영상 융합은 센서의 자료 저장 능력과 센서에 들어오는 방사에너지 감지의 한계를 해결하고 고해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성할 수 있다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다. 특히, 성분대입(component-substitution) 기반의 영상융합 기법은 대용량의 자료를 빠르게 처리할 수 있고, 융합된 영상의 분광왜곡이 적다는 장점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최적화기법 중의 하나인 담금질 모사기법(Simulated Annealing, SA)을 이용하여 다양한 성분대입 기반 영상융합 알고리즘들을 분석 및 평가하였다. 담금질 모사기법은 원하는 목적함수가 지역적 최소값이 아닌 광역적 최소값에 수렴이 가능하도록 하는 기법으로 다양한 분야에서의 광역 최적화 기법에 사용된다. 융합 기법의 최적화된 변수를 추출하기 위하여 인위적으로 공간해상도를 낮춘 위성영상을 입력자료로, 원 멀티스펙트럴영상을 참조자료로 사용하였으며, 두 영상간의 분광유사 척도를 담금질 모사 기법의 목적 함수로 구성하였다. 이를 통해 해당 목적함수의 광역적 최소값을 추출하고, 최종적으로 해당 영상에 융합 기법 별 최적화된 변수를 결정하였다. 제안된 최적화 변수의 평가를 위하여 IKONOS 위성영상에 융합을 적용하고, 알고리즘별 분광왜곡량을 비교하였으며 이를 통하여 고해상도 위성영상에 가장 적합한 성분대입 기반 영상융합 기법 및 그에 따른 최적화 변수를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 RISC 컴파일러 시스템 구현에 필요한 기계독립적인 광역적 최적화부(global optimizer)의 설계 방식을 제안하고 실현한다. 제안된 최적화부는 트리플 표현을 입력으로 받아 데이터 흐름 분석 및 공통부식제거와 코드 이동을 수행하고 최적화된 트리플 표현을 출력시킨다. 본 최적화부는 기계 독립적인 중간언어를 대상으로 하기 때문에 다양한 고급언어와 타겟 머신에 대해서 이식성이 용이하며 프로그램의 실행속도를 향상시킬 수 있는 효율적인 최적화를 수행하도록 구성된다.
에너지원의 다양화와 효율적인 이용을 위하여 광역지역의 통합에너지관리 시스템 구축이 요구되고 있다. 본 보문에서는 이러한 필요성에 부응하여 광역에너지 네트워크 구축에 필요한 핵심기술을 발굴하여 이를 종합적으로 현장에 적용하는 기술개발 을 수행하고 있다. 이를 위해 IT기술과 접목한 광역 네트워크 열공급 최적화 통합시스템 구축 기술, 발생되는 배열을 이용한 열펌프와 같은 미활용에너지 이용기술, 다양한 열원을 이용한 열수송 및 축열 기술 등 새로운 시스템을 개발하고 이를 현장적용을 통해 경제성을 평가하여 최종적으로 실용화할 수 있는 사업화 모델에 대하여 기술하였다.
폐기물 발생량 증가뿐만 아니라 매립장 고갈과 재정부족으로 인해 폐기물처리비용 절감을 위한 계획적인 접근이 요구되고 있다. 본 연구에서는 지리적으로 연접한 경상남도 창원, 마산, 진해 3개 도시의 주거 및 상업 지역으로부터 발생하는 음식물쓰레기를 적정하게 관리하기 위한 대안들을 설정한 후 비용평가를 위해 WRAP모델을 적용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1, 집단급식소, 음식점, 시장 등 상업시설에서의 음식물쓰레기 발생량은 비교적 적은 반면에 가정에서 발생하는 음식물쓰레기가 약 80%로 대부분을 차지하였다. 2. 음식물쓰레기 관리를 위한 톤당비용은 발생원분포 및 처리시설 위치 등의 각 도시별 상황에 따라 차이가 있었으며, 특히 해안매립지 조성에 많은 비용이 소요된 진해시에서 톤당비용이 가장 높게 나타났다. 3. 음식물쓰레기 관리대안별 비교검토에서 사료판매수입을 포함하는 경우 음식물쓰레기 사료화대안이 가장경제적인 것으로 나타났으며, 톤당비용이 매립대안의 60~70%로 나타났다. 또한 음식물쓰레기 퇴비화대안이 매립보다 경제적이었으며, 소각대안이 가장 비용이 많이 소요되는 것으로 나타났다. 4. 3개 도시지역이 공동으로 음식물쓰레기 처리시설들을 운영하는 광역적 관리시스템인 경우 사료화를 제외하고는 개별적 독립관리시스템으로 운영하는 대안들보다 경제적인 것으로 나타났다. 이에 따라 광역적인 관리시스템에 대한 검토가 요구된다.
에너지 절약 최적화를 위한 녹색 기술개발은 지속가능경제와 화석연료 사용에 의한 부작용을 최소화하기 위한 전세계적 화두로 대두되고 있다. 중소기업은 다양한 품목에서 자체적인 생산활동을 수행하며 대기업 제품에 사용되는 부품을 실질적으로 공급하고 전체 근로자의 85%이상을 고용하는 등 국가적인 부가가치 창출에 큰 역할을 수행하고 있으나, 인적자원과 관리 인프라의 부족과 부재로 인해 체계적인 에너지 관리를 통한 에너지 사용 절감을 위한 최적화 활동 수행에 한계점을 가지고 있다. 그러나, 향후 직접적인 에너지 절감을 통한 원가 경쟁력 향상은 물론 향후 탄소 거래제와 생산 공정과 결과물에 대한 정량적인 탄소배출량 관리제도의 법제화에 대비하여 이러한 제한상황에 대한 해결안 제시가 절실하게 요구되고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 서해안 산업단지를 대상으로 한국산업기술대학교 전력저감센터에서 개발중인 중소기업을 위한 energy saving management system (ESMS)에 대해 기술한다. ESMS는 개별 공장에서 소비되는 전체전력과 대표 부하에서의 소비전력의 전력품질과 현황을 모니터링하고 부하특성에 맞는 전력저감 메커니즘을 제공한다. 또한 자체적인 과거 소비전력 경향과 광역 공단의 전체 소비 데이터와의 비교 데이터를 통해 자체적인 전력 소비 현황 및 절감대책을 수립하도록 지원한다.
지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 목적이 네 개 이상인 고도 다목적 문제(many-objective problem)에서의 의사 결정을 위한 새로운 이중(two-tier) 최적화 접근법을 제안한다. 목적의 개수가 증가할수록, 특히 네 개 이상부터는, 전체해(solution) 중에서 파레도 최적해(Parero-optimal solution)가 차지하는 비율이 기하급수적으로 증가한다. 그래서 일반 다목적 문제와는 달리, 의사 결정을 하는데 단순히 파레토 최적 해만을 찾는 것으로는 충분하지 않고, 찾은 파레토 최적 해들 중에서도 상대적으로 좀 더 선호하는 해들을 가려내는 것이 필요하다. 제안하는 접근법에서는 추가적인 최적화 단계를 추가함으로써 사용자의 선호도를 균형있게 반영하는 방향으로 파레토 최적해들을 찾는다. 이러한 2차 최적화는 관련된 2차 목적들을 수반하게 되는데, 2차 목적으로는 광역평가값과 혼잡 거리를 사용하였다. 광역평가값과 혼잡 거리는 각각 사용자의 선호도와 다양성을 대변하는 척도이다. 제안한 접근법의 우수성을 보이기 위해서는 잘 알려진 검증 함수들을 활용하는데, 같은 함수에 대해 제안한 접근법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교한다. 제안한 접근법을 적용함으로써 기존보다 사용자의 선호도를 잘 반영하면서 동시에 우수하고 다양한 의사 선택이 가능하다.
시간이 경과함에 따라 상수도 관망시설은 부식 혹은 파손 등의 이유에 의하여 통수능의 저하 및 통수 불가능의 위험에 처할 수 있다 이에 따라 계속적인 관리의 적용을 위해서는 각 관망의 교체 시기 및 개선 방안에 대한 연구가 필요하며 이의 효율적인 방안으로서 최적화 기법 혹은 의사결정 지원 시스템 등의 구성이 요청된다 그러나 현재의 연구 동향들로서는 수리특성의 변화만을 관망 교체의 주 고려 대상으로 인식하고 공업 경영학적 계획을 고려하고 있지 못하다 본 연구에서는 이들 두 가지 개념으로서의 관망 개량 프로그램을 제시하였으며 대전광역시에 대하여 기초적으로 적용하여 보았다
상수관망을 통한 용수 공급에서는 송수펌프, 배수지 등의 수리 시설물이 중요한 역할을 수행한다. 우리나라의 송 배수 방식은 송수펌프를 통해 고지대의 배수지에 물을 확보하고, 이를 자연유하 방식으로 공급하는 것이 일반적이며, 따라서 송 배수시스템의 운영이란 송수펌프의 가동과 그에 따른 배수지의 수위 현황을 관리하는 것을 의미한다. 이 때, 펌프의 가동을 위한 전력소모에 많은 비용이 발생되므로 효율적인 펌프 운영을 위한 최적화 연구의 필요성이 제기되었다. 기존 연구를 통해 송 배수시스템의 운영을 모의하고, 펌프 가동비용을 최소화 하는 실시간 최적 펌프운영 모형이 개발되었으나, 미리 결정된 펌프와 배수지를 바탕으로 송 배수시스템을 모의하기 때문에 계획 및 설계 단계에서 이를 활용할 수 없는 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여, 실시간 펌프운영뿐만 아니라 송수펌프와 배수지의 효율적인 용량을 제시할 수 있는 최적화 모형을 개발하였다. 특히, 개발 모형은 펌프와 배수지의 설계/운영 시, 국내 설계기준, 시설물 비용, 시간별 전력단가 등을 제약조건으로 고려하여 현실적인 결과를 도출할 수 있도록 개발되었다. 본 연구는 실제 운영 중인 S시의 광역상수도 시스템을 바탕으로 개발 모형을 적용하였으며, 또한 송 배수시스템의 계획 및 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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