외곽기둥의 단면까지 설계변수로 하여 물량최적설계 조건을 만족시키는 아웃리거시스템의 최적설계 연구를 진행하였다. 또한 반복 계산의 시간을 줄이기 위해 기존의 근사해석법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 초고층 구조물의 초기 설계 시에 구성요소의 단면 및 아웃리거 설치 층의 선정에 적극 활용될 수 있을 것이다.

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유전자 알고리즘을 이용한 FPNN 모델의 최적 동정에 관한 연구 (A Study on Optimal Identification of Fuzzy Polynomial Neural Networks Model Using Genetic Algorithms)

  • 이인태;박호성;오성권
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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    • pp.429-432
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    • 2004
  • 본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

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반응표면분석법을 이용한 블루베리 즙 첨가 젤리의 최적화 (The Optimization of Jelly with Blueberry Juice using Response Surface Methodology)

  • 주나미;김보람;김애정
    • 한국식품영양학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.17-25
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    • 2012
  • 이 연구는 블루베리 즙을 첨가하여 젤리의 제조조건을 최적화하고자 하였다. 16개의 블루베리 즙을 이용한 젤 시료는 Design Expert 프로그램을 이용하여 제조하였으며, 최적화를 위해 블루베리 즙(100~200 g), 설탕(40~160 g), 젤라틴(8~20 g)의 양을 독립변수로, 텍스처, pH, 관능평가 항목을 종속변수로 각각 선정하였다. 반응표면 분석법을 사용하기 위한 실험설계로 중심합성계획을 이용하였다. 각 항목별 최적조건은 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)과 모형적 최적화(graphical optimization)를 통하여 선정하였으며, 그 중 가장 높은 desirability를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측(point prediction)을 통해 도출한 결과, 각 독립변수의 예측된 블루베리 즙을 첨가한 젤리의 최적값은 블루베리 주스 133.63 g, 설탕 160.0 g, 젤라틴은 12.78 g이었다.