일반 정수시설의 설계는 15년 이전경까지는 기성의 기본 Pattern에 따라서 토목기사에 의해서 행해져 왔고 괄목 할만한 변화는 보이지 않았다. 그러나 최근은 살균처리에 따른 부생성물의 발암성에 대한 공포 때문에 미국의 EPA는 음료수의 허용수질의 대폭 개정을 행함과 동시에 살균제, 살균처리의 기준, 발암성이 의심스러운 물질량의 제한, 여과수 탁도의 저감, 급수관의 부식을 방지하기 위한 정수 수질의 조정 등을 공공 수도에 의무화했다. 따라서 이와 같은 조건을 만족시키는 정수처리 계통과 그에 따르는 계장 시설과 정수관리가 필요하며, 화학, 화학 공학, 미생물학, 계장공학 등의 넓은 분야의 전문 지식이 토목 공학에 첨가해서 필요하게 되었다.
상수도 관망은 대표적인 사회기반시설로 수원으로부터 수용가에게 수질적으로 안전한 물을 안정하게 공급하는 것을 목표로 한다. 초기의 상수도 관망의 최적 설계는 비용만을 고려함으로써 미래의 불확실한 상황에 대한 대처가 매우 취약하고, 사용자의 다양한 요구를 충족시키지 못하였다. 또한, 유량과 안정적인 수질 공급을 고려하는 설계는 몇몇 비선형적 요소를 포함하고 있으며, 특히 사용자의 수요 패턴에 따른 잔류 염소 농도가 설계 기준에 부합하지 못하는 문제가 되는 경우 사용자의 심미적, 심리적 불편을 초래할 수 있다. 이는, 수질의 안전성과 직결되는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 상수도 관망의 설계에 대하여 수질과 수리학적 특성을 고려한 상수도 관망 다목적 최적 설계를 수행하였다. 상수도 관망은 수질적인 측면을 고려하기 위해 수원에서 수용가까지 용수를 공급하는 과정에서 병원성 미생물을 소독하기 위하여 염소를 주입한다. 또한, 유리 잔류 염소의 평상시 기준을 (1.0-4.0mg/L) 유지하도록 규정하였다 (수도법 시행규칙 제22조의2). 하지만 사용자의 사용패턴, 체류 시간에 따라 잔류염소량이 달라진다. 따라서, 본 연구에서는 상수도 관망의 설계 비용과 염소 주입량을 동시에 설계 인자로서 고려하기 위해 Multi-objective Harmony Search를 적용하고, 그 결과를 분석하였다. 이러한 상수도 관망의 수질 인자와 설계 비용을 고려한 최적 설계안은 경제적 측면 뿐만 아니라 사용자의 수질 측면의 안전성을 충족하는 방안을 제시할 수 있다.
본 논문은 세계 여러나라의 대학들이 다학제간 자동차 개발 프로젝트를 공동으로 수행함으로써 혁신적 공학교육 환경을 구축하기 위한 노력을 기술하였다. 이 프로젝트의 주 목적은 학생들로 하여금 신속한 설계와 제조에 대한 실질적 경험을 갖도록 하는 동시에 국제적 규모의 협업을 통하여 다른 국가의 다른 전공의 학생들과 의사전달 경험을 쌓도록 하는 것이다. 이를 위해서 먼저 산업디자인 전공학생과 공학전공 학생들간에 긴밀한 협조환경을 강조하였으며 이는 프로젝트에 있어서 설계와 제조간의 공조의 어려움 뿐만 아니라 서로 다른 전공의 특히다른 국가의 대학들의 학생들끼리 스스로 프로젝트 팀을 구성하고 분업하여 효율적으로 협업을 이루어 가야 한다는 점에서 중요한 교육적 시도임을 시사하였다. 또한 향후 각 대학에서는 지속적인 의사전달기술을 토대로 팀기반 협업환경에서의 설계교육을 강화하여 국제적 공학혁신 교육환경을 조성하기 위한 노력이 중요하다는 점을 제시하였다.
본 논문에서는 OpenVG Specification에서 제안한 파이프라인을 기능별, 혹은 연산별로 그룹화 하여 하드웨어 구현에 적합한 새로운 파이프라인을 제안하였다. 래스터라이저에서는 스캔라인 알고리즘과 엣지 플래그 알고리즘의 장점들을 포함하는 스캔라인 엣지 플래그 알고리즘을 구현하여 적용하였으며, Non-Zero 룰을 만족하기 위해 엣지의 방향에 따라 Winding 횟수를 기록하기 위한 추가 버퍼를 이용하였다. 또한, 래스터라이저는 안티 앨리어싱을 위해 슈퍼 샘플링 과정을 수행한다. 액티브 엣지 생성 시 클리핑을 동시에 수행하여 이후 과정에서의 불필요한 연산을 줄였고, 액티브 엣지들의 정렬을 수행하지 않는 방법을 사용하여 처리 속도를 향상 시켰다. 본 연구에서 설계된 OpenVG Rasterizer는 크로노스 그룹에서 제공하는 샘플 이미지들을 사용하여 검증하였다.
이 논문에서는 다중 재난을 고려한 복합 구조제어 시스템의 최적 설계방법을 제시한다. 한 가지 유형의 위험에 대해 하나의 시스템이 설계되는 전형적인 구조제어 시스템과는 달리, 구조물의 지진 및 바람에 의한 진동응답을 저감하기 위해 능동 및 수동제어 시스템에 대한 동시 최적 설계방법을 제안하였다. 수치 예로서, 30층 빌딩 구조물에 설치된 30개의 점성 댐퍼와 복합형 질량 감쇠기에 대한 최적 설계문제를 보였다. 최적화 문제를 풀기 위해 자체적응 화음탐색(harmony search, HS)알고리즘을 채택하였다. 화음탐색 알고리즘은 사람이 연주하는 악기의 튜닝 과정을 모방한 전역 최적화를 위한 메타 휴리스틱 진화 연산방법의 하나이다. 또한 전역 탐색 및 빠른 수렴을 위해 자가적응적이고 동적인 매개변수 조정 알고리즘을 도입하였다. 최적화 설계 결과, 능동 및 수동 시스템이 독립적으로 최적화된 표준적인 복합제어 시스템에 비해 제안한 동시 최적제어 시스템의 성능과 효율성이 우수함을 보였다.
IoT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었다. 그 중 스마트 냉장고는 소비자에게 많은 편리함을 제공한다. 하지만 기존에 출시되어져 있는 스마트 냉장고는 아직 스마트폰과 연동되어 다양한 제어를 하는 것이 개발 초기단계에 그쳐있다. 또한 비용적인 부분에서도 소비자가 부담을 느끼게 되므로 이미 출시는 되어있지만 소비자가 사용하기에 대중화되어 있지 않다. 그리고 사용자가 수동적인 제어가 상당부분 필요함으로 판단하여 일반 냉장고와 다를 것이 없다고 판단하였다. 또한 사용자가 장을 볼 때, 이미 구비되어 있는 물품인데도 불구하고 그것을 인식하지 못하여 같은 종류의 식품을 중복되어 구매하는 것이 다반사이다. 또한 음식의 유통기한도 기록하지 않아서 유통기한이 지난 음식을 섭취하고 식중독에 걸리는 일이 종종 발생한다. 이러한 식자재 관리에 대한 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 현대인이 대부분 스마트폰을 사용하고 있다는 사실을 고려하여 터치스크린을 통해 냉장고 안의 식자재를 관리함과 동시에 저장 및 기록할 수 있는 프로그램을 개발하고 추가로 스마트폰에도 동일한 어플리케이션을 개발하여 동시 제어가 가능하도록 설계하였다.
제품설계에 관련된 다양한 공학해석분야, 즉 구조해석, 동역학, 열ㆍ유체ㆍ유동해석, 제어, 전자기장해석 등을 동시에 고려하면서 최적의 설계를 결정하는 것을 다분야통합최적설계(Multidisciplinary Design Optimization: MDO) 기술이라 한다. MDO 프레임적 (framework)은 최적화기술, 컴퓨팅기반구조기술, 통합설계기술이 유기적으로 구현된 소프트웨어 복합체계로서, 분산컴퓨팅 기반구조를 통하며 MDO요소 기술들과 기존의 CAD/CAE 도구들을 연계하여 설계 작업을 통합적으로 관리하고 자동화한다. MDO 프레임칙은 이러한 자동화된 통합관리를 통하여 설계도구 간의 데이터 전달과 변환에 소요되는 설계자의 부담을 경감시키며 다분야 전문가가 참여하는 공통 작업 환경을 제공함으로써 설계 효율성을 증진시킨다. 이 글에서는 현재 최적설계신기술연구센터 (iDOT)에서 개발 중인 MDO 프레임웍인 EMDIOS를 소개하기로 한다.
본 논문에서는 설계 하중에 지배되는 구조물에 있어서, 입력 파라미터들의 불확실성을 표준편차와 패턴의 변동, 두 차원에서 접근, 처리할 수 있는 방안을 제시하기 위해서 구조물에 입력으로 작용하는 하중 패턴의 결정과 구조물의 형상의 진화를 동시에 고려할 수 있는 Co-Evolutionary Structural Design framework라 명명한 새로운 구조 설계 방식을 개발하였다. 공학자의 직관과 경험 의존적인 하중을 대상으로 최적화된 구조물은, 성능에 완벽한 안전을 보장해 줄 수 없으며, 이에 관한 문제를 해결하기 위해서 주어진 상황 속에서 다양한 하중이 작용하더라도 안전할 수 있는 구조물의 설계 방식에 관해서 설명한다. 본 프레임워크는 연성을 가지는 두 Disciplinary Modules, 즉 구조 형상설계와 하중설계로 이루어지며 하중에 관한 DB로 연결되어 순차적인 MDO 설계과정을 거치게 된다. 두 Discipline은 설계과정을 거치면서 상호 견제의 틀 속에서 진화하며 기존 방식과 달리 극한 하중 패턴을 스스로 찾아서 설계 반영하는 특징을 가진다. 본 접근 방식의 유용성을 평가하기 위해서 10-bar truss 구조물과 Jacket-Type 구조물로 테스트해 보았다.
설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.
댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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