영상 융합은 센서의 자료 저장 능력과 센서에 들어오는 방사에너지 감지의 한계를 해결하고 고해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성할 수 있다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다. 특히, 성분대입(component-substitution) 기반의 영상융합 기법은 대용량의 자료를 빠르게 처리할 수 있고, 융합된 영상의 분광왜곡이 적다는 장점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최적화기법 중의 하나인 담금질 모사기법(Simulated Annealing, SA)을 이용하여 다양한 성분대입 기반 영상융합 알고리즘들을 분석 및 평가하였다. 담금질 모사기법은 원하는 목적함수가 지역적 최소값이 아닌 광역적 최소값에 수렴이 가능하도록 하는 기법으로 다양한 분야에서의 광역 최적화 기법에 사용된다. 융합 기법의 최적화된 변수를 추출하기 위하여 인위적으로 공간해상도를 낮춘 위성영상을 입력자료로, 원 멀티스펙트럴영상을 참조자료로 사용하였으며, 두 영상간의 분광유사 척도를 담금질 모사 기법의 목적 함수로 구성하였다. 이를 통해 해당 목적함수의 광역적 최소값을 추출하고, 최종적으로 해당 영상에 융합 기법 별 최적화된 변수를 결정하였다. 제안된 최적화 변수의 평가를 위하여 IKONOS 위성영상에 융합을 적용하고, 알고리즘별 분광왜곡량을 비교하였으며 이를 통하여 고해상도 위성영상에 가장 적합한 성분대입 기반 영상융합 기법 및 그에 따른 최적화 변수를 도출할 수 있었다.
선형 또는 군집형으로 배치된 양수정 배열 조건에서 최적의 복수 주입정 위치를 결정하는 최적화 프로그램을 개발하였다. 다양한 목적함수를 제시하였으며 담금질모사 기법을 이용하여 목적함수를 만족시키는 주입정의 최적 위치를 평가하였다. 주입수의 회수율의 최대화를 목적함수로 설정할 경우, 우물 배열에 관계없이 두 개의 주입정을 모두 우물 군집 내부에 설치하는 것이 가장 효율적인 것으로 나타났다. 회수율의 최대화와 동시에 기존 양수정의 양수량을 고르게 증가시키는 통합목적함수를 고려하여 두 개의 주입정을 설치할 경우, 우물 배열에 관계없이 우물 배열의 양측면부가 주입정 위치로 적합한 것으로 분석되었다. 주입정 위치 최적화를 위한 다수의 시나리오 분석 결과, 최적의 결과에 근접하는 지역적 최솟값 또는 최댓값이 다수 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 주입정의 최적 위치를 현장의 조건에 맞게 선택적으로 결정할 수 있는 개연성이 존재하는 것을 의미한다. 결론적으로, 본 연구는 담금질모사 기법이 다양한 목적함수에 부합하는 복수 주입정의 최적 위치 평가에 성공적으로 이용될 수 있음을 보여 주었다.
연구에서는 다분야 통합 최적설계를 위한 시스템 근사화 기법으로 RRSET (Repetitive Response Surface Enhancement Technique)를 제안하였다. 2차 다항식만으로는 어려운 반응면의 표현을 위해 RRSET는 설계공간을 변형할 수 있는 스트레칭 함수를 도입하고 전역 최적화 알고리즘인 담금질 모사기법을 이용하여 반응면을 최적화 하였다. 도출된 최적점은 반복적으로 다음 순기의 반응면의 구성에 이용하여 반응면의 신뢰도를 더욱 높일 수 있었다. 제안된 기법을 수치예제 등에 적용한 결과, 비교적 적은 수의 실험 회수로 비선형적인 반응면을 잘 표현하고 최적 설계점을 도출해낼 수 있음이 확인되었다. 정밀한 근사화 기법의 중요성이 강화되고 있는 현재, 본 연구에서 제시된 근사화 기법은 차후의 연구에서 다분야 통합 최적화 기법에의 적용이 가능하리라 사료된다.
The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.
본 논문에서는 원자력발전소 1차 계통의 스테인리스강 저합금강 이종금속용접부 및 스테인리스강 동종용접부의 잔류응력을 평가하고 스테인리스강 용접부의 응력부식균열 민감성에 대해 고찰하였다. 노즐 안전단의 이종금속용접부 및 안전단 배관의 동종용접부 제작 및 소재가공에 의행 생성되는 잔류응력을 예측하기 위해 열 탄소성 유한요소법 수치해석을 수행하였으며, 용접공정과 함께 표면의 잔류응력에 기여하는 절삭 및 연삭가공과 소재의 담금질 공정을 열 탄소성적으로 모사하였다. 전산해석 결과, 스테인리스주강의 담금질 잔류응력은 무시할 수 없는 상당한 크기이므로 배관 용접잔류응력 평가 시 소재의 담금질 효과를 고려해야 할 것으로 판단된다. 이종금속 용접과 동종금속 용접공정이 보수용접 없이 정상적인 절차(내면에서 외면으로 적층)로 완성된다면, 냉각재 환경에 노출되는 용접부 내면의 잔류응력은 재료의 응력부식균열 민감성에 영향을 주지 않을 것으로 판단된다. 한편, 안전단 배관 동종용접부의 연삭가공에 의해 내면의 잔류응력이 크게 상승하는 것으로 예측되었으므로, 내면의 연삭가공 이후 표면잔류응력 완화처리(예, 버핑)가 필요하다.
수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.
본 연구에서는 천부 토양층의 2차원 불균질 S파 단면을 결정하기 위해 천부 굴절법 탐사로부터 얻은 SH파 자료에 대한 파형역산 기법을 제안한다. 2차원 매질에서 SH파의 전파를 모사하기 위해 2.5차원 파동 방정식을 사용한다. 합성탄성파를 계산하기 위해 공간축으로 4차, 시간축으로 2차 근사한 staggered grid 유한차분법을 사용하여 파동 방정식을 푼다. 계산된 파형과 측정 파형의 잔여오차로 정의되는 목적함수를 하이브리드 발견적 탐색기법에 의해 최소화한다. 2차원 지하구조 모형은 각기 다른 심도 경계면을 갖는 블록과 블록 내부의 S파 속도에 의해 매개화한다. 수치실험은 암영층파 불규칙한 경계를 갖는 모델에 대해 백색잡음을 추가한 합성 SH파 자료를 이용하여 수행하였다. 지표 굴절법 자료로부터 암영층을 포함한 구조를 적절한 계산시간 내에 영상화할 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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