• 한국전산유체공학회지
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• 제14권4호
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• pp.31-40
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• 2009

Although optimization by sequentially refining metamodels is known to be computationally very efficient, the metamodel that can be used for this purpose is limited to Kriging method due to the difficulties related with sample points selections. The present study suggests a novel method for sequentially refining metamodels using Pareto Frontiers, which can be used independent of the type of metamodels. It is shown from the examples that the present method yields more accurate metamodels compared with full-factorial optimization and also guarantees global optimum irrespective of the initial conditions. Finally, in order to prove the generality of the present method, it is applied to a 2D transonic airfoil optimization problem, and the successful design results are obtained.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권8호
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• pp.1169-1182
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• 2006

Robust design technology has been applied to versatile engineering problems to ensure consistency in product performance. Since 1980s, the concept of robust design has been introduced to numerical optimization field, which is called the robust optimization. The robustness in the robust optimization is determined by a measure of insensitiveness with respect to the variation of a response. However, there are significant difficulties associated with the calculation of variations represented as its mean and variance. To overcome the current limitation, this research presents an implementation of the approximate statistical moment method based on kriging metamodel. Two sampling methods are simultaneously utilized to obtain the sequential surrogate model of a response. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method. Then, the simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to find the global robust optimum. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권5호
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• pp.541-547
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• 2010

메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.16-22
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• 2013

In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.222-228
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• 2010

전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권8호
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• pp.893-904
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• 2013

NSGA-II와 함께 크리깅 메타모델기반 다목적최적설계 전략을 3차원 CFD 시뮬레이션을 통해 액셜 피스톤 펌프의 밸브 플레이트 형상을 최적화하는데 적용하였다. 펌프의 압력 변동을 저감하고 수력 효율을 최대화하기 위한 최적설계 과정은 두 단계, 즉 (1) 밸브 플레이트 상의 6개 형상 설계 변수를 선정하고 각 설계변수의 변화에 따른 CFD 해석을 수행하며, (2) CFD 데이터를 이용한 NSGA-II에 기반한 다목적최적설계 접근방식으로 최소 맥동 압력과 펌프 효율 설계에 대해 파레토 프론트를 평가하는 것으로 구성된다. 이들 결과로부터 최소 맥동 압력을 가지며 액셜 피스톤 펌프의 목표 효율에 도달하는 최적 절충해를 선택할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.179-195
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• 2007

웹 애플리케이션은 요구사항이 자주 변경되고, 기존의 소프트웨어와는 다른 아키텍쳐와 모델을 필요로 하며, 빠른 개발주기 안에 시장에 인도되어야 하는 등 여러 가지 특성으로 인해 기존의 전통적인 소프트웨어 개발 방법론을 적용하기에는 적절치 않다 본 연구에서는 확장 UML 모델을 이용하여 체계적인 모델링을 수행하면서 동시에 요구사항의 변경에 기민하게 대응할 수 있는 웹 애플리케이션 개발 방법론을 제안한다. 본 방법론에서는 UML을 확장하여 웹 애플리케이션 메타모델을 정의하므로 특정 언어와 기술에 독립적이다 개발 프로세스는 UML 프로파일 SPEM을 사용하여 기술된다. 프로세스 지원 도구를 통해 프로세스를 실행하고 맞춤화할 수 있다 웹 애플리케이션을 좀더 체계적이고 효율적으로 모델링할 수 있도록 항해 모델링 도구와 컴포넌트 대화 모델링 도구도 지원한다. 실제 웹 애플리케이션 개발 사례를 통해 프로세스와 웹 애플리케이션 모델의 유용성을 검증한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1147-1161
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• 2015

ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR)는 메타데이터의 등록 및 공유를 위해 개발된 국제표준이다. ISO/IEC 11179는 MDR을 객체 모델인 메타모델로 표현한다. 하지만 ISO/IEC 11179는 메타모델을 데이터베이스로 구축하기 위한 명확한 기준이 없으므로 표준 기반의 MDR 개발이 어려운 문제점이 있다. 이 논문은 MDR 구현을 위해 객체-관계 변환 방법론 기반의 MDR 데이터 모델을 설계한다. 이를 위해 연구된 객체-관계 변환 방법론의 변환 기법들을 관계성에 기준하여 분류하고, 이 변환 기법들의 사용 기준을 정의함으로 모델링 규칙을 제안한다. 이 논문은 MDR 데이터 모델에 대한 구현 결과로 관계형 데이터베이스 테이블을 구축한다. 실험 및 평가를 통하여 제안하는 모델링 규칙을 검증하고 구축된 테이블 구조의 적합성을 평가한다. 평가 결과로 제안 기법에 의해 구축된 테이블 구조는 표준 메타모델의 클래스와 관계성을 잘 보존함을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-234
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• 2023

고품질 소프트웨어의 요구 증가로 국제표준, 산업 기능안전(IEC 61508), 자동차(ISO 26262), 무기체계 내장형 소프트웨어 지침 등 품질 인증 요구가 많다. 스타트 업, 벤처, 중소 업체들은 비용 및 인력 측면에서 체계적인 품질 획득이 어려움이 있다. 그들 업체에게 자동 테스트 케이스 생성은 비용, 시간, 인력 문제에도 소프트웨어 품질을 향상할 수 있는 해법으로 제시 될 수 있다. 이를 위해, 시스템 및 소프트웨어 설계 검증이 가능한 "의사 결정표" 기반 테스트 케이스 자동화를 제안한다. 이는 OMG의 표준 기법인 메타모델과 모델 변환 기법을 사용해 각각 의사 결정표(Model)와 테스트 케이스(Text)의 메타모델 설계 및 모델변환을 정의한다. 즉 의사 결정표 입력으로 테스트 케이스 발생 자동화이다. 이를 통해 MC/DC 커버리지등도 쉽게 적용 가능하다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권6호
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• pp.557-563
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• 2010

본 논문은 Kringing 근사모델이 제공하는 확률정보를 이용하여 순차적으로 전역 최적해를 찾는 내용을 담고 있다. 적응 전역 최적화란 소수의 실험 점으로 구성한 근사모델의 예측 값과 불확실성을 고려하여 다음 실험 점을 찾고, 이를 이용하여 근사모델을 개선함으로써 순차적으로 해를 찾는 방식이다. 본 연구에서는 근사모델에서 도출한 기대값을 이용하여 개선시킬 필요가 없는 구속함수나 목적함수를 식별함으로써 계산효율을 증대시키는 기법을 제안한다. 다음 단계의 후보 실험점이 유용영역의 비활성일 가능성이 있을 경우 또는 목적함수를 개선시킬 가능성이 희박할 경우, 이 점은 근사함수를 개선하는 데 사용하지 않았다. 본 기법을 비선형성이 강한 시험문제에 적용한 결과, 제안하는 기법이 정밀도는 보장하면서 계산 효율을 증대시키는 것을 확인할 수 있었다.