Reliability-based topology optimization (RBTO) is to get an optimal topology satisfying uncertainties of design variables. In this study, reliability-based topology optimization method is applied to the inner reinforcement of vehicle's hood based on BESO. A multi-objective topology optimization technique was implemented to obtain optimal topology of the inner reinforcement of the hood. considering the static stiffness of bending and torsion as well as natural frequency. Performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints. To evaluate the obtained optimal topology by RBTO, it is compared with that of DTO of the inner reinforcement of the hood. It is found that the more suitable topology is obtained through RBTO than DTO even though the final volume of RBTO is a little bit larger than that of DTO. From the result, multiobjective optimization technique based on the BESO can be applied very effectively in topology optimization for vehicle's hood reinforcement considering the static stiffness of bending and torsion as well as natural frequency.
소프트웨어 개발의 생산성과 신뢰성을 향상시키기 위해 소프트웨어 재사용이 필요하며, 소프트웨어 재사용에서는 원하는 부품을 정확하고 신속하게 검색하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 재사용 라이브러리에서 재사용 부품 추출을 위하여 정보추출 기법의 질의어 최적화 과정에 시뮬레이티드 어닐링을 적용하였다. 최적화 과정은 적합성 피이드백(relevance feedback)과 벡터 공간 모델을 적용하여 선형추출(linear retrieval)을 할 때 질의어 용어 가중치를 최적화 하는 것으로써, 실험을 통하여 최적화한 질의어의 추출효과도(retrieval effectiveness)척도가 최적화 하지 않은 경우의 척도보다 결과가 매우 좋다는 것을 보인다. 그리고 언덕 오르기(Hill-climbing)알고리즘을 사용한 방법과 비교, 분석한다.
다수의 원유 선적항으로부터 여러 정유공장으로 수송된 원유를 정제하여 생산한 제품유를 글로벌 수요시장으로 배분하는 2단계 석유물류네트워크의 최적화는 글로벌 석유 메이저의 중요한 의사결정문제이다. 본 연구는 제품유 시장의 가격 및 수요 변동의 영향을 반영하여 원유 수송, 정제 및 제품유 배분을 최적화하기 위한 석유물류네트워크의 로버스트 추계적 모형을 제시하고 있다. 계산실험은 제품유 시장의 가격 및 수요 변동에 관한 시나리오 기반의 데이터를 사용하여 최적화 모형에 적용하였으며, 그 결과를 바탕으로 제시한 최적화모형의 유용성과 타당성을 검증하여 보고하고 있다.
본 연구는 C. beijerinckii KCTC 1785의 배양배지(RCM)에서 수소생산을 위한 최적화 조건을 탐색하고 수소생산을 위한 배지성분을 최적화하였다. 수소생산을 위한 최적 초기 pH와 발효온도는 각각 7.0과 $35^{\circ}C$이었고, 교반은 수소생산을 가속화 시켰다. C. beijerinckii KCTC 1785는 6%(w/v)의 glucose 농도까지 성장할 수 있지만 4%의 glucose 농도에서 가장 많은 수소를 생산하였으며, 이 때 바이오가스 중 수소 함량은 37%(v/v)이었다. 그러나 배지내 잔여 glucose 양을 고려할 때 수소생산을 위한 최적 glucose 농도는 1%이었다. 발효가 진행되는 동안 수소가 생산됨과 동시에 acetic acid와 butyric acid가 동시에 생성되었으며, acetic acid와 butyric acid가 각각 5,000 mg/L과 3,000 mg/L 이상의 농도에서 수소생산을 저해하였다. 또한 발효조의 pH를 5.5로 계속 유지하였을 경우 15시간 동안 0.5% glucose로부터 1,728 mL의 수소를 생산하였으며 이 때 수소의 생산수율은 1.23 mol $H_2/mol$ glucose이었다. C. beijerinckii KCTC 1785의 성장에 있어서 yeast extract 또는 tryptose는 반드시 필요한 배지의 성분이었다.
Streptococcus zooepidemicus 유래의 세포외 고분자물질인 히알루론산(hyaluronic acid) (HA)을 대량 생산하기 위해, 균주 개량, 생산배지 및 배양공정 개발에 관한 연구를 수행하였다. HA 고생산성 변이주를 선별하기 위해 약 99%의 사멸률을 보이는 ethylmethane sulfonate (EMS) 처리조건을 적용해서, 지속적인 random screening 방법으로 고생산성, 고안정성의 변이주들을 선별할 수 있었다. HA를 고농도로 생산하기 위해서는, 이 균주의 생화학 및 배양생리적 특성에 기반한 최적 배지개발이 필수적이라고 판단하여, one-factor-at-a-time (OFAT), full factorial design (FFD), steepest ascent method (SAM) 및 response surface method (RSM) (반응표면분석법)을 순차적으로 적용하여 통계적 배지 최적화 실험을 수행하였다. 최적 배지조성에서 플라스크 배양에 의한 HA 생산성은 5.38 g/l로서, 이전 배지(3.54 g/l)에 비해 약 52% 향상된 생산량을 얻을 수 있었다. 또한 선별된 우량균주와 최적화된 생산배지를 이용하여 5 L 발효조에서 배양공정 최적화 연구를 수행하였다. 이 균주의 생리학적 특성을 고려할 때, HA 생산성을 높이기 위해서는 (배양 중 HA 축적으로 인해 고점도를 띠는) 배양액으로의 충분한 용존산소 공급이 매우 중요한 요인인 것으로 판단되었다. 따라서 용존산소 공급과 밀접하게 관련있는 발효조의 교반시스템(교반 날개 종류, 크기 및 배치 등) 및 교반속도에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 그 결과, 교반축 하부에는 Rushton turbine-type, 상부에는 marine-type의 확장된 교반날개(기존 대비 직경 1.3배 확장)가 설치된 경우, 450 rpm에서 강화된 혼합력과 충분한 용존산소 공급으로 인해 HA 생산성이 기존 플라스크 배양 대비 약 1.8배(9.79 vs. 5.38 g/l) 더 높은 것으로 확인되었다. 최종적으로 HA 배양공정의 scale-up 가능성을 확인하기 위해, pilot 규모의 50 L 발효조 배양을 최대 300 rpm의 교반속도에서 수행하였다. 처음으로 시도한 50 L 배양임에도 불구하고, HA 최대 생산성 면에서 볼 때, 5 L 발효조 결과와 거의 동일한 수준(98.5%) (9.11 vs 9.25 g/l)의 생산량을 얻을 수 있었다. 반면 지수기 성장단계인 배양 15시간까지의 50 L 배양의 HA 평균생산속도(rp)는 0.46 g/l/hr로서 0.62 g/l/hr인 5 L 배양 대비 약 74% 정도에 머무는 것으로 나타났다. 따라서 생산 발효조의 scale-up 시, 생산균주의 전단응력 민감성(shear damage)을 함께 고려하면서, 산소전달계수(kLa)를 기반으로 하는 교반시스템에 대한 체계적인 연구가 진행된다면, HA 생산속도도 증가될 수 있는 긍정적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
소프트웨어 산업 사회에서는 현재까지 생산성 향상이라는 문제에 대한 여러 가지 방안들을 제시하고 있으며, 컴포넌트 기반 개발 프로세스 역시 생산성 향상에 대한 않은 가능성을 제시하고 있다. 하지만 현실적으로 컴포넌트간의 호환 및 상호 운용에 대한 않은 문제점들을 내포하고 있으며, 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 노력들 중의 하나로 OMG의 MDA(Model Driven Architecture) 기술을 이용하여 특정 도메인의 모델 변환(Model Transformation) 구조를 구현하고, 최적화된 개발 방법론을 적용한 실제 사례를 통하여 컴포넌트의 생산성 향상에 대한 결과를 측정하여 그 효과에 대해서 검증한다
컴퓨터가 기계공업에 많이 활용이 되고있다. 더구나 컴퓨터의 출현으로 인해 종래의 기계공업의 모습이 많이 달라졌다고 하겠다. 그것들중 여기서는 CAD/CMA system에 대한 소개를 하였는데, 이 system을 완성하는데엔 충분한 data 에 의한 system design이 필요함은 ,물론이다. 최적화된 system design에 의해 각공정의 제조 system이 구성 되는데 이 컴퓨터에 의한 자등생산 system은 실질적으로 생산이 효율을 높이기 위해서는 자동설계(CAD)된 입력정보가 자동생산 System(CAM system)에 의해 정확히 원하는 제품으로 출력되 나오는데엔 여러가지 복합적인 기술 즉, 정보처리기술이라 할 수 있는 system engineering및 컴퓨터기술과 생산기술이라 할 수 있는 기계, 전기, 전자기수로가 계측기술등의 조화가 필요하다.
Goldratt박사에 의해 제창된 TOC(Theory of Constraints)는 제약조건을 찾아 개선시켜 없애고 시스템 심과를 높일 수 있는 방안을 찾는 제약이론이다. 생산공정을 포함한 모든 분야에서 제약이란 없을 수가 없다. 따라서 기존의 MRP나 PERT/CPM과 같은 무한 자원 스케줄링으로는 예상하지 못한 문제가 도출될 수 밖에 없는 한계를 제약공정의 자원능력이 유한하다는 가정에서 출발하는 제약이론으로 자원활용의 최적화를 도모할 수 있다. 본 논문에서는 TOC와 많은 유사점을 가지고 있는 생산시스템인 JIT와 비교하여 아직 국내에는 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 TOC를 기반으로 최적 생산시스템을 연구하고자 한다.
본 연구를 통해 BAGGT를 재조합 B. subtilis를 이용하여 대량 생산하기 위하여 유전자 클로닝, 발현 시스템 구축 및 배지 최적화를 진행하였다. 이중프로모터 시스템을 이용하여 야생형 균주에 비해 42배 효소 생산성이 향상된 발현 시스템을 구축하였다. 또한 PBD 분석을 통해 당밀과 CSL이 재조합 B. subtilis 시스템에서 BAGGT의 생산성에 큰 영향을 주는 인자임을 확인하였으며, 염류의 첨가에 의한 효소 생산성 증대 효과는 미비하거나 부정적이었다. 탄소원으로 당밀을 선택하고 고가의 질소원인 트립톤을 저가의 CSL로 교체한 후 CCD 분석을 통해서 결정된 최적배지 사용 시 최적화 이전의 LB 배지 대비 4.3배의 생산성 증대를 이루었으며, 이는 LB 배지에서 야생형 균주의 BAGGT 생산성 대비 180배의 효소 생산성 개선에 해당하였다. 본 연구를 통해 식품용 효소로서 BAGGT의 대량생산을 위한 공정을 구축하였으며, 이후 정미성 소재 생산에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 ethylene oxide로부터 monoethylene glycol을 주제품으로 생산하는 상용화된 실제 공정의 생산 능력 증가시에 필요한 공정 모사와 에너지 절감을 위한 최적화 연구로서, 공정에 관여하는 다성분계의 기/액 상평형 거동을 NRTL-RK식으로 나타내고, 필요한 총 91개의 2성분계쌍의 상호작용 파라미터 값들로는 8개의 2성분계쌍에 대해서는 Aspen $Plus^{TM}$ 상용 모사기(Ver. 2006)에 내장된 값, 28개의 쌍에 대해서는 상평형 데이터를 문헌에서 조사하여 회귀분석하고 나머지 2성분계에 대해서는 모사기 내의 추산 기능을 이용하여 구한 값을 사용하였으며, 공정 모사 결과와 실제 공정 데이터와의 비교를 통해 상평형 계산의 정확성을 확인한 후, 모사기에 내장된 민감도 분석 기능을 사용하여 전체 에너지 소모량에 대한 각 장치의 민감도를 조사하여 적절한 조절변수를 선정하고 모사기 내에 내장되어 있는 순차적 2차 계획법에 의한 최적화 기능을 이용하여 공정 전체의 에너지 절약을 위한 최적화 작업을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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