건식 제련법에 의한 자용제련 공정에 대하여 공정비용을 최소화시키고 최적 조업조건을 제시할 수 있는 최적화 모델을 개발하였다. 본 모델은 Outokumpu 공정을 기본으로 하여 물질 및 에너지 수지식과 비용 방정식을 포함하였으며 주어진 공정조건에서 공업용 산소량, 탄화수소 연료량, 원료 정광의 구리함량, matte의 구리함량 및 전기료 등이 공정비용에 미치는 영향을 계산할 수 있었다. 모델에 의한 계산결과 25% 구리정광을 원료로 하여 자용제련을 할 경우 matte의 최적 구리함량은 65%, 산화용 가스의 최적 산소함량은 53.4%, 최소 공정비용은 $9.22/ton정광이었다.
Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN모델을 일반 RBFN모델과 비교하였으며, 11%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.
Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 RBFN모델을 통계적인 회귀 모델과 비교하였으며, 59%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.
연합학습은 중앙 서버에서 데이터를 수집하는 방식이 아닌 로컬 디바이스 또는 클라이언트에서 학습을 진행하고 중앙 서버로 모델 업데이트만 전송하는 분산 학습 기법으로 데이터 보안 및 개인정보보호를 강화하는 동시에 효율적인 분산 학습을 수행할 수 있다. 그러나, 연합학습 대부분의 시나리오는 클라이언트의 서로 다른 분포 형태인 non-IID 데이터를 대상으로 학습함에 따라 중앙집중식 모델에 비하여 낮은 성능을 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 연합학습 모델의 성능을 개선하기 위하여 non-IID 의 환경에서 참여 후보자 중에서 적합한 클라이언트 선택의 최적화 기법을 분석한다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 논문에서는 웹 기반 서비스 플랫폼 환경에서 3D 모델의 경량화 및 품질 유지를 위한 후처리 방법을 제안한다. 3D 모델을 산업 현장에서 다양한 용도로 활용되기 위해 웹 기반 환경에서의 3D 모델 시각화 서비스가 제공되고 있으며, 최적화된 서비스 제공을 위해 대용량 3D 모델의 경량화 및 품질 유지가 필수적이다. 제안하는 3D 모델의 후처리 방법은 간편한 사용자 조작뿐만 아니라 면의 경량화 가능 및 시각 품질을 유지할 수 있다. 이는 웹 기반 환경에서의 활용을 위한 대용량 3D 모델을 효율적으로 최적화하는 방안이 될 것으로 기대한다.
수질모델은 수계내 오염물질의 총량관리를 위한 오염물질관리 목표량 및 허용총량 파악, 그리고 삭감계획의 효과분석 등에 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 선정 또는 개발된 모델의 재현성 제고를 위하여 매개변수의 최적화작업이 필요하다. 본 연구에서는 하천수질관리에 가장 광범위하게 사용되고 있는 미국 EPA에서 개발한 QUAL2E 모델의 반응계수 보정을 위하여 최소자승법을 적용하였으며, 계수가 취할 수 있는 범위를 제약조건으로 갖는 최적화모델을 구축하여 해를 구하였다. 최적화모델의 목적함수 해는 Microsoft Excel의 해 찾기 기능을 사용하여 구하였으며 수질항목에 대한 매개변수의 영향정도를 파악하기 위하여 Monte Carlo 모의를 실시하였다. 이 방법을 안양천 유역에 적용하여 본 결과 빠른 시간 안에 주관성이 배제된 매개변수 값을 확정할 수 있었다.
본 논문에서는 초고주파 회로에 사용되는 GaAs FET의 대신호 모델 추출기 개발에 관하여 다루었다. 모델링을 하기에 앞서 모델링에 필요한 대량의 측정 데이터를 얻기 위하여 컴퓨터에서 자동제어가 가능한 측정프로그램을 개발하였고 측정계에서 생기는 전압강하를 막기 위해 전압 강하 보상을 위한 알고리즘을 측정프로그램에 추가하였다. 소신호 모델은 대신호 모델의 복잡도를 고려하여 7개의 내부 파라미터를 갖는 소신호 모델을 사용하였으며 각 바이어스에서의 측정된 산란계수를 소신호 모델이 예측한 산란계수 결과와 비교하여 소신호 모델의 바이어스에 따른 정확성을 검증하였다. 대신호 모델은 다양한 비선형 시뮬레이션에 유리하도록 변형된 맞춤함수 모델을 사용하였고 대신호 모델 파라미터 추출 과정에서는 일차원적 최적화 기법을 통하여 최적화된 파라미터를 추출하였다. 이러한 연구는 비선형 히로 설계 시 필요한 대신호 모델의 추출시간과 측정시간을 단축시킬 수 있고 빠른 시뮬레이션 특성으로 인해 초고주파회로로 설계용 시뮬레이터에서의 최적화과정 수행에 적합한 모델을 얻을 수 있다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
본 논문은 위상최적화 기법을 이용하여 전방측면 부재를 최적화 한다. 전방측면 부재에 최적화를 진행하기 전에 사각단면 부재에 최적화를 진행한다. 목적함수는 1 차 좌굴 계수가 길이방향으로 최소화되도록 설정한다. 설계변수는 법선방향으로 질점의 이동이다. 사각단면부재의 반응표면법을 이용한 최적화 모델과 위상최적화 모델에 대해 충돌해석을 수행한다. 위상최적화 기법을 검증하기 위해 두 결과를 비교한다. 그 결과 위상최적화 기법을 충돌해석에 적용할 수 있다는 것을 확인하고 실제차량의 전방측면부재에 적용한다. 결과적으로 전방측면 부재는 최적화되고 내충격성이 향상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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