• 제목/요약/키워드: Weight Optimization

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SUMT법(法)에 의(依)한 2골절(滑節) I형(形) 강재(鋼材) 아치의 최적설계(最適設計) (Optimum Design of Two Hinged Steel Arches with I Sectional Type)

  • 정영채
    • 대한토목학회논문집
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    • 제12권3호
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    • pp.65-79
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    • 1992
  • 본(本) 연구(硏究)는 2골절(滑節) 강재(鋼材) 아치의 최적설계(最適設計)에 관(關)한 것으로 아치구조(構造)의 정확(正確)한 해석(解析)과 구조(構造)를 안전(安全)하며 경제적(經濟的)으로 설계(設計)하는 데 목적(目的)을 둔다. 구조해석(構造解析) 방법(方法)은 해석과정(解析過程)에서 구조물(構造物)의 처짐울 고려(考慮)하는 유한차분법(有限差分法)을 도입(導入)하므로 해석오차(解析誤差)를 소거(消去)하여 구조물(構造物)의 단면력(斷面力)을 결정(決定)할 수 있는 방법(方法)을 사용(使用)한다. 최적화문제(最適化問題)는 설계변수(設計變數)를 단면(斷面)의 칫수들(B, D, $t_f$, $t_w$)로 하는 목적함수(目的函數)와 제약건식(制約件式)으로 형성(形成)한다. 목적함수(目的函數)는 아치구조(構造)의 총(總) 중량(重量)으로하고 제약조건(制約條件)은 한국(韓國) 도로교(道路橋) 표준시방서(標準示方書)에 규정(規定)된 허용응력(許容應力), 플랜지와 복부(腹部)의 최소칫수에 관한 규준(規準)을 사용(使用)하고 I형(形) 단면(斷面)의 경제적(經濟的) 높이 조건(條件)과 복부(腹部)의 상한계(上限界) 칫수와 플랜지 폭(幅)의 하한계(下限界) 칫수를 포함(包含)하여 유도(誘導)된다. 본(本) 연구(硏究)에서 개발(開發)된 비선형계획문제(非線型計劃問題)를 풀기 위해 수정(修正) Newton Raphson 탐사법(探査法)을 사용(便用)하는 SUMT 기법(技法)을 도입(導入)하여 수치예(數値例) 통(通)하여 시험(試驗) 본다. 본(本) 연구(硏究)에서 개발(開發)된 아치구조(構造)의 최적화(最適化) 프로그램은 여러 아치구조(構造) 수치예(數値例)를 통하여 시행(試行)하고 고찰(考察)한다. 이러한 수치결과(數値結果)를 통(通)하여 본 알고려즘의 최적화(最適化) 가능성(可能性), 적용(適用) 가능성(可能性) 및 수검성(收檢性)과 타(他) 문현(文獻)(30)을 사용(使用)한 수치결과(數値結果)와도 비교분석(比較分析)한다. 본(本) 연구(硏究)의 최적단면적(最適斷面績)과 2차(次)모멘트의 상관관계식(相關關係式)은 많은 수치적(數値的) 최적설계(最適設計) 결과(結果)로부터 도출(導出)한다.

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베큘로 바이러스 발현 시스템에 의한 곤충세포에서의 인간 트롬보포이에틴 생산 최적화 (Optimization of Human Thrombopoietin Production in Insert Cells Using Baculovirus Expression System)

  • 고여욱;손미영;박상규;안혜경;박승국;박명환;양재명
    • KSBB Journal
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    • 제13권2호
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    • pp.181-186
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    • 1998
  • 부착의존성 세포주인 Trichoplusia ni 의 유래의 BTI-TN5B1-4 (TN5) 곤충세포주를 이용하여 인간 혈소판생성축진인자인 재조합 인간 트롬보포이에틴(rhTPO)의 배양조건 최적화 연구를 수행하였다. 배양배지, 세포감염에 투입되는 재조합 베큘로바이러스와 숙주세포의 비율(MOI),세포감염시 세포밀도, 배지 회수시간 및 배양방법 등이 rhTPO 의 생산에 미치는 효과를 연구하여 60 mm dish로 정체 배양시 10 MOl 이상,$2\times10^6$ cells 의 세포밀도,바이러스 감염 후72 시간에서 rhTP0 의 최대 발현양 (약 12 mg/L)을 나타내었다. 배양 배지로서는 EXCELL FIVE 배지가 SF900II나Insect serum free media-1 Figure 5. Effect of growth phases on rhTPO production. TN5 cells were grown as suspension culture in 1 L spinner flask with 200 mL of SF900II serum free medium at 80 rpm. The cells were infected with AcBac404-2 at MOl of 1. Culture medium was collected at given time intervals and the expression level of rhTPO was analyzed by ELISA (A) or immunoblot analysis (B). Lanes 1 and 7; cell density of $0.6\times10^6$ cells/mL, lanes 2 and 8; cell density of $1.6\times10^6$ cells/mL, lanes 3 and 9; cell density of $2.0\times10^6$ cells/mL, lanes 4 and 10; cell density of $3.0\times10^6$ cells/mL, lane M; prestained molecular weight marker (Bio-Rad). Lanes 1, 2, 3, and 4; culture medium was collected at 48 hpi and lanes 7, 8, 9, and 10; culture medium was collected at 72 hpi. Figure 6. Effect of culture media on rhTPO production. TN5 cells grown with different culture media were infected with AcBac-404-2 at 10 MOL 10$\mu$L of culture medium was run on SDS-PAGE and Immunoblot analysis was performed. Lane ];TN5 cells cultured with SF900II serum free media(Gibco),and lane 3; TN5 cells cultured with EXPRESS FIVE serum free media (Gibco) 에 비해 더 증가된 발현양을 나타내었다. TN5 세포주를 0.2 L 규모 (1 L spinner flask)oJl에서 세포간의 응집현상 없이 부유배양에 적응,배양시킨 후 세포성장 시기에 따른 발현을 조사한 결과 1 MOI의 감염조건 하에서는 $0.6\times10^6$cell/mL의 early exponential시기의 세포밀도에서 72시간 배양하였을 대 최대 발현양을 나타내었다. 나타내었다.

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시계열 데이타베이스에서 서브시퀀스 매칭의 성능 병목 : 관찰, 해결 방안, 성능 평가 (The Performance Bottleneck of Subsequence Matching in Time-Series Databases: Observation, Solution, and Performance Evaluation)

  • 김상욱
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권4호
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    • pp.381-396
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    • 2003
  • 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.

공작기계의 4차 산업혁명에서 특수한 형상 포켓 곡면가공을 위한 초정밀 소형 앵글 스핀들 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Ultra-precision Small Angle Spindle for Curved Processing of Special Shape Pocket in the Fourth Industrial Revolution of Machine Tools)

  • 이지웅
    • 실천공학교육논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.119-126
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    • 2023
  • 오늘날 자동차의 연비 향상 과 동적 거동 향상을 위해서 자동차 부품의 경량화 및 간소화 시대가 형성되고 있다. 설계와 제작의 간소화를 위해 제품 형상을 다양한 부품의 일체화로 진행되고 있다. 예를 들어 3개의 제품을 1개의 제품화 시키기 위해서 아주 협소한 부분까지 제품 가공하는 일이 발생되고 있다. 기존의 부품의 경우 가공의 편의성을 위해 정밀 다이캐스팅 또는 주물 생산으로 가공 후 조립하는데 다중 조립체(multi-piece) 방식은 공정수가 많이 필요로 하며, 부품의 정밀도와 강도를 저하시키는 요인이 된다. 가공 공정을 단순화 시키고 부품의 강도를 확보하기 위해서 일체형으로 제작하는 것이 단점을 극복하는데 매우 유리하지만 깊고 좁은 포켓 부분을 가공 할 경우 장비 자체 스핀들로는 가공이 불가능하다. 문제점을 해결하고자 절삭가공에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다축 복합가공 기술은 이러한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 지금까지 하나의 공작기계로 여러 공정에 따른 유연한 절삭가공이 어려웠던 복합 형상에도 절삭가공이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 고가의 장비로 인하여 제조경비 상승과 기계를 운영할 수 있는 기술자가 부족한 것이 현실이다. 5축 절삭 가공기에서는 깊고 협소한 구간의 제품을 생산할 때 공구의 간접으로 제품 생산에 사이클 타임이 늘어남은 물론 가공상에 문제점들이 많이 발생된다. 따라서 전용 공작기계 및 다축 복합가공기를 사용해야 한다. 그 대안으로 3축 머시닝센터에서 5축 이상의 다축 복합가공을 할 수 있는 특수 공구로서의 앵글 스핀들(angle spinde)이 사용될 수 있다. 앵글 스핀들 사용함으로 가공 진동 흡수, 낮은 열 발생과 작동 안정성, 우수한 치수 안정성, 강도 확보와 같은 분야에서 다양하고 지속적인 연구가 필요하다.

회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습 (Ensemble Learning with Support Vector Machines for Bond Rating)

  • 김명종
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.29-45
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    • 2012
  • 회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.