A method is proposed for the simultaneous optimization of several response functions that depend on the same set of controllable variables and are adequately represented by a response surface model (polynomial regression model) with the same degree and with constraint that the individual responses have the target values. First, the multiple responses data are checked for linear dependencies among the responses by eigenvalue analysis. Thus a set of responses with no linear functional relationships is used in developing a function that measures the distance estimated responses from the target values. We choose the optimal condition that minimizes this measure. Also, under the different degree of importance two step procedures are proposed.
A desirability function approach to a multiresponse problem is proposed considering process parameter fluctuation which may amplify the variance of response. It is called POE (propagation of error), which is defined as the standard deviation of the transmitted variability in the response as a function of process parameters. In order to obtain more robust process parameter setting, a new desirability function is proposed by considering POE as well as distance-to-target of response and response variance. The proposed method is illustrated using a rubber product case in Ribeiro et al. (2000).
A desirability function approach to a multiresponse problem is proposed considering process parameter fluctuation as well as distance-to-target of response and response variance. The variation of process parameters amplifies the variance of responses. It is called POE (propagation of error), which is defined as the standard deviation of the transmitted variability in the response as a function of process parameters. In order to obtain more robust process parameters, this variability should be considered in the optimization problem. The proposed method is illustrated using a rubber product case.
A loss function approach to a multiresponse problem is considered, when process parameters are regarded as random variables. The variation of each response may be amplified through so called propagation of error (POE), which is defined as the standard deviation of the transmitted variability in the response as a function of process parameters. The forms of POE for each response and for a pair of responses are proposed and they are reflected in our loss function approach to determine the optimal condition. The proposed method is illustrated using a polymer case. The result is compared with the case where parameter fluctuation is not considered.
본 연구에서는 소양강댐 유역에서의 실측 단일사상 강우-유출 자료를 활용하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 최적화 하였으며, 그 결과를 제시하였다. 일반적으로 국내에서는 유역특성인자 최적화 분석시 미육군공병단의 HEC-1, HEC-HMS 등의 모형을 사용하고 있다. 그러나 해당 모형의 경우 유출수문곡선의 형상, 크기 등의 재현에만 초점이 맞춰져 있으며, 산정된 매개변수들의 평균을 사용하고 있어 실제 강우-유출 관계를 묘사하는데 어려움이 존재하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Clark 합성단위도법과 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 수집된 강우-유출 자료를 동시에 활용하여 매개변수를 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 적용한 결과 개별 단일사상 기반의 최적화 기법에 비해 다중 강우-유출 자료를 Pooling하여 매개변수를 산정하는 계층적 Bayesian 모형에서 BIC 결과 및 다수의 통계적 지표를 통해 모형의 우수성을 확인할 수 있었다. 더불어 홍수량에 따른 유역특성인자 매개변수 반응에 대한 관계규명을 기반으로 향후 댐 설계 또는 PMF 산정시 본 연구의 결과가 활용이 가능할 것으로 판단된다.
복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 에이전트 기반 시스템은 환경에 대한 감지 및 반응이라는 간단한 작동방식을 가지는 다중 에이전트 시스템과는 다르게 접근되어야 한다. 본 논문에서는 가상 생산 환경을 응용 분야로 하여 복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 다중에이전트 시스템을 구현하는 과정에서 발생하는 연구이슈를 정리하고, 이들을 해결하는 하나의 사례를 제시한다. 가상 생산 환경은 다수 조직치 존재, 자원제약의 문제, 시간이 제한된 상황에서의 일정 계획 문제 등 복잡한 의사결정과 협상 환경의 전형적인 요소를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구는 시간제약하에서의 외부협상 및 내부협력을 위한 프로토콜을 개발하고, 실세계의 시간제약을 만족하는 범위에서 최적화모형과 휴리 스틱모형을 상황적으로 적응하는 체계를 제시하며, 에이전트간의 소통 메시지를 이들 의사결정모형으로 모형화하는 과정을 예시한다.
본 연구는 비지배 분류 유전알고리즘(NSGA-II)을 이용하여 흐트러진 쿼드콥터의 자세를 빠르게 회복 할 수 있는 최적화된 PID(Proportional-Integral-Derivative) 이득 값을 얻고자 하였다. PID 제어에 앞서 로터가 4 개로 이루어진 쿼드콥터의 간격을 전산유체해석을 통해 정의하였으며, 정의된 쿼드콥터 모델을 통하여 PID 제어 알고리즘을 생성하였다. 반응표면 모델을 생성하기 위해 실험계획법의 하나인 D-최적계획법 이용하여 실험점을 배치 시킨 후 반응표면모델을 생성하였다. Roll 과 Altitude 의 두 값을 동시에 만족할 수 있는 PID 의 이득 값을 NSGA-II 를 통해 쿼드콥터의 최단 시간의 자세제어를 할 수 있는 최적의 이득 값을 얻을 수 있었다.
참치 가공 부산물로 부터 유용한 식량소재를 찾기위한 목적으로 상업용 단백질 분해효소를 이용하여 반응표면분석법에 의한 최적화한 조건에서 참치 가수 분해물을 제조한 결과를 요약하면 다음과 같다. 8종의 상업용 단백질 분해효소에서 가격에 대한 효소활성도와 관능검사 결과치로부터 Pretease P가 최적 효소로 선정되었으며, 참치 가공 부산물 가수분해 과정중 원료 자체의 가수분해효과는 없었다. 반응표면분석 결과 결정계수(0.9460) 및 적합결여검증(P>0.1)을 통해, 본 실험의 디자인이 만족하게 설계되었음을 알 수 있었고 일차식 및 이차식에서는 p<0.05% 수준에서 유의하였다. 다중회귀분석 및 능선분석 결과, 가수분해물 제조를 위한 최적 조건은 pH 7.2, 반응온도 $51^{\circ}C,$ 기질농도 33.3%, 기질에 대한 효소농도 0.48%에서 3.94시간 가수분해시 킬 때이며, 이때의 가수분해율은 64.88%였다.
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.
플라보노이드성분 함량이 높은 밀싹을 이용하여 유효성분을 추출하고, 중심합성계획모델을 이용하여 추출공정을 최적화하였다. 중심합성계획모델의 반응치로는 추출수율과 플라보노이드성분 함량을 설정하고, 독립변수인 추출시간, 주정/초순수 부피비, 추출온도에 따른 주효과도와 교호효과도를 해석하였다. 추출수율의 경우 추출시간과 추출온도가 상대적으로 큰 영향을 미쳤으며, 플라보노이드성분 함량의 경우에는 추출시간의 영향이 가장 크게 나타났다. 추출수율과 플라보노이드성분 함량을 모두 고려한 결과 최적추출조건은 추출시간(2.44 h), 주정/초순수의 부피비(50.00 vol%), 추출온도($54.41^{\circ}C$)이었으며, 이때 추출수율은 30.14 wt%, 플라보노이드성분 함량은 $35.37{\mu}g\;QE/mL\;dw$이었다. 이 조건의 실제 실험결과 추출수율(29.92 wt%), 플라보노이드성분 함량($35.32{\mu}g\;QE/mL\;dw$)으로 오차율은 각각 0.39%, 0.74%이었다. 이는 두 개의 반응치를 동시에 분석하는 다중분석 종합분석임에도 높은 정확도를 나타낸 것으로 본 연구에서의 최적화과정 신뢰도가 우수한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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