• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.06c
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• pp.380-385
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• 2001

The paper presents a new multidisciplinary design optimization architecture using optimal sensitivity and coordination of interdisciplinary design variables. Original design problem is decomposed into a number of sub-problems that represent individual engineering analysis. The coupled effects between sub-problems are computed by interdisciplinary design variables. System level coordination is determined by optimal parameter sensitivity calculated by finite difference method. The proposed. MDO strategy is applied to a simplified model of rotorcraft blade design associated with structures and aerodynamic disciplines.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.5
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• pp.42-49
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• 2012

인과네트워크는 변수 간의 인과관계를 통해 현상을 이해하고 설명하는 체계이다. 이 네트워크는 이학 및 공학, 의학, 사회과학 등 여러 학문 분야에서 원인 변수와 결과 변수 간의 관계를 나타내어, 발생 가능한 현상의 원인을 예측하고, 그 결과를 설명하는데 사용되고 있다. 이를 다이어그램 형태로 표현하면 변수 간의 인과관계를 쉽게 입증할수도 있다. 특정 재난은 다양한 변수가 인과관계로 서로 연관되어 있기 때문에 인과네트워크의 적용이 가능한 분야이다. 따라서 이 네트워크는 재난 변수 간의 인과관계를 규명하여 재난의 확산 반응을 분석하고, 대응 시스템을 설계하는데 도움을 줄 수 있다. 실제로 지진, 정전, 테러, 화재 등의 인과관계를 규명하기 위한 재난 확산 모형에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 2003년 대구에서 일어난 지하철 화재는 여러 변수가 복합적으로 작용하여 일어난 재난이다. 또한 재난에 대응하는 인간 행동 및 인지 요인이 중요한 변수로 작용하였다. 따라서 이를 반영한 재난 확산 모형을 적용하여 실제 재난 상황을 재구성해 보고자 한다. 본 논문에서는 인과네트워크의 정의와 인과네트워크를 표현하는 4개의 방법론을 선별하여 각각의 특성을 살펴본다. 또한 이를 재난 분야에 적용한 인과네트워크 기반의 재난 확산 모형에 대한 연구 동향을 살펴본다. 마지막으로 2003년 대구 지하철 화재를 사례로 하여 재난의 확산과 대응체계의 인과관계에 대해 연구하였다. 이 때 인간 행동과 인지 분석 결과를 토대로 심층적인 접근을 시도해 보았다. 이를 통해 재난의 인과관계와 근본적 대응방안의 가능성을 타진해 보았다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.06e
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• pp.588-594
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• 2001

본 연구를 통해 초음속 전투기 날개의 공력-구조를 동시에 고려한 다학제간 설계를 수행하였다. 공력해석을 위해 사용된 3 차원 Euler Code는 수렴 속도를 개선하기 위해 Multigrid를 적용하였으며, 3차의 transfinite interpolation을 사용하여 O-H type의 공력해석 격자계를 생성하였다. 구조 분야는 절점당 54개의 자유도를 가지는 9 절점 쉘 혼합 유한요소(9-node shell mixed finite element)를 사용하여 해석을 수행하였다. 설계변수는 공력쪽으로 날개의 평면형상에 관련된 변수 3개, 구조쪽은 날개 윗면과 아래면의 표피두께에 관련된 4개의 설계변수 사용하였으며, D-optimality 조건을 만족시키는 실험점들에 대해 공력해석과 구조해석이 연동된 정적 공탄성 해석을 수행한 후, 반응면 기법을 이용하여 목적함수와 제약조건에 대한 반응면을 구성하였다. 단일점 설계를 수행한 후 이를 바탕으로 3개의 설계점을 동시에 고려한 다점 설계를 수행하였으며, 공력만을 고려한 설계 결과와 공력-구조를 동시에 고려한 다학제간 설계결과의 비교를 통해 다학제간 설계의 타당성과 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.310-310
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• 2012

확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.69-72
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• 2015

로봇의 ARM에 대한 연구는 로봇공학의 매우 중요한 부분이고 이에 대하여 오랜 기간 동안 많은 연구 개발들이 꾸준히 진행되고 있으며, 인간과 로봇의 동작에 있어서 움직임의 차이를 줄이기 위하여 다양한 연구 방법론들이 제시되고 있다. 특히 인간의 동작에 근접하는 로봇의 동작을 구현하기 위해서 로봇의 중요한 구성 요소 중의 하나인 ARM을 더욱더 중점으로 연구를 진행하고 있고, ARM을 로봇뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 인간의 팔 동작에 근접하는 로봇 ARM 동작을 구현하는 Smooth ARM Motion 알고리즘을 설계하기 위하여 로봇의 기존 ARM 동작을 파악하고 그 특성을 분석하였다. Smooth ARM Motion은 중대형 로봇 설계에서 이미 적용되어 있지만 소형의 모터 서보를 사용하는 로봇에서는 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 소형 모터 서보 시스템에서 Smooth ARM Motion을 구현하기 위하여 효과적으로 ARM을 제어하는 방법론을 도출하는 데에 필요한 제어 변수들을 제시하고, Arduino 환경에서 Smooth ARM Motion설계하기 위한 ARM에 대한 제어 변수들 간의 상관관계들을 실험을 통하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.685-687
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• 2017

최근 공중, 지상에 대해 무인 시스템이 빠른 속도로 발전하고 있다. 해양 분야에 대해서도 무인시스템이 발전함으로 인해 사람의 힘을 빌려 작업하기에는 많은 위험도와 각종 변수들에 의해 인명피해가 발생할 수 있는 건설, 케이블 매설, 해양 관측에 대해 무인 로봇을 통해 작업이 이루어지고 있다. 이러한 무인 시스템의 발전을 하드웨어는 빠르게 발전하여 컴포넌트 형태로 발전하였다. 이런 하드웨어의 발전에 맞춰 소프트웨어 컴포넌트 설계 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.133-135
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• 2006

실시간 프로그램은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 그 개발자는 논리적, 시간적 정확성을 고려해야 한다. 시간적 정확성은 실시간 프로그램에서 가장 중요한 부분이며, 이를 위한 데드라인은 개발자에 의해 정의된다. 따라서 개발자는 데드라인의 정의를 위하여 기준점을 제시할 수 있는 정적 실행시간 분석이 필요하다. 정적 실행시간 분석에서 프로그램의 반복횟수 분석은 큰 비중을 차지한다. 현재 이러한 반복횟수 분석을 자동화하는 연구가 진행 중이다. 하지만 반복횟수 분석은 반복횟수에 영향을 주는 제어변수의 결정정책에 따라 결과가 달라지고, 자동화를 위한 반복횟수 계산 수식의 적용 범위가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 제어변수를 결정 및 탐색하고, 수집된 정보를 개선된 수식을 사용하여 반복횟수 분석을 수행할 수 있도록 PS-Block 구조를 기반으로 반복횟수 분석기를 설계 및 구현하였다. 반복횟수 분석기는 제어변수의 탐색 및 결정 분석 과정을 자동화하고, 수식의 개선으로 자동화 범위를 확대하며, 개별 반복 문 단위의 정밀한 반복횟수 분석을 통해 정확도를 높이고, 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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• 2001.04a
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• pp.168-168
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• 2001

제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 1998.10a
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• pp.377-380
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• 1998

방사능 핵폐기물 처분장 부지선정을 위해서는 암반의 특성화 작업이 선행되어야 한다. 특성화 작업이 선행되어야 한다. 특성화 작업은 암반은 열적, 역학적 및 수리적 거동 특성을 분석할 수 있는 수치모델을 개발하여, 국내 환경에 적합한 설계안을 조기에 설립할 수 있는 Program을 포함해야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위한 초기단계로서, 현대엔지니어링 주식회사는 이 분야에 40년 이상의 경험과 기술을 축적하고 있는 세계적인 핵관련 연구소인 미국 샌디아 국립연구소 (Sandia National Laboratories)와 공동연구 등을 통해 서로간의 기술간의 기술을 공유하자는 "상호 기술협정(MOU)"을 '98년 5월 21일 맺었다. 본 연구는 이러한 취지하에 진행하고 있는 전체 Program의 일부로서 기본계획을 발포하여 향후 기술개발에 참여할 수 있는 산학연 협동체 구성 및 역할 분담을 통한 기초연구를 수행하고, 2000년 초반기에 한국에서 대구될 수 있는 처분장 처리문제를 미리 수행하려는데 일차적인 목적이 있다.적인 목적이 있다.