본 논문에서는 켤레구배법을 이용해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 해석하는 방식을 제안한다. 이 기법은 편미분방정식의 해에 대한 정보가 충분하지 않은 경우에도 수치해석적인 방법으로 일반유한요소법의 확장함수를 구성할 수 있으며, 해석과정 중 약간의 추가적인 연산만으로 좋은 성능을 지닌 전처리행렬 및 초기 추측치를 구성할 수 있어 국부적으로 복잡한 거동을 보이는 문제의 해석에 효과적이다. 본 논문에 포함된 수치해석 예제의 결과는 제안된 기법이 가우스 소거법과 같은 직접 솔버를 이용하는 경우보다 수치해석적으로 더 효율적임을 보여준다.
유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
마이크로기술과 나노기술은 기존의 타 영역의 기술과 융합되어 세계적으로 앞서있는 선행주자들이 지배하고 있는 의료영역에서의 새로운 기술적 독자성을 확보 할 수 있는 새로운 가능성을 제공해 주고 있다. 끝없는 경쟁 속에 효율적으로 우리가 추구해야 할 연구방향으로서 마이크로/나노기술의 연구를 해야 하는 당위성을 제시하고 있다고 할 수 있다. 이러한 상황 속에서 국내에서 가장 먼저 시작한 지능형마이크로시스템 사업단의 융합연구결과가 국내 융합연구의 저변을 다져왔고 그 열매는 국가의 새로운 산업으로 잘 이어져 국부창출로 나타나리라 기대한다.
마이크로 시스템은 감각 기관, 지능 기관, 운동 기관으로 구성되어 있으며 운동기관에 해당하는 액튜에이터의 마이크로화를 통하여 마이크로 시스템은 실현될 수 있다. 마이크로 시스템의 한예로 대두되고 있는 마이크로 로봇의 구현을 위해서는 마이크로 세계에서의 역학점 고려, 감각, 지능 기관의 극소화, 마이크로 부품 조립기술의 발달, 에너지 전달의 효율화 통신 기능 부여 등의 장벽을 극복해야 한다. 마이크로 시스템의 실용화는 큰 구동력을 필요로 하지 않는 미세광학, 세포 또는 고분자의 조작, STM 등의 미세 과학분야에 먼저 이루어질 것으로 예상하며 곧 구동력을 필요로 하는 국부 수술의 시행, 생체의 정보 취득, 인간의 범위가 닿지 않는 구조물의 결함 보수, 정보전용 로봇 등으로 전파되리라 본다.
본 논문은 등고선을 이용한 입력된 지표면에 대하여, 전자파 영향을 계산하는 프로그램 개발에 관한 것이다 기존의 등고선 입력 방법을 구현하여 삼차일 지표면 입력을 받는다. 삼차원 지표면 입력에 대하여, 전각 기지국을 설치하고, 지표면에는 수신 이동 국이 존재한다고 가정한다. 국부에 대한 전자파 영향을 예측하기 위하여, 지표면을 표현하는 다각형을 작은 삼각형으로 분리한다. 분리된 삼각형에 대하여 기하학적인 방법을 사용하여 전자파 전파 시뮬레이션이 이루어진다. 등고선 입력 방법은 저렴한 삼차원 지표면 입력 방법이며, 사용된 기하학 적인 전파 영향 계산법은 계산 시간을 줄이면서 효율적으로 전자파 영향을 예측할 수 있게 해 준다.
각국의 공해 물질 배출량 규제가 엄격해지면서 저공해 가스터빈 엔진 개발의 필요성이 점점 대두되고 있다. 공해 물질 중 NOx는 고온에서 생성량이 급격히 증가하므로 배출량을 줄이기 위해서는 엔진 작동 온도를 낮추어야만 하고 이는 엔진 효율의 감소로 이어진다. 따라서 NOx를 줄이기 위해서는 작동 온도는 낮추지 않으면서 국부적인 고온 지역을 줄이고 연료가 고온 지역에 머무르는 시간을 감소하는 것이 가장 효과적이다. 이러한 방법으로 스월러를 장착하여 유입되는 공기에 스월을 주는 방법이 많이 연구되어 왔다.
본 논문은 pultrusion process를 통해서 생산된 섬유보강 플라스틱 평판이 축방향 압축력을 받을 경우 거동을 이론적인 방법으로 검토하였다. 평판의 한변 또는 양변에 보강재가 설치되었을 때 이 평판의 좌굴하중을 예측하기 위한 무차원 정밀해를 유도하였다. 이 정밀해는 직교이방성 평판의 고전적 이론을 기초로 하였으며 보강재와 평판의 접합부는 탄성구속되었다고 간주하였다. 유도된 식을 이용하여 구조용 섬유보강 플라스틱 부재의 플랜지 국부좌굴하중에 대한 보강재의 영향을 검토하였다.
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
본 연구에서는 기존연구에 비하여 해의 형태가 간단하고 비교적 오차가 적은 해를 구하기 위하여 MorleyKoiter의 등방성 원통셸의 변위 및 응력상태를 2중 Fourier 급수를 적용하여 해석하였으며 수치예를 통하여 이들 값의 직교이방특성 및 셸형상에 따른 영향을 고찰하였다.
최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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