현재의 화재안전기준에서 규정하는 화재감지기의 배치방법은 면적에 따라 규정된 숫자를 적정하게 배치하는 수준이다. 이 기준은 과학적인 근거는 가지고 있지 못하다. 외국의 기준을 도입하여 그에 따라서 설치하고 있을 뿐이다. 소방시설을 설계하는 방법에는 화재안전기준과 같이 명문화 된 규정에 따르는 규범위주설계(Prescriptive-Based)와 화재역학, 구조역학, 재료역학, 유체역학, 열역학 등 공학적 지식을 바탕으로 하는 성능위주설계(Performance-Based Design)가 있다. 현재로서는 성능위주설계가 활성화 되지 않았지만, 최근 소방시설공사업법은 성능위주설계방법을 이용하여 소방시설을 설계 할 수 있도록 개정('05. 8. 4)되었으며 그 시행령('07, 1. 24)에서 성능위주설계를 적용할 특정소방 대상물의 범위를 정하고 있다. 이러한 시점에서 자동화재탐지설비의 화재감지기를 최적의 위치 및 거리에 설치하기 위하여 그에 대한 공식의 도입과 공식을 Software로 계산할 수 있도록 시뮬레이터를 제작하여 계산하고 규범위주설계에 따라 배치한 화재감지기의 상태와 비교 분석하며 향후 성능위주설계 방법으로서 정착시키기 위하여 연구를 시도하였다.
함정 외부 탑재 장비의 복잡한 형상에 의해서 발생하는 다중반사는 경로를 예측하기 어렵고 높은 RCS(Radar Cross Section)의 원인이 된다. 따라서 함정의 외부 탑재 장비의 최적배치 설계가 RAS(Radar Absorbing Structure) 방법으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 함정 외부 탑재 장비에서 발생하는 다중반사와 RCS를 최소화하기 위하여 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하였다. 외부 탑재 장비 최적배치에 사용된 알고리즘은 순차적 내림차순 방법을 이용하였다. 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하기 위하여 LCS-2 type을 해석 모델로 선정하였다. 계산 비용을 줄이기 위해서 장비의 기여도 분석 및 다중반사 경로 분석 등을 통해 최적 배치를 수행할 장비를 선정하였고 최적배치를 통해 RCS가 최소가 되는 최적배치 위치를 도출하였다. 또한 RCS 변화에 따른 레이다의 탐지거리 변화율을 이용하여 RCS 감소효과를 분석 하였다.
본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 임의의 노드 및 링크 상에서 고장이 발생하더라도 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 이러한 성능 요건의 만족과 시스템의 고가용성을 위하여, 모든 노드들에 대하여 최소한의 자원 복사를 사용하여 그 노드나 혹은 인접한 노드 중 적어도 두 개 이상에 자원 복사가 존재해야 하는데, 이것을 본 논문에서는 고장 허용 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 고장 허용 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 고장 허용 dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. Dominating set 문제는 NP-complete로 증명이 되어 있으며, 본 논문에서는 A* 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, 고장 허용 dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴리스틱 정보들을 도출한다. 또한 여러가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴리스틱 정보들을 사용하여 최적 고장 허용 자원 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문은 삼차원 공간에서 방향정보를 이용하여 위치측정을 위한 방향탐지장비의 최적배치 방법을 제시한다. 방향탐지장비는 전파를 발신하는 적의 위치를 탐지하는 장비로써 현재 육군에서 전력화되어 운용 중에 있다. 위치측정을 위해서는 두 대 이상의 장비를 동시에 운용해야 한다. 만일 한 대 이상의 장비를 공중에서 운용할 경우, 보다 나은 장비배치 형상을 이룸으로써 위치측정 정확도를 향상시킬 수 있다. 제안된 방법에서는 이차원 위치측정 알고리즘을 비선형계획법을 활용하여 삼차원으로 확장하고 수리적으로 그 해를 구하였다. 삼차원 위치측정 알고리즘을 토대로 시뮬레이션 기법과 탐색 기법을 융합한 최적배치 알고리즘을 고안하였다. 실험을 통하여 제안된 최적배치 방법은 적이 존재하는 지역에 대한 위치측정 정확도를 향상시킴으로써 방향탐지장비의 운용효과를 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 센서들의 위치는 감시 정찰 센서 네트워크의 적용 범위, 데이터 전송 비용, 그리고 자원 관리에 영향을 미치기 때문에, 최적의 위치에 센서를 배치해야 한다. 그러나 산악 지대나 도심 지역과 같은 실 환경에 센서 노드를 배치할 경우, 센서에 영향을 미치는 다양한 지형 및 기후 요소들을 고려하기 어렵다. 따라서 이러한 다양한 환경에 센서를 배치할 경우 감시 영역 측면에서 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 센서 배치 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 센서 배치와 관련된 다양한 기후와 지형 등의 환경 요소들을 분석하고, 이들 영향 요소들이 센서 노드 배치 시 활용될 수 있도록 정량화한다. 이를 바탕으로 센서 탐지 영역 측면에서 정량화된 영향 요소들을 고려함으로써 보다 실효적인 센서 배치 방법론을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 센서 배치 방법론을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현함으로써 제안된 방법론의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 열전도 환경하의 MCM과 진공에서 작동하는 우주전자 장비의 신뢰도 최적화를 위한 부품 배치 연구에 관해 기술하고 있다. 최적배치를 위해 초기 부품 배치 후 FDM을 solver로 이용하여 부품의 접합온도를 계산하였으며 접합온도를 이용하여 전자장치의 신뢰도를 예측한 후 시뮬레이티드 어닐링 방법을 통해 신뢰도 최적배치 결과가 기술되었다. 시뮬레이티드 어닐링 적용 시 흔들기는 부품 치환방식을 이용하였으며 온도 감소계수 및 열 평형 계수의 변화에 따른 시뮬레이션 결과를 기술하였으며 특히 장치의 고장률 최소화 목적함수와 평균 접합온도 최소화 목적함수에 대해 각 적용결과에 대한 비교분석을 통하여 새로운 신뢰도 최적화 접근방법을 제안하였다.
박용추진축계의 최적배치상태를 얻기 위해 선형계획법에 의한 최적배치 전산프로그램을 개발했으며, 여기에 필요한 자료들은 삼차모먼트정리를 매트릭스산법으로 전산처리해서 얻어냈고, 이 프로그램의 신속성을 확인하기 위해 모형축의 계산치와 스트레인 게이지에 의한 실측치를 비교하고, 실선축계에 적용한 결과 다음과 같이 요약할 수 있었다. 1. 최적배치의 필수자료인 직선지지상태의 반력 및 반력경향계수를 구하는 전산프로그램을 개발해서, 모형축에 적용한 결과, 실험치와 계산치가 거의 일치했고, 실선축에 대해 계산한 값도 타 프로그램으로 계산한 것과 거의 비슷했다. 2. 본 논문의 스트레인게이지에 의한 축계상태치의 계측방법은 실선축의 배치상태의 조정시에 매우 효과적으로 활용할 수 있을 것이다. 3. 최적배치의 전산프로그램을 실선축에 적용한 결과, 제한조건을 만족하려면, 지지베어링들을 상당량 수직방향으로 조절해야 함을 알 수 있었다. 따라서 최적배치의 관건은 배치계산에 필요한 정확한 자료와 제한조건을 구하는 것이라 할 수 있겠다.
실생활에서 2개의 병렬형 대기행렬 시스템은 흔히 발견된다. 병렬형 대기행렬 시스템에서 각 작업장은 서로 다른 고객 도착패턴과 고객 서비스 시간 분포를 갖는 경우가 많다. 이 논문은 서로 다른 서비스 시간을 갖는 병렬형 대기행렬 시스템에 총 서버 수가 제한되어 있는 상황에서 각각의 작업장에 적절한 수의 서버를 배치하는 문제를 다룬다. 각 작업장은 제한된 수의 서버를 전체 시스템의 가중평균 시스템 시간이 최소가 되는 기준에 따라 배치 받는다. 일반적으로 M/M/c 시스템은 시스템 시간에 대한 해석적 방법의 산출식이 알려져 있다. M/M/c 시스템에 대한 최적 서버 배치 방안을 해석적 방법에 따라 계산한 결과를 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과와 비교해 본 결과, 두 가지 방법에 의한 최적 해가 동일함이 확인되었다. M/M/c 시스템의 최적화 과정에서 발견한, 각 작업장의 유효작업부하가 가장 비슷하거나 같게 되도록 서버를 배치하는 방식인 CETI 규칙에 따라 M/G/c, G/M/c 그리고 G/G/c 시스템에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과를 제시하였다. 그 결과, 해석적 방법으로는 증명할 수 없지만 일부 G/G/c 시스템을 제외한 나머지 경우에서는 CETI 규칙이 최적의 서버 배치 방식인 것으로 나타났다.
본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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