최적화기법을 포함한 종래의 전산 프로그램들은 수치적 계산과정과 그 결과에만 중점을 두고 개발되어 왔으며, 설계모델의 개발과 최적화기법의 선택 및 결과의 판단 등은 설계 전문가에 의하여 수행되어 왔다. 반면에 전문가의 경험적지식을 처리하는 지식기반시스템은 기호처리에 중점을 두고 있기 때문에 수치적 계산을 효과적으로 할 수 없다. 본 논문에서는 수치적인 계산결과만을 제공하는 최적화기법의 한계와 기호처리에 중점을 두고 있는 지식기반시스템의 한계를 극복하여, 보다 현실적인 최적설계안을 도출할 수 있는 지식기반 다목적함수 최적설계 시스템을, 최적화기법과 LISP 언어로 개발한 지식기반시스템을 통합하여 구현하고, 이를 LNG선의 최적설계 모델에 적용하여 개발된 시스템의 유용성을 보였다.
구조물의 지진응답을 저감시키기 위하여 추가적인 감쇠기나 진동제어장치가 일반적으로 사용된다. 이때, 추가적인 감쇠장치의 제어성능은 대상구조물 특성의 변화 없이 검토된다. 본 연구에서는 구조물과 스마트 제어장치의 다목적 통합최적화를 수행하였고 스마트 최상층 면진시스템이 설치된 구조물의 구조물량 저감의 가능성을 분석하였다. 이를 위하여 20층 예제구조물이 사용되었으며 MR 감쇠기와 저감쇠 탄성베어링을 사용하여 스마트 면진시스템을 구성하였다. 중약진지역의 설계스펙트럼을 바탕으로 생성된 인공지진하중을 사용하여 구조해석을 수행하였다. 수치해석결과, 스마트 최상층 면진시스템이 중약진지역에 있는 구조물의 응답과 면진층 변위를 동시에 효과적으로 줄일 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 통합최적설계기법으로 구조물량 및 감쇠기 용량을 적절하게 줄이면서도 우수한 제어성능을 발휘하는 다양한 설계 대안을 제공할 수 있었다.
한국수자원공사는 낙동강 및 금강수계에 대해 실시간 물관리 시스템을 개발하여 수계 내 다목적 댐의 효율적인 운영을 도모하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법을 사용하여 한강수계 다목적댐의 효율적인 월말 목표저수량을 산정하고 이를 통해 실시간 물관리시스템의 효율을 극대화하고자 수행되었다. 수계 내 댐중 저수용량과 용수공급 측면에서 중요도가 높은 소양강댐, 충주댐, 화천댐 등 3개 댐만을 대상으로 모형을 개발하였으며 저수량 상태변수의 민감도 분석 결과를 통해 저수량 상태변수 개수를 설정하였다. 본 연구를 통해 제시된 최적화모형을 통한 운영률과 한국수자원공사의 운영목표수위에 의한 저수지 운영방식과 비교를 실시한 결과 연평균 37.22 MCM의 수계 내 요구용수 부족량 감소효과와 더불어 발전량 측면에서도 연간 171 GWh가 증가하는 것을 확인하였다. 또한 이수기 저수지 운영계획 시스템을 실제 적용한 결과 2007년~2008년 이수기 동안 전력생산, 수질개선 등을 위한 추가적인 용수공급이 가능하다는 것을 확인하였다. 이러한 실제 적용사례를 통해 SSDP 모형과 이수기 저수지운영 시스템의 그 유용성을 타진할 수 있었으며 다른 수계로 확장을 실시한다면 보다 합리적인 저수지 운영계획이 가능할 것으로 기대한다.
혼합정수 계획의 최적화 기법으로 유도한 '용수 감량 공급 기준'은 용수를 미리 감량 공급함으로써 가뭄 기간에 상대적으로 많은 물을 확보하여 저수지를 운영하는 기준이다. 우리나라의 다목적 저수지 운영에 적용하고 있는 현행 기준은 모의 운영 기법으로 유도된 '용수공급 조정기준'이다. 2003-2018년 기간의 저수지 유입량을 입력 자료로 하여, 합천 다목적댐 저수지의 모의 운영에 두 방법을 적용한 결과, 두 방법 모두 2015년부터 2018년까지 지속된 가뭄에 장기간 물 공급 부족이 발생하였다. 특히 2017년 하반기에 물을 전혀 공급하지 못하거나 간헐적으로 공급하는 기간이 지속해서 나타났다. 용수공급 조정기준은 '정상 용수공급 환원 기준 저수량'을 둠으로써, 2017년 7월에 용수공급 불가 상태에 이른 다음, 저수량이 정상 용수공급 환원 기준 저수량 보다 커지는 2018년 1월까지 용수공급을 중단하는 결과를 낳았다. 저수지에 물이 유입되어 저수량이 증가하는 상태에도 불구하고 물 공급을 중단하는 결과는 실행 상 개선이 필요하다. 현행 용수공급 조정기준과 용수 감량 공급 기준 모두 가뭄 단계별 용수의 감축 공급 개념을 과학적 수치로 나타낸 저수지 운영 기준으로서 유용하고 현실적이다. 그렇지만 위와 같이 몇 개월간 물을 전혀 공급하지 못하거나 간헐적으로 공급하는 저수지 모의 운영 결과를 개선하기 위하여, 현재 적용 중인 가뭄 단계별 물의 공급 축소량을 증가시킬 필요가 있다.
TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)는 상충되는 다수의 속성이 존재하는 상황에서 의사결정이 요구되는 다속성 의사결정법(Multi Attribute Decision Making) 중 하나이다. 이는 선택된 대체안이 최선의 이상적 대체안으로부터 가장 가까운 거리에 위치해야 하고, 동시에 부정적으로 이상적인 대체안으로부터는 가장 멀리 위치해야 한다는 논리에 입각한 의사결정 기법이다. TOPSIS 는 최소화와 최대화가 공존하는 다목적함수 형상 최적설계에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 TOPSIS 와 베지어 곡선(Rational Bezier Curve)을 적용하여 CRT(Cathode Ray Tubes) 후면유리의 다중목적 형상최적설계를 수행하였다. 무게와 1 차 주응력의 두 가지 다중목적 함수를 최적화하기 위하여, 다중목적 함수의 성능지표를 TOPSIS 의 상대적 근접도로 정의하고 이를 반응표면모델로 구성하여 다중목적 형상최적설계가 가능한 방법론을 제안하였다. 이를 통해 하나의 최적해가 아닌 최적해의 군이 선정되어, 무게와 주응력 최적해의 모순관계를 확인하면서 다양한 설계요구 스펙을 만족시켜줄 수 있는 방안을 설계자가 스스로 선택하도록 하였다.
2020년 4월, 한강수계의 유효저수용량이 비교적 큰 발전용댐인 화천댐을 용수공급에 활용하기 위한 협약이 체결되었고 현재는 시범운영 중이다. 화천댐은 시범운영을 통해 우리나라 발전용댐 중 최초로 하류부 용수공급을 위해 지속적으로 일정한 유량을 공급하고 있다. 본 연구에서는 화천댐의 규모와 유입량 실적자료를 활용하여 화천댐의 용수공급량을 산정하고 용수공급능력을 평가하였다. 월단위 95% 이수안전도와 연단위 95% 이수안전도를 충족하는 용수공급량을 산정하기 위한 모의 모형과 화천댐 용수공급능력을 산정하기 위한 최적화 모형을 개발하였다. 또한, 모형의 입력자료로 사용되는 유입량 자료는 임남댐의 영향을 고려하여 두 가지 방법으로 보정하였다. 두 가지 보정 유입량을 활용하여 화천댐 용수공급량을 산정한 결과는 다음과 같다. 월단위 95% 이수안전도를 만족하는 용수공급량은 26.86 m3/sec, 24.12 m3/sec, 연단위 95% 이수안전도를 만족하는 용수공급량은 23.88 m3/sec, 22.22 m3/sec이다. 용수공급 실패 없이 화천댐에서 연간 최대 공급할 수 있는 용수공급량은 776.8 MCM이며 과거 월별 발전방류패턴을 고려하여 방류하는 경우에는 연간 704.3 MCM을 공급할 수 있다. 화천댐의 용수공급능력을 활용한 체계적인 운영이 수행된다면 한강수계 갈수기 용수공급 안정화에 기여할 것으로 기대된다.
원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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