• 한국기계가공학회지
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• 제7권2호
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• pp.8-15
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• 2008

Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. Based on the independence axiom of axiomatic design theory that illustrates the relationship between desired specifications and design parameters, the designs can be classified into three types: uncoupled, decoupled and coupled. To best approach the target performance with the maximum robustness is one of the main functional requirements of a mechanical system. Most engineering designs are pertaining to either coupled or decoupled ones, but these designs cannot currently accomplish a real robustness thus a trade-off between performance and robustness has to be made. In this research, the game theory will be applied to optimize the trade-off.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.61-69
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• 2022

다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1691-1696
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• 2010

설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제21권1호
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• pp.112-123
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• 1997

The optimization techniques have been applied to versatile engineering problems for reducing manufacturing cost and for automatic design. The deterministic approaches or op5imization neglect the effects on uncertainties of design variables. The uncertainties include variation or perturbation such as tolerance band. The optimum may be useless when the constraints considering worst cases of design variables can not be satisfied, which results from constraint variation. The variation of design variables can also give rise to drastic change of performances. The two issues are related to constraint feasibility and insensitive performance. Robust design suggested in the present study is developed to gain an optimum insensitive to variation on design variables within feasible region. The multiobjective function is composed to the mean and the standard deviation of original objective function, while the constraints are supplemented by adding penalty term to original constraints. This method has a advantage that the second derivatives of the constraints are not required. A mathematical problem and several standard problems for structural optimization are solved to check out the usefulness of the suggested method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1245-1255
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• 2017

온라인 학습은 자료가 실시간으로 혹은 배치 단위로 축적되는 상황에서 주어진 목적함수의 해를 계산하는 방법을 말한다. 온라인 학습 알고리즘 중 배치를 이용한 확률적 경사 하강법 (stochastic gradient decent method)은 가장 많이 사용되는 방법 중 하나다. 이 방법은 구현이 쉬울 뿐만 아니라 자료가 동질적인 분포를 따른다는 가정 하에서 그 해의 성질이 잘 연구되어 있다. 하지만 자료에 특이값이 있거나 임의의 배치가 확률적으로 이질적 성질을 가질 때, 확률적 경사 하강법이 주는 해는 큰 편이를 가질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 비정상 배치 (abnormal batch) 있는 자료 하에서 효과적으로 온라인 학습을 수행할 수 있는 수정된 경사 하강 알고리즘 (modified gradient decent algorithm)을 제안하고, 그 알고리즘을 통해 계산된 해의 수렴성을 밝혔다. 뿐만 아니라 간단한 모의실험을 통해 제안한 방법의 이론적 성질을 실증하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.293-300
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• 2012

본 논문에서는 직교이방성 적층평판에서의 균열생성 및 전파로 이루어진 층간분리해석을 다룬다. 기존의 p-유한요소가 가지고 있는 요소의 강건성을 균열진전해석에 적용하여, 균열진전시 모델링을 재구성하지 않고, 균열 선단부에 해당되는 꼭지점 모드의 위치만을 이동하도록 하여, 요소망을 단순화시켰다. 이와 같은 층간분리해석에 대해서 이 논문에서의 주요 목적은 다음 두 가지이다. 첫째, 적층복합 재료의 층간분리해석 시, 일반적인 유한요소 모델과 비교하여 매우 간단한 요소망을 가지는 모델을 제안하는 것이다. 모델의 타당성을 평가하기 위해 적층 복합재료로 구성된 이중 외팔보 해석을 통하여, 기존 참고문헌 값과의 비교를 수행하였다. 둘째, 제안된 모델을 내부균열을 갖는 적층평판의 층간분리해석에 적용하여 여러 가지 거동 양상에 대한 평가이다. 이와 같은 목적을 수행하기 위하여 로바토 형상함수를 이용한 완전층별요소가 고려되었으며, 선형탄성파괴역학에 기초한 3차원 가상균열닫힘법을 이용하여 에너지 방출률을 산정하였다.

• 한국가스학회지
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• 제20권5호
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• pp.104-111
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• 2016

최근 화학물질을 사용하는 시설이 증가하면서 동시에 시설의 노후화, 기계적 결함, 인적오류 등으로 화학물질 누출사고 피해가 많아지고 있다. 특히, 산업단지는 군집 특성으로 인해 화학물질 누출사고 발생 시 인근 사업장으로 확산되어 큰 피해로 이어질 가능성이 크다. 이에 따라 화학물질을 취급하는 공정의 누출조건, 환경조건을 반영한 다양한 누출 시나리오를 토대로 빠른 감지와 대응을 위해 경계면의 센서배치 방안을 제시할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 염소가스가 누출되는 경우에 대해 COMSOL를 사용하여 주요 매개변수의 적용으로 실질적인 사고 시나리오를 해석하였다. 그리고 사고 시나리오를 바탕으로, 센서의 감지 확률과 감지시간 등 각 항목마다 중요도를 부여하여 최적 위치가 산출되도록 목적함수를 선정하였다. 또한 예상치 못한 지역의 누출사고에 대해 최적화된 센서배치의 강건성 분석을 통해 본 방안의 타당성을 높였다. 결과적으로, 기존 방식보다 효과적으로 경계면의 센서배치 최적화 방법의 적용 가능성을 확인하였다. 이상의 결과로 부터 이동식 센서의 배치방법과 농도 데이터를 기반으로, 누출원의 역추적에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.9-16
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• 2014

레벨셋 기법과 위상민감도를 이용하여 선형 탄성 구조물에 대하여, 초기 설계형상에 의존성이 없는 위상 및 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 레벨셋 기법에서는 복잡한 위상 형상변화를 쉽게 다루기 위해 초기 영역은 고정한 채 레벨셋 함수로 표현되는 암시적 이동경계로 경계를 표현한다. 해밀턴-자코비(H-J) 방정식과 수치적으로 강건한 기법인 'up-wind scheme'은 컴플라이언스 목적함수를 최소화시키고 허용체적 제약조건을 만족시키면서, 초기 암시적 경계를 법선 속도장에 따라 최적의 형상으로 이끌어 낸다. 점근적인 정규화 개념에 근거하여, 구멍의 반지름을 0으로 접근시켜 형상 미분의 극한을 취한 위상민감도를 고려하였다. 최적조건으로부터 유도된 라그란지안의 감소 방향을 이용하여 H-J 방정식을 갱신하기 위한 속도장을 결정하였다. 개발한 방법에서는 위상민감도로부터 얻어지는 지표를 이용하여 구멍을 언제든지 어디에서나 생성가능하기 때문에 초기 구멍이 최적 형상을 얻기 위해 요구되지 않는다는 사실을 확인하였다. 또한 효율적인 최적화 과정을 위해서는 구멍 생성을 위한 조정변수의 적절한 선택이 중요함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.178-183
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• 2024

본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.33-41
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• 2018

본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.