• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1122-1127
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• 2011

자동차 범퍼는 충돌 시 차량 충격 에너지를 흡수하여 차체를 보호하는 중요한 부품이다. 따라서 자동차 범퍼 설계의 초기 단계에서 범퍼 충돌 성능을 만족하는 범퍼 빔의 단면을 결정하는 것은 매우 중요한 요구 조건이다. 본 논문에서는 고정벽 충돌 대응용 자동차 범퍼 빔의 최적 단면 계산을 위하여 중간매개반응표면모델을 사용하였다. 자동차 범퍼 충돌 해석의 결과로 나오는 비선형성이 강한 충격력 대 범퍼 빔의 변위 결과 그래프를 중간매개반응표면모델을 사용하여 정도가 확보된 근사화된 그래프를 만들어서 범퍼 충돌 시의 범퍼 빔의 변형 결과를 구하게 된다. 본 연구의 방법을 이용하면 3차원 비선형 유한요소해석에서 요구되어지는 방대한 해석 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 된다. 본 중간매개반응표면모델을 이용한 범퍼 빔의 변형 결과는 3차원 유한요소해석 결과와 비교하여 그 결과 정도의 타당성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.3-9
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• 2015

본 논문에서는 사용 가능한 최대 송신 전력과 만족해야 하는 최소 전송률에 대한 제한 조건 아래에서, maximal ratio transmission (MRT) 기법 사용 시 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 시스템의 에너지 효율을 최대화하는 최적의 안테나 수와 송신 전력을 찾는 알고리즘을 제시한다. 순시 채널에 대한 최적화 문제는 직접 풀기 어려우므로 단말 간 채널의 독립성, 평균 채널 이득, 평균 path loss를 이용하여 근사한다. 근사된 에너지 효율에 대한 최적화 문제는 두 개의 변수를 동시에 고려해야 하는 2차원 최적화 문제가 된다. 우리는 이러한 2차원 최적화 문제를 라그랑지 승수법과 제안하는 알고리즘을 통하여 최적의 안테나 수와 송신 전력을 구한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘으로 구한 최적의 송신 안테나 수와 송신 전력이 exhaustive search로 찾은 값과 근사함을 확인한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권10호
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• pp.1323-1328
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• 2011

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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.57-65
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• 2017

본 논문은 헤드폰/이어폰에 최적화된 저전력 피드백 능동 소음 제어 필터 설계 방법을 제안하였다. 제약 최적화를 이용하여 높은 샘플링 주파수 환경에서 합리적인 소음 저감 성능을 확보하기 위한 높은 차수의 유한 임펄스 응답소음 제어 필터를 얻은 후 무한 임펄스 응답 근사 기법인 Balanced Model Truncation (BMT)를 이용하여 얻어낸 필터를 헤드폰/이어폰과 같은 저전력 디지털 신호처리 시스템에 적합하도록 낮은 차수의 무한 임펄스 응답 소음 제어 필터로 변환하였다. 성능 확보를 위해 주파수 워핑 기법을 이용하여 기존의 높은 차수의 유한 임펄스 응답 소음 제어 필터와 더욱 유사한 주파수 응답을 가지는 무한 임펄스 응답 필터를 얻었으며, 이를 2차 무한 임펄스 응답 필터들의 종속연결 구조로 재구성하여 시스템 전체의 안정성을 높였다. 백색 잡음을 통한 능동 소음 제어 시뮬레이션과 결과 및 안정성 실험 등을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 소음 저감 성능과 안정성을 가짐을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.785-794
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• 2002

자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권3호
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• pp.259-266
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• 2015

Among many energy resources, natural gas has recently received a remarkable amount of attention, particularly from the electrical generation industry. This is in part due to increasing shale gas production, providing an environment-friendly fossil fuel, and high risk of nuclear power. Because South Korea, the world's second largest LNG importing nation after Japan, has no international natural gas pipelines and relies on imports in the form of LNG, the natural gas has been traditionally procured by long term LNG contracts at relatively high price. Thus, there is a need of developing an Asian LNG trading hub, where LNG can be traded at more competitive spot prices. In a natural gas spot market, the amount of natural gas to be bought should be carefully determined considering a limited storage capacity and future pricing dynamics. In this work, the problem to find the optimal amount of natural gas in a spot market is formulated as a Markov decision process (MDP) in risk neutral environment and the optimal base stock policy which depends on a stage and price is established. Taking into account price and demand uncertainties, the basestock target levels are simply approximated from dynamic programming. The simulation results show that the basestock policy can be one of effective ways for procurement of LNG in a spot market.

• 로봇학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.284-291
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• 2012

Recently, development of underwater robot has actively been in progress in the world as ROV(Remotely Operator Vehicle) and AUV(Autonomous Unmmanded Vehicle) style. But KIOST(Korea Institute of Ocean Science and Technology), beginning in 2010, launched the R&D project to develop the robot, dubbed CRABSTER(Crab + (Lob)ster) in a bid to enhance the safety and efficiency of resource exploration. CRABSTER has been designed to be able to walk and swim with its own legs without screws. Among many research subjects regarding CRABSTER, optimal swimming patterns are handled in this paper. In previous studies, drag forces during one period with different values for angle of each joint were derived. However kinematics of real-robot and fluid-dynamics are not considered. We conducted simulations with an optimization algorithm for swimming by considering simplified fluid dynamics in this paper. Drag-coefficients applied to the simulation were approximated values calculated by CFD(Computational Fluid Dynamics : Tecplot 360, ANSYS). In addition, optimized swimming patterns were applied to a real robot. The experiments with the real robot were conducted in circumstances in the water. As a result, when the experiments were carried out in the water, a regular pattern of drag force output came out depending on the movement of the robot. We confirmed the fact that the drag forces from the simulation and the experiment has a high similarity.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권12호
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• pp.1464-1470
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• 2009

RBDO approach based on a sampling method with the Kriging metamodel and Constraint Boundary Sampling (CBS), which is sequential sampling method to generate metamodels is proposed. The major advantage of the proposed RBDO approach is that it does not require Most Probable failure Point (MPP) which is essential for First-Order Reliability Method (FORM)-based RBDO approach. The Monte Carlo Sampling (MCS), most well-known method of the sampling methods for the reliability analysis is used to assess the reliability of constraints. In addition, a Cumulative Distribution Function (CDF) of the constraints is approximated using Moving Least Square (MLS) method from empirical distribution function. It is possible to acquire a probability of failure and its analytic sensitivities by using an approximate function of the CDF for the constraints. Moreover, a concept of inactive design is adapted to improve a numerical efficiency of the proposed approach. Computational accuracy and efficiency of the proposed RBDO approach are demonstrated by numerical and engineering problems.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권2호
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• pp.256-262
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• 2004

Conventionally, profile non-uniformity has been characterized by relying on approximated profile with angle or anisotropy. In this study, a new non-uniformity model for etch profile is presented by applying a discrete wavelet to the image obtained from a scanning electron microscopy (SEM). Prediction models for wavelet-transformed data are then constructed using a back-propagation neural network. The proposed method was applied to the data collected from the etching of tungsten material. Additionally, 7 experiments were conducted to obtain test data. Model performance was evaluated in terms of the average prediction accuracy (APA) and the best prediction accuracy (BPA). To take into account randomness in initial weights, two hundred models were generated for a given set of training factors. Behaviors of the APA and BPA were investigated as a function of training factors, including training tolerance, hidden neuron, initial weight distribution, and two slopes for bipolar sig-moid and linear function. For all variations in training factors, the APA was not consistent with the BPA. The prediction accuracy was optimized using three approaches, the best model based approach, the average model based approach and the combined model based approach. Despite the largest APA of the first approach, its BPA was smallest compared to the other two approaches.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.50-54
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• 2016

In this paper, a hybrid method is proposed to design an air-core superconducting solenoid system for 6 T axial uniform magnetic field using Niobium Titanium (NbTi) superconducting wire. In order to minimize the volume of conductor, the hybrid optimization method including a linear programming and a nonlinear programming was adopted. The feasible space of solenoid is divided by several grids and the magnetic field at target point is approximated by the sum of magnetic field generated by an ideal current loop at the center of each grid. Using the linear programming, a global optimal current distribution in the feasible space can be indicated by non-zero current grids. Furthermore the clusters of the non-zero current grids also give the information of probable solenoids in the feasible space, such as the number, the shape, and so on. Applying these probable solenoids as the initial model, the final practical configuration of solenoids with integer layers can be obtained by the nonlinear programming. The design result illustrates the efficiency and the flexibility of the hybrid method. And this method can also be used for the magnet design which is required the high homogeneity within several ppm (parts per million).