본 논문에서는 중력하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 지상 8층, 지하 3층의 RC(Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 줄이기 위해 중량을 감소시키는 구조 최적설계를 수행한다. 이를 위해 설계요구사항을 바탕으로 부재의 부피를 최소화하는 설계변수값을 찾기 위한 설계문제를 정식화한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법(Design of Experiments; DOE)을 이용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 건축분야 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델의 예측성능을 평가한다. 예측성능이 검증된 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 설계조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화하는 최적 설계변수값을 도출함으로서 본 논문에서 제안된 설계방법의 유효성을 보이고자 한다.
$\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.
The shape of plate-fin type heat sink is numerically optimized to acquire the minimum pressure drop under the required temperature rise. In constrained nonlinear optimization problems of thermal/fluid systems, three fundamental difficulties such as high computational cost for function evaluations (i.e., pressure drop and thermal resistance), the absence of design sensitivity information, and the occurrence of numerical noise are commonly confronted. Thus, a sequential approximate optimization (SAO) algorithm has been introduced because it is very hard to obtain the optimal solutions of fluid/thermal systems by means of gradient-based optimization techniques. In this study, the progressive quadratic response surface method (PQRSM) based on the trust region algorithm, which is one of sequential approximate optimization algorithms, is used for optimization and the heat sink is optimized by combining it with the computational fluid dynamics (CFD).
본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.
말굽와류로 대표되는 3차원 유동현상은 필연적으로 주유동에 대한 2차 유동의 형태로 발생되며, 유동손실을 유발하게 된다. 본 논문에서는 2차유동 손실을 일으키는 주요 요인중의 하나인 말굽와류의 강도를 감쇄시키기 위해 일반적인 날개 앞전에 설치한 판에 대해, 판의 설치 높이, 길이, 폭 및 두께 등의 형상변수를 설계변수로 정하여 이를 최적화하였다. 근사최적설계 기법을 이용 최적화를 수행하였으며, $FLUENT^{TM}$와 $iSIGHT^{TM}$를 이용하였다. 최적화 수행결과, 기준 모델의 경우보다 전압력 계수가 약 7.5% 감소하였다.
본 논문에서는 가스터빈 유로의 열유동 환경을 개선하기 위해 끝벽면의 형상에 대한 최적화를 수행하였으며, 비축대칭 끝벽면을 이용한 방법을 적용하였다. 터빈 유로를 모사하기 위해 $90^{\circ}$ 곡관을 이용하였다. 터빈 유로에서의 전압력 손실과 유로 끝벽면에서의 열전달 계수를 최소화하는 비축대칭 끝벽면형상 도출을 연구의 목적으로 하였으며, 최적화 과정의 효율성을 위해 근사 최적화 기법을 적용하였다. 연구결과를 통해, 최적화된 비축대칭 끝벽면에 의한 상당한 공력열환경 개선을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실감교류 멀티미디어 서비스에 적합한 버퍼 관리 방안을 제안한다. 수신 버퍼 크기가 왕복 시간 추정에 따라 달라질 수 있도록 전형적인 지연 최적화 환경을 고려한다. 이러한 환경에서, 버퍼 크기 단축 시 버퍼 내에 I/P/B 프레임을 드롭하는 경우 발생할 수 있는 정보 손실을 최소화하기 위한 최적화 기법을 제안한다. 근사 해를 찾기 위해 동적 프로그래밍을 이용하는 Knapsack Problem으로 문제를 모델링한다. 제안된 기법은 기존의 버퍼 관리 기법과 비교된다. 시뮬레이션 연구를 통해, 제안하는 접근 방식은 비디오 품질에 중요한 PSNR을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
실시간 3D 그래픽에서 렌더링 성능을 향상시키는 기법 중 하나로 파이프라인 최적화가 있다. 파이프라인 최적화는 버퍼 재 정렬 문제로 볼 수 있다. 그러나 이는 NP-hard이다. 따라서 최적의 해를 근사하며 실시간 3D 그래픽에 적합한 알고리즘 개발이 필요하다. 본 논문은 이를 위해 실시간 3D 그래픽의 렌더링 상태 변화 비용의 패턴을 분석하였다. 그리고 분석된 패턴을 기반으로 렌더링 상태 변화 비용이 큰 것에 대하여 우선적으로 정렬하는 알고리즘을 제시한다. 제안 기법의 우수함을 보이기 위해, 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘과 성능을 평가한다. 제안 방법은 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘에 비해 약 2.5배-4배 정도 비용이 감소되며. 특정 렌더링 상태의 변화 비용이 크게 증가할수록 우수함을 보인다.
복잡한 문제들의 근사해를 구하기 위하여 최근 다양한 방법들이 소개되고 있다. 이러한 방법들은 주로 금속의 서랭(Annealing)에 의해 금속분자의 에너지가 최저점에 도달하는 과정을 모의실험한 최적화 기법(Simulated Annealing), 생물의 적자생존(Survival of Fittest)과정을 이용한 최적화 기법인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm)등 물리적 현상이나 생물 ?생명에 관련된 모의를 최적화 문제에 응용한 방법들이다. 최근에 소개된 Particle Swarm Optimization(PSO)는 주로 조류나 어류등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 기법이다. 하지만, 이 기법의 탐색과정이 명확하게 밝혀져 있지 않다. 본 논문에서는 PSO의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 탐색과정을 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 기법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.
This paper presents a new two-point approximation method based on the exponential intervening variable. To avoid the lack of definition of the conventional exponential intervening variables due to zero- or negative-valued design variables the shifting level into each exponential intervening variable is introduced. Then a new quadratic approximation, whose Hessian matrix has only diagonal elements of different values, is proposed in terms of these intervening variables. These diagonal elements are computed in a closed form, which correct the typical error in the approximate gradient of the TANA series due to the lack of definition of exponential type intervening variables and their incomplete second-order terms. Also, a correction coefficient is multiplied to the pre-determined quadratic term to match the value of approximate function with that of the original function at the previous point. Finally, the authors developed a sequential approximate optimizer, solved several typical design problems used in the literature and compared these optimization results with those of TANA-3. These comparisons show that the proposed method gives more efficient and reliable results than TANA-3.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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