본 연구에서는 위상 최적 설계 기법을 활용하여 복합소재 대차프레임의 제동장치 브래킷 경량 설계를 수행하였다. 제동장치 브래킷은 12t 와 9t 로 각각 두 가지 모델을 대상으로 하였다. 위상최적화시 설계영역은 단면적이 가장 넓은 수직면과 수평면으로 설정하였다. 제한조건은 제동장치 브래킷의 Z 축의 변위 값을 초기 변위 값보다 2.5% 증가이고, 목적함수는 제동장치 브래킷의 질량 최소화로 하였다. 또한 최적화 계산 시간을 줄이기 위해 대차프레임을 생략하고 대차프레임 대신 1D beam 요소를 적용하여 Z 축 변위를 기준으로 전체모델과 동일하게 등가시켜 두 모델간의 상관성을 확보 하였다. 그 결과 12t 모델은 60kg, 9t 모델은 31kg 감소하였고, 최적화 모델의 유한요소해석을 통하여 안전성을 검증하였다.
최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.
선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 토리구형 돔 형상을 갖는 연소관의 치수 최적화를 통한 경량화와 구조 안전성을 평가하였다. 치수최적화 설계는 빠른 설계 검증을 위하여 볼트의 단면적 비가 고려된 2차원 축대칭 유한요소 모델을 이용하여 수행하였다. 이때, 해석 프로그램은 ANSYS APDL(Ansys Parameter Design Language)을 이용하였고, 해석법은 sub-problem법과 first-order법을 선택하여 수행하였다. 설계 변수로는 연소관의 돔과 실린더 부위의 두께를 선정하였다. 수정된 2차원 축대칭 유한요소 모델은 3차원 유한요소 모델과의 결과 비교를 통하여 신뢰성을 확인하였고, 초기설계 단계에서 수정된 2차원 축대칭 유한요소 모델을 이용하여 연소관의 구조 안전성 평가와 빠르고 정확한 경량화 설계를 수행할 수 있었다. 연소관의 안전계수에 따른 최적화 해석 결과 최대 17.6%의 무게 절감 효과를 확인하였다.
본 연구에서는 헬리콥터 로터 블레이드의 제작 과정 및 여러 가지 요인으로 인해 발생하는 불균형성을 해소하기 위한 RTB(Rotor Track and Balance) 알고리즘을 개발하였다. 비행 시험 결과로부터 RTB 조절 값과 트랙 및 기체 진동 사이의 상호관계를 선형모델을 이용한 회귀분석을 통하여 RTB 모델을 구축하였다. 개발된 RTB 알고리즘을 실기 시험 결과에 적용하여 RTB 모델을 검증하였고 선형화 모델만으로도 비교적 정확한 모델링이 가능함을 확인하였다. RTB 조절값 설정을 위해 최적화 문제를 정식화하고 유전자 알고리즘에 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 결합하여 빠른 수렴성을 갖는 최신의 최적화 기법을 적용하였다. 또한 최적화 해석을 통하여 얻은 RTB 조절값을 이용하여 트랙 편차와 기체 진동을 허용 기준치 아래로 감소시키고, 다양한 비행 조건에 대하여 효율적인 RTB를 수행할 수 있음을 보였다.
LNG사업에서 액화공정의 운전비용은 큰 비중을 차지하기 때문에 적합한 액화공정을 선정하고 그 운전조건을 결정하는 것은 중요한 일이다. 현재까지 다양한 구성의 액화공정들이 개발되어 왔기 때문에 이들을 최적화하고 비교하여 최적의 액화공정을 선택하는 것은 많은 시간과 노력을 요하는 일이다. 다양한 구조 및 선택 사항을 포함한 초구조 모델을 사용한 초구조 최적화를 수행하면 공정 구성에 대한 선택과 최적의 운전변수를 한 번에 최적화하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 SMR 액화공정에 대한 다양한 선택지를 포함하는 초구조 모델을 만들고 이를 최적화하였다. 결과적으로 초구조 모델이 개별적인 액화공정에 준하는 최적 포인트를 도출하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 축소모델을 기반으로 비행체 날개를 최적화하는 기법을 제안한다. 잘 구축된 축소모델은 고유치 문제나 동적 해석 시 정확한 해석결과를 제공하며, 최적화 과정에서 필요한 민감도 계산에서도 정확한 결과를 제공할 수 있다. 이러한 축소모델은 모드기반으로 구축되는 축소차수모델(Reduce Order Model)과 자유도기반으로 구축되는 축소시스템(Reduced System)으로 구분되는데, 본 연구에서 사용하는 자유도 기반 축소시스템은 구조물의 거동에 지배적인 자유도를 적절히 선정하는 것이 중요하므로, 이를 위하여 기존 연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소방법을 사용하였고, IRS(Improved Reduced System)에 의해 최종시스템을 구축하였다. 수치예제에서 최적화 과정에서 계산되는 등가응력, 고유치 및 설계민감도는 모두 축소시스템 기반으로 구해지며, 축소시스템을 통해 구속조건을 잘 만족하면서 목적함수에 대한 최적 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 연구는 본 연구에서 제안하는 근사 최적화 방법(메타모델 기반의 시뮬레이션 최적화)을 사용하여 저렴한 해석 비용으로 펀치 단조품의 예비성형체(preform)를 설계한다. 본 연구에서 사용한 설계목표는 유효변형률의 균일한 분포이고 설계변수는 예비성형체 치수이며, 구속조건으로 최대 미충진 비율을 사용한다. 이를 위해 먼저 예비성형펀치(반재), 마스터펀치(상부다이) 및 하부다이로 구성되는 단조성형 공정을 DEFORM 시뮬레이션에 의해 모사하고, 이 시뮬레이션 결과가 실제 단조 공정을 모사하고 있는지 확인하는 검증 방법에 관해 소개한다. 또한 본 연구에서 수행한 설계 최적화 과정, 즉 (i) 초기 메타모델의 생성, (ii) 메타모델의 최적화 수행, (iii) 메타모델 최적해의 검증, (iv) 메타모델의 개선에 관하여 상세히 기술한다.
보행시 하지 주요 근육내의힘의 변화를 계산하기 위한 수학적 모델을 개발하였다. 인체는 7개의 운동 분절로 모델링 하였으며, 하지 당 8개의 수요 근육을 고려한 모델을 사용하였다. 보행시 하지 근육의 발생되는 힘의 변화는 최적화 기법을 적용하여 계산하였으며, 계산 결과는 기존의 EMG 데이터와 비교 검토하여 모델의 타당성을 확인하였다. 또한 보행시 각 운동 분절의 운동 데이터를 이용하여 역동력학적 기법으로 구해진 하지 관전내의 토크량의 변화와 비교에서도 본 연구에서의 계산 결과는 만족할 만한 일치를 보이고 있었다.
정위적 방사선수술(stereotactic radiosurgery, SRS)은 정위적 기구를 이용해 환자를 고정시킨 후 한번에 고선량의 방사선을 병변에 조사하는 방사선 치료법이다. 일반적인 방사선 치료와 달리 단 한번의 조사로 고선량의 방사선이 환자에게 주어지므로 정확한 수술계획의 수립이 필요하다. 현재, 수술계획은 사람이 직접 시행착오를 거듭하며 수립되고 있다. 이로 인해 계획의 재연성과 신뢰성에 문제가 재기되고 있으며, 이를 해결하고자 컴퓨터를 활용한 수술계획 최적화 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 최종적인 수출계획을 얻을 때까지 많은 시간이 필요하고 사용되는 수학적 알고리듬의 한계로 국소적 최적해를 최종해로 산출해 낼 위험성을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 이상표적모델을 활용한 정위적 방사선수술계획 최적화 방법을 연구하였다. 병소의 다양한 모양을 근사시킬 이상표적모델을 구형과 원통형, 원뿔형, 타원체의 4종류 가정하였다. 회전중심점(isocenter)을 여러 개 사용하여 이상표적모델을 50% 등선량 내에 포함시키고, 이 조건을 만족하는 경우의 회전중심점의 위치, 콜리메이터 크기를 데이터베이스화 하였다. 병소가 주어질 경우 기하학적 비교를 통해 병소의 모양을 가장 잘 나타낼 수 있는 이상표적모델, 또는 이상표적모델의 조합을 결정한 후 병소를 근사화하는 과정을 개발하였다. 이후 각 이상표적모델에 대해 데이터베이스에 구축되어 있는 최적변수들을 찾아 회전중심점을 배치시키고 실제 병소에 맞게 최종적인 수정을 통해 최적화 과정을 마치도록 하였다. 이 과정을 가상 표적에 대해 수행한 결과 뛰어난 결과를 보이진 않았으나 회전중심점에 대한 간단한 변화만으로 만족할 만한 결과를 나타내었다. 이는 직접적인 수술에 사용될 수는 없을지라도 수술계획을 함에 있어 최적화 과정의 시작점(Starting Point)으로 받아들이기에 만족할 만한 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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