MDO (multidisciplinary design optimization) technology has been proposed and applied to solve large and complex optimization problems where multiple disciplinaries are involved. In this research. an MDO problem is defined for automobile design which has crashworthiness analyses. Crash model which are consisted of airbag, belt integrated seat (BIS), energy absorbing steering system .and safety belt is selected as a practical example for MDO application to vehicle system. Through disciplinary analysis, vehicle system is decomposed into structure subspace and occupant subspace, and coupling variables are identified. Before subspace optimization, values of coupling variables at given design point must be determined with system analysis. The system analysis in MDO is very important in that the coupling between disciplines can be temporary disconnected through the system analysis. As a result of system analysis, subspace optimizations are independently conducted. However, in vehicle crash, system analysis methods such as Newton method and fixed-point iteration can not be applied to one. Therefore, new system analysis algorithm is developed to apply to crashworthiness. It is conducted for system analysis to determine values of coupling variables. MDO algorithm which is applied to vehicle crash is MDOIS (Multidisciplinary Design Optimization Based on Independent Subspaces). Then, structure and occupant subspaces are independently optimized by using MDOIS.
본 논문에서는 지능형 시스템의 초기 구조 및 파라미터 최적화에 필요한 개선된 성능의 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 일반적인 클러스터링의 유용한 특성을 유지하면서 시스템의 구성을 적응적으로 변화시켜 전체 시스템의 학습과 성능을 개선할 수 있도록 하였다. 특히, 클러스터링 과정에서 발생하는 초기 파라미터 결정 문제와 최적화 문제를 동시에 만족하면서 일정한 구조로 수련하는 제안된 방법의 특성을 이용하여 지능형 모델에서 필요로 하는 조건이나 패턴의 구조를 자율적으로 추정하였다. 실험에서는 제안된 클러스터링 방법을 기존의 연구된 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보였다.
이 논문은 상위 단계 데이터-경로 합성에서 연산 스케쥴링과 자원 할당 및 배정을 동시에 고려한 통합적 접근 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스케쥴링 되어있지 않은 데이터-플로우 그래프에 대해서 수행에 필요한 총 clock 스텝 수와 필요한 회로 면적을 동시에 최소화하는 데이터-경로 생성에 특징이 있다. 일반적으로, 연결선의 결정이 합성의 마지막 단계에서 이루어지는 기존의 방법과는 다르게, 우리의 접근 방법은 연산 스케쥴링과 연산의 연산 모듈 배정 그리고 변수의 레지스터 배정 작업을 동시에 수행하여 추가적인 연결선의 수를 매 clock 스텝마다 최적화(optimal) 시킨다. 본 논문은, 이 문제를 최소-비용의 최대-플로우 문제로 변형하여 minimum cost augmentation 방법으로 polynomial time 안에 해결하는 알고리즘을 제안한다.
목적: fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.
도시철도 터널내에 축적된 미세먼지(PM10 and PM2.5)의 제거를 위해 사용되는 분진흡입차량의 성능은 하부흡입시스템의 설계방법에 따라 성능이 달라진다. 본 논문에서는 터널집진차량의 하부에 설치된 먼지흡입시스템의 고효율화를 위하여 궤도의 바닥면에 쌓인 먼지를 비산시키는 압축공기 블로어와 먼지 흡입구를 동시에 가지는 모듈화된 먼지흡입구조를 제안하였다. 흡입과 블로어의 상반된 구조를 동시에 가진 흡입시스템의 먼지유동 최적화를 위해 난류유동에 기초한 수치해석을 수행하였다. 해석결과로 먼지흡입효율을 최대화 할 수 있는 공기 블로어의 설치각이 $6^{\circ}$ 내외에서 결정되고, 이를 적용하면 5 km/h의 청소속도를 가지는 분진흡입차량의 흡입효율을 10%이상 높일 수 있음을 확인하였다.
최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.
플래시 메모리의 활용성이 높은 특성으로 인해 모바일 기기와 유비쿼터스 관련 기기에 대한 적용이 확장되고 있다. 하지만, 이러한 경향은 플래시 메모리의 물리적 특성으로 인해 제한 받을 수 있다. 이 논문에서는 플래시 메모리 공간의 재활용을 위한 방법론을 제안하다. 이 방법론은 메모리 재활용에 필요한 비용과 재활용 성능을 동시에 최적화하는 것을 목표로 한다. 제안하는 방법론은 특정시간에 재사용되는 메모리 세그먼트를 선택할 때 대상이 되는 메모리 공간을 다수의 하부 공간으로 분할하여 탐색 비용을 최적화한다. 아울러, 자유 세그먼트의 선택이라는 측면에서 전체 메모리 공간의 균등한 소거를 위한 방법론 또한 논의한다. 제안된 방법론들은 기존의 방법론과 함께 실험을 통해 검증하였으며, 방법론의 수행을 위한 최적화된 시스템 구성을 실험을 통하여 밝혔다.
대규모 시스템 제어와 관련하여 몇 개의 부시스템으로 분할하여 처리하는 계층별 제어이론이 많이 연구되어 왔으며 특히 치수가 높은 대규모 비선형 시스템의 경우에 고차의 비선형 미분방정식을 동시에 적분을 해야하고 많은 계산량을 필요로 하므로 해를 구하기가 어려운 문제가 있다. 1980년대 Singh과 Hassan은 상호예측 알고리즘(two level prediction algorithm)을 제시한바 있고 이 방법은 비선형 대규모 시스템의 최적제어에 효과적이나 시스템 행렬 Q, R, S, H에 따라 제한된 최적화 구간에서만 성립되는 등 최적화 구간의 길이와 수렴성 여부가 행렬 값에 영향을 받는 알고리즘상의 단점이 있다. 본 연구에서는 수렴조건으로부터 평가함수에 구속조건(quadratic penalty term)을 부여하지 않는 새로운 개선된 알고리즘을 제시 적용하여 시스템 행렬 결정을 위한 과정 없이 수렴속도의 향상과 함께 최적의 수렴성 및 최적화 구간을 얻도록 했다. 분할된 비선형 시스템의 최적제어를 위해서는, 대수 반복연산만으로 2점 경계치 문제(two point boundary value problem)를 해결함으로써 기존의 수치 해석법에 비해 연산이 간단한 블록펄스 변환 방법을 사용해서 처리했다.
RISC System/6000은 유닉스 시스템인 AIX를 오퍼레이팅 시스템으로 채택하였고, 기존의 RISC기술에 혁신적인 진보를 이룩하여 가격 대 성능비를 크게 높임과 동시에 시스템의 기능을 극도로 최적화 시킨 새로운 차원의 아이비엠의 고성능 시스템패밀리이다. 이 시스템은 새로운 RISC 시스템 구조인 POWER(Performance Optimization With Enhanced RISC) 개념과 제2세대 수퍼스칼라 기법 및 마이크로 채널 아키텍쳐로 설계되어 있다. 특히 하나의 사이클에서 4개 이상의 명령어를 병렬처리 하도록 설계된 수퍼스칼라 기능을 통하여 복잡한 그래픽 또는 이미지 처리 및 고도의 수치해석 기능이 뛰어나다. RISC시스템/6000은 과학기술계산업무나 멀티사용자의 일반 비즈니스용으로도 모두 뛰어난 범용 컴퓨터로 그래픽 프로세서의 선택과 함께 CAD/CAM이나 그래픽/애니메이션전용 시스템을 구성할 수 있으며, 최고 512 사용자에 이르는 멀티 사용자 시스템을 구성하여 사용할 수 있다. 이전의 유닉스 시스템에 있어서 큰 약점이었던 사용자 인터페이스와 멀티 사용자 및 테스킹이 크게 강화 되었으며, 기존의 IBM 시스템 및 타 기종과도 네트워크 구성이 용이하고 수백여종의 과학기술 적용업무를 이용할 수 있다.
반도체 제조공정에서 발생하는 미세먼지와 질소산화물 동시처리를 위하여 오존산화, 습식중화 및 습식전기집진 기술들을 직접화한 10 CMM급 복합오염물질 제거시스템을 개발하였으며, NOx 제거효율 증대를 위한 공정변수 제어 및 최적화를 진행하였다. 특히, 전원공급장치를 포함한 습식전기집진장치 핵심부품 안정성 평가를 위해 30일 동안의 장기운전도 병행하였다. 오존산화 기반 DeNOx 공정에서 가장 중요한 운전변수인 O3/NO 비율은 1.5 부근에서 최적화하였으며, 습식중화 공정의 운전변수를 최적화하여 중화반응에 의한 제거효율 기여도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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