무선 통신 시스템에서 장거리 신호송출을 위해 사용하고 있는 고전력 증폭기(HPA, High Power Amplifier)는 증폭기의 비선형성 때문에 송출신호에 왜곡을 야기시키며 이 때문에 선형구간만을 사용하게 되어 그 전력 효율이 떨어지게 된다. 이 비선형 특성을 해결하기 위하여 디지털 사전 왜곡기(DPD, Digital Pre-distorter)를 HPA 의 앞단에 채용하여 송출신호를 선형화 시키고 효율도 높이게 된다. 이 DPD는 대부분 HPA를 특정 모델이라고 가정하고 최적화 알고리즘을 통해 설계되는데 HPA의 모델에 대한 가정이 맞지 않을 경우 설계된 DPD의 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 HPA의 모델을 정확하게 아는 것은 DPD 설계에 있어서 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서는 실제 상용되는 HPA에 대해 이미 알려진 다양한 HPA의 모델 중에서 가장 적합한 모델을 선정하고 또한 그 모델의 계수를 얻어내는 방법을 소개한다. 이렇게 얻어진 HPA의 모델정보는 최적의 DPD 설계에 사용될 수 있다. 각 HPA 모델에 대한 파라메터를 구함에 있어서 알려진 최적화 방법 이외에 직접 적용이 어려운 경우에는 기존 방식을 수정하고 그 방식을 사용하였다. 실제 HPA 의 입출력 신호를 실시간 수집하고 컴퓨터 모의실험을 수행하여 동일한 HPA 입력 신호에 대해 실제 HPA의 출력과 찾아낸 최적 모델의 출력을 비교 분석함으로써 실제 찾아낸 모델이 가장 정확하게 상용 HPA를 모델링 하고 있음을 확인하였다.
자동차 로워암과 같이 다양한 형상설계변수를 갖는 부품모듈의 최근 설계경향은 설계자가 관심을 갖는 설계영역을 선형 및 2 차 다항식으로 근사화시키는 반응표면모델로 탐색하고, 다음 단계로서 최적설계를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 로워암의 설계변수 변화에 따른 작용응력과 중량의 비선형적 변화뿐만 아니라 이의 예측에 적합한 신경망모델로 직교성과 균형성을 모두 만족시키는 다수준 전산실험계획법으로 설계영역을 탐색하였다. 구축된 신경망모델에 형상 설계변수의 공차도 같이 고려할 수 있는 식스시그마 제약조건을 적용하여 로워암의 공차 최적설계를 수행하고, 최적해의 공차 강건성을 확보하였다.
4차 산업혁명으로 많은 산업 분야에 커다란 변화가 일어나고 있으며, 그중에서도 인공지능을 활용한 융합기술에 활발한 연구가 진행되고 있다. 그중에서도 인공지능을 활용한 객체 인식과 인식 결과를 활용한 디지털 전환(Digital Transformation) 분야에서 그 요구가 나날이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지내에 글자, 심볼, 선을 정확하게 인식하고 인식 결과를 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 표준화 포맷의 파일로 저장하기 위해 최적의 학습모델 구축 방법을 제안하였다. 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하기 위하여 인식 대상별 특성을 분석한 후 최적의 인식 기법을 선택하였다. 그다음으로 인식 대상별 인식률을 향상시키기 위하여 최적의 학습 모델 구축 방안을 제안하였다. 글자, 심볼, 선 인식의 순서와 가중치를 다르게 설정하여 인식 결과를 확인하였으며, 인식 후처리에 대한 방안도 마련하였다. 최종적인 인식 결과는 시뮬레이션 등 다양한 처리에 활용될 수 있는 표준화 포맷으로 저장하였다. 본 논문에서 제안한 최적의 학습 모델 구축에 대한 우수한 성능은 실험을 통해 확인할 수 있었다.
일반적으로 부품 또는 유닛의 수명에 가장 직접적인 영향을 주는 요인은 온도 또는 진동으로 알려져 있다. 따라서 많은 시험방법이 개발되어 있으나 주어진 시간에 시험의 목적을 달성할 수 있는 최적의 방법론에 대해서는 드물게 연구되어 있는 실정이다. 이 글에서는 일반화되어 알려진 두 개의 모델을 복합하여 최적의 시험시간과 시험조건을 살펴보기로 한다.
본 논문에서는 메타모델을 이용한 복합재 구조물의 지적화가 수행되었다. 일반적으로 복합재 구조물에서 시간이 오래 걸리는 해석의 결과를 최적화하고자 할 때 전체 최적화에 많은 시간이 든다. 따라서 이와 같은 구조물 해석을 메타 모델로 치환해 보았다. 본 연구에서는 RSM, kriging과 같은 메타모델을 사용하였다. 복합재 평판의 최종 파손 강도 해석을 메타모델을 이용해 근사화하였다 최종 파손 강도를 최대화하는 최적화를 유전자 알고리즘과 메타로델을 이용해 수행하였다.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.
교량의 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 예방 (Preventive) 유지관리 와 사후 (Essential) 유지관리 모델을 개발하였다. 이 논문에서 개발된 유지관리 모델을 이용해서 현존하는 교량에 대해 최적의 유지관리 계획을 구하였다.
종래의 연구들은 주로 시간이 경과함에 따라 수리비용과 고장시간 간격이 고정된 상태에서 최적교환시각(T)을 구하는 조건을 발견하는데 중점을 두었으나, 대부분의 시스템은 시간이 경과할수록 고장시간간격이 좁아지고 수리비용은 증가하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 위의 두 조건을 만족하는 보다 현실적인 모델을 구축하였으며, 또 일정시간 내에 2개의 시스템이 존재할 때 어느 조건 하에서 시스템이 확률적으로 우월한가를 분석하는 연구를 수행하였다. 즉, 시스템은 시간이 경과함에 따라 확률 P[N=k]로서 완전수리를, 1-P[N=k]로서 소수리를 행하는 모델을 고려하였다. 여기서 N은 연속된 완전수리 사이의 소수리의 수를 나타낸다. 또한 초기고장에 있어서 수리에 의해 새로운 시스템이 되는 확률이 높고, 고장횟수가 증가함에 따라 완전수리가 행해지는 확률이 낮아지는, 보다 현실에 가까운 모델을 구축하였다. 모델을 일반화하기 위해 수리비용은 확률변수로 가정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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