본 논문에서는 준능동 TMD가 설치된 고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위하여 다목적 유전자알고리즘(MOGA)을 이용한 퍼지관리제어기를 개발하였다. 퍼지관리제어기는 하위제어기인 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘과 스카이훅(skyhook) 제어알고리즘에 의해서 결정된 제어명령을 적절하게 하나로 합치는 역할을 한다. 다목적 유전자알고리즘의 최적화 과정에서 75층의 가속도 응답과 준능동 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 다목적 유전자알고리즘 최적화과정을 통하여 퍼지관리제어기의 파레토 최적해집합을 효과적으로 얻을 수 있었다. 다목적 유전자알고리즘에 의하여 개발된 퍼지관리제어기는 가중합방법의 제어기보다 매우 우수한 성능을 나타내었다.
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.
대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.
본 논문에서는 동적 스펙트럼 접근을 위한 유전자 알고리즘 기반 전송 매개변수 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로는 전송 매개변수 최적화를 위해 다목적 적합도 함수를 단일 목적 적합도 함수들의 가중합으로 표현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 주어진 전송 시나리오에 최적화된 전송 매개변수 값을 얻는다. 모의실험을 통하여 제안한 다목적 적합도 함수를 이용하여 주어진 시나리오에 따라 전송 매개변수를 최적화한 결과를 보인다.
다목적실용위성 2호(KOMPSAT-2)에서는 위성자세 제어를 담당하고 있는 RDU(Remote Drive Unit)의 성능 향상를 위하여 80386 CPU와 함께 80387 Coprocessor를 장착하여 임무수행을 담당한다. 다목적실용위성 1호(KOMPSAT-1)에서는 수치연산을 위하여 상용소프트웨어인 PACLIB를 사용하여 수치연산을 80C186을 이용한 에뮬레이션 방식으로 수행하였지만, 2호기에서는 실질적인 코프로세서를 이용한 수치연산을 수행하게 된다. 본 논문에서는 다목적실용위성 2호에서 사용되는 80387 코프로세서의 초기화 과정과 예외사항 발생시 처리 방법, 80387 코프로세서를 이용한 수치연산 함수 구현 및 libtary 구성 방법에 대하여 설명한다.
본 연구에서는 구조물의 최적설계에서 나타나는 여러 가지 불확실성을 고려하기 위해 퍼지이론을 도입한 다목적 강구조 퍼지 최적설계에 관한 연구로, 다목적 퍼지 최적설계가 단일 목적의 최적설계보다 합리적인 설계가 됨을 보이는데 목적이 있다. 최적설계에 시용된 목적함수는 구조물의 중량과 처짐을 최소화하는 다목적 함수로 취하였고, 제약조건은 하중저항계수설계법(AISC-LRFD, 1994)의 설계규준을 따랐으며, 구조해석은 기하학적인 비선형을 고려한 유한요소해석법을 이용하였다. 성질이 서로 다른 다목적을 가지는 최적문제를 다루기 위하여 소속중요도 적용법과 목적중요도 적용법을 이용하여 다양한 최적해를 구함으로써, 사용자에게 현실여건에 알맞는 합리적인 최적 해를 선택할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 다목적 유전자알고리즘을 이용하여 Tank 모형의 매개변수를 추정하는데 있어서 선호적순서화(preference ordering)를 적용한 연구로써, 목적함수의 개수가 여러 개인 경우에 발생할 수 있는 파레토최적화의 단점을 해결하기 위한 것이다. 최적화를 위한 목적함수는 모두 4가지를 사용하였으며, 선호적순서화를 통해서 구한 2차 효율성(2nd order efficiency)을 가지면서 정도(degree)가 3인 4개의 해 중에서 1개의 해만을 최우선해로 선정하였다. NSGA-II로 도출된 최우선해의 적합성을 살펴보기 위해서, 자동보정방법인 Powell 방법과 SGA(simple genetic algorithm)를 매개변수 자동보정 방법으로 이용하고 하나의 단일목적함수로 사용해서 최적화한 결과와 비교해보았으며, 비교결과 다목적 유전자 알고리즘을 4개의 목적함수에 모두 적용해서 한번에 도출된 매개변수를 이용한 결과가 보정기간뿐만 아니라 검정기간에 대해서도 비교적 양호한 결과를 나타내는 것으로 나타났다.
사회기반시설물은 적절한 수명관리를 통해 경제적이고 안전한 구조성능을 유지한다. 일반적으로 최적화 기법을 적용하여, 유지보수의 시점과 방법을 결정하게 되는데, 이 적용에 있어서 단일 목적함수만을 고려하기 보다는 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 유도한다. 최근까지 수명관리에 관련한 연구는 생애주기 비용 최소화 또는 구조성능 최대화와 관련한 목적함수를 적용하여 왔으며, 새로운 확률론적 구조성능 및 안전성 평가 기법을 이용하여 다양한 형태의 목적함수를 개발/적용하고 있다. 이러한 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기반 사회기반시설물 수명관리가 최근 국내외에서 많이 적용되고 있다. 하지만, 수명관리 최적화를 위한 목적함수의 개수가 증가함에 따라 신뢰성있는 결과를 얻기 위해서는 많은 계산시간이 소요되며, 특히 확률론적 계산을 위한 시뮬레이션 기법이 적용되는 목적함수의 경우 계산시간은 더욱 증가하게 된다. 또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다목적 최적화 문제의 계산된 결과를 바탕으로 한 의사결정의 효율성 향상을 위해 최소 필수 목적함수를 구별하는 목적감소 기법을 적용하여 콘크리트 교량 상판의 수명관리에 대한 연구를 수행하였으며, 최초 4개의 목적함수가 2개까지 감소되는 결과를 보여준다.
본 연구에서는 (1) 삭도설계에 더욱 정확한 값을 얻기 위하여 엄밀해를 가진 현수곡선이론을 바탕으로 하여 설계변수들과의 관계를 유도 및 체계화 시켰다. (2) 다목적 함수를 벡터최소화함에 따라, 얻어지는 Pareto 최적해를 구할 수 있었다. Pareto 최적해를 구하는 방법에는 중첨법, 제한법, 추정법이 있다. 여기서는 삭도의 최적화에 대한 특성과 평가값은 서로 복잡한 trad off관계를 가지고 있으므로 다목적 인 두개의 목적함수에 중첩시켜 단일목적 함수로 변환하는 가운데 Kunn-Tuck최적생의 필요조건을 적용하면 목적함수의 값 범위를 해석적으로 정하고 Pareto최적해 집합을 해석적으로 구한다. (3) 이들의 해석에 관한 수치예를 들어 설계에 기준이 되는 로 우프의 규격과 초기장력을 결정하였다.
본 연구에서는 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형에 대하여 유역의 다양한 유출특성을 잘 반영할 수 있는 매개변수를 산정하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위한 최적화 알고리즘은 다목적 유전자 알고리즘인 NSGA-II를 선정하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지의 목적함수를 대상으로 다양한 함수값을 나타내는 비지배관계의 최적군을 생산하였다. 수 백개로 나타나는 최적군의 다양한 해들 중, 특정 목적함수에 대하여서만 정도가 높거나 낮은 편협한 해들을 배제하고 두루 정도가 높은 값을 나타내는 소수의 비지배해들을 추출하기 위하여 선호적 순서화 기법이 적용되었다. 그 결과 많은 해들 중 단 4개의 해가 최우선해의 위치를 갖는 것으로 나타났으며, 이러한 방법론으로 최적화된 해의 적합성을 살펴보고자 국부최적화 기법인 Powell 방법과 기존에 널리 쓰여온 유전자 알고리즘인 SGA(Simple Generic Algoritm)의 결과와 비교 검정을 수행하였다. 비교한 결과 NSGA-II를 적용하여 산정된 매개변수가 4가지 목적함수 및 관측유량과의 통계치에서 두루 양호한 결과를 나타내었다. 또한 관측유량과 함께 도식하여 살펴본 결과, NSGA-II의 최우선해가 타 자동보정 기법에 비하여 상대적으로 관측치에 보다 잘 부합되는 모의유량을 계산하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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