본 논문에서는 GA(Genetic Algorithm) 기반 점증적 입자모델(IGM: Incremental Granular Model)의 최적화 설계를 제안한다. IGM의 성능은 다양한 실세계 응용예제를 통해 성공적으로 연구되어져왔다. 그러나, IGM의 문제로 각 컨텍스트에서 동일한 클러스터 수가 사용되는 점과 전형적인 퍼지화 계수가 설정된다는 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IGM을 최적화하여 각 컨텍스트에서 클러스터 중심의 수와 퍼지화 계수를 최적화하는 설계 방법을 제시했다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 Ecotect에서 시뮬레이션 한 12가지 건물 형태를 사용하여 에너지 효율 예측에 대한 실험을 수행하였고, 제안된 방법은 기존의 IGM보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.
본 논문에서는 주어진 자동화 시스템에 대하여 Critical Path 기법을 적용한 최적화 연구를 수행하였다. 탄약 운반 자동화 시스템에 대하여 공정순서와 시간개념이 들어간 Timed Petri-Net을 이용한 이산사건 공정모델을 구축하였으며, 이를 기초로 초기조건 및 제약조건을 고려하여 제악탐색기법을 이용하여 Critical Path를 찾고 여유 공정을 산출항으로써 공정 시간 최적화를 수행하였다.
수질모델은 수계내 오염물질의 총량관리를 위한 오염물질관리 목표량 및 허용총량 파악, 그리고 삭감계획의 효과분석 등에 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 선정 또는 개발된 모델의 재현성 제고를 위하여 매개변수의 최적화작업이 필요하다. 본 연구에서는 하천수질관리에 가장 광범위하게 사용되고 있는 미국 EPA에서 개발한 QUAL2E 모델의 반응계수 보정을 위하여 최소자승법을 적용하였으며, 계수가 취할 수 있는 범위를 제약조건으로 갖는 최적화모델을 구축하여 해를 구하였다. 최적화모델의 목적함수 해는 Microsoft Excel의 해 찾기 기능을 사용하여 구하였으며 수질항목에 대한 매개변수의 영향정도를 파악하기 위하여 Monte Carlo 모의를 실시하였다. 이 방법을 안양천 유역에 적용하여 본 결과 빠른 시간 안에 주관성이 배제된 매개변수 값을 확정할 수 있었다.
오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.
A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.
SCM 경쟁력 재고는 기업 내의 부문별 또는 개별기업 내부의 한정된 개선 노력이 외부의 부문 또는 기업에서의 활동과 연계되어 전체의 최적화가 되지 않으면 그 성과가 극히 제한적일 수 밖에 없다. 따라서 히든 코스트(hidden cost)의 발견 및 유통물류의 최적화에 박차를 가하는 것이 현실이다. 본 연구는 순 물류로 진행한 유통 경로 상에서 만약 역 물류가 발생할 경우 순물류 비용이외 공차(empty driving)로 인한 역물류의 히든 코스트를 최소화하는 모형을 통해 물류이익을 최대화 할 수 있는 방안을 찾기 위해 노력하며 결국 순물류와 역물류상의 유통상의 비용과 이익의 쌍대성에 기초하여 Pull, Push 시스템을 이용한 최적 시스템 모델화를 수행하여 효율적인 물류비용 산정의 방법을 모색한다.
인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.
본 논문에서는 초고주파 회로에 사용되는 GaAs FET의 대신호 모델 추출기 개발에 관하여 다루었다. 모델링을 하기에 앞서 모델링에 필요한 대량의 측정 데이터를 얻기 위하여 컴퓨터에서 자동제어가 가능한 측정프로그램을 개발하였고 측정계에서 생기는 전압강하를 막기 위해 전압 강하 보상을 위한 알고리즘을 측정프로그램에 추가하였다. 소신호 모델은 대신호 모델의 복잡도를 고려하여 7개의 내부 파라미터를 갖는 소신호 모델을 사용하였으며 각 바이어스에서의 측정된 산란계수를 소신호 모델이 예측한 산란계수 결과와 비교하여 소신호 모델의 바이어스에 따른 정확성을 검증하였다. 대신호 모델은 다양한 비선형 시뮬레이션에 유리하도록 변형된 맞춤함수 모델을 사용하였고 대신호 모델 파라미터 추출 과정에서는 일차원적 최적화 기법을 통하여 최적화된 파라미터를 추출하였다. 이러한 연구는 비선형 히로 설계 시 필요한 대신호 모델의 추출시간과 측정시간을 단축시킬 수 있고 빠른 시뮬레이션 특성으로 인해 초고주파회로로 설계용 시뮬레이터에서의 최적화과정 수행에 적합한 모델을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 평면 변형도상태 하에서 정수압을 받는 2차원 탄성 콘크리트 댐의 단면 모양을 최적화함으로써 댐의 질량을 최소화하였다. 최적화 문제의 목적함수로는 댐의 단면적이, 제약조건으로는 주응력 제약조건과 두께 제약조건들이, 설계변수로는 모델 경계의 모양이 채택되었다. 모델 영역의 변화에 따른 설계감도해석을 위해 최적화 문제를 범함수 형태로 변환한 후 연속체 역학의 물질미분 개념과 Adjoint Variable Technique 을 활용하였고, 최적화를 위해서는 Gradient Projection Method 를 사용하였다. 연구 결과 본 연구에 적용된 이론이 효율적이고 실제 탄성구조물 설계에 광범위하게 응용될 수 있음이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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