본 논문에서는 선체로부터 멀리 전파해 나아가는 선형파와 선체 가까이에 존재하는 쇄파로 인한 조파저항성분을 최소화시키는 방법을 보여준다. 본 방법은 선형조파저항의 최적화 방법과 시험자료 분석을 통한 쇄파저항의 통계적 최적화방법으로 구성된다. 응용목적으로서, 수선형상이 포물선이고 측면이 수직한 모형을 기본선형으로 택하였고, 선형파를 최적화하는 방법과 경험적인 방법을 통하여서 선체전반부의 횡단면적 곡선을 변화시킨 두척의 수정모형선을 얻었다. 3척의 선형에 대한 시험 및 분석결과로부터 선체전반부의 횡단면적 곡선의 변화에 따른 선형파저항과 쇄파저항과의 상관관계를 살펴보았다. 본 방법으로 선체전반부가 최적화된 선형은 설계속도($F_n=0.26$)에서 기본선형에 비하여 약 47%의 조파저항감소를 보이고 있다.
KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유3tt입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim은 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 금강유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 과거운영자료를 토대로 저수지운영율을 개발하고 시스템단계(system states)를 이용하여 KModSim 네트워크에 운영율을 적용하였다. 금강유역에서 개발한 운영율을 적용하고 모의한 결과 개발된 운영율은 실제저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 운영율 및 시스템단계 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 유역의 다양한 수자원운영모의에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 반강접 강뼈대 구조물의 직접설계시스템의 최적화를 수행하였다. 고등해석은 접합부의 비선형, 기하학적 비선형 및 재료적 비선형을 고려한다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려하였으며, 재료적 비선형은 CRC 접선 탄성계수와 포물선 함수를 사용함으로서 고려하였다. 접합부의 비선형은 Kishi와 Chen이 제안한 3가지 매개변수를 가지는 파워모델을 사용하여 고려하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 기존의 방법들과 비교하였다.
본 연구는 비선형 응답모델과 실수기반의 혼합형 유전자 알고리즘을 적용하여 로터의 트?-발란스(RTB) 기법을 개발하는 데 목적이 있다. 트?-발란스 조절 파라미터의 변화에 따른 트림해석 결과를 이용하여 2차의 근사함수를 이용하는 비선형 응답모델을 개발하였다. 트?편차와 기체의 진동응답을 최소화하기 위해 균형추 무게, 트림 탭(Trim Tab) 및 피치링크 길이를 최적화하기 위한 비선형계획 문제를 정식화하였다. 정식화 결과는 수렴성 향상을 위해 군집최적화 기법을 실변수기반의 유전자 알고리즘에 통합한 혼합형 유전자 기법을 사용함으로써 효율적인 해석이 가능하였다. 비선형 모델을 이용한 본 연구의 방법을 선형모델의 결과와 비교하여 본 연구의 방법을 검증하였으며 비선형모델을 사용하는 경우 선형모델의 결과보다 향상된 응답특성을 계산할 수 있음을 밝혔다.
인체 하지 근골격 시스템의 수학적 모델에 대해 최적제어 기법을 이용하여 최대 높이뛰기 운동을 재현하였다. 근육의 비선형 동적특성에 의해 순동역학 접근방법을 사용하였으며 최적제어는 최적화 프로그램인 마이크로 유전알고리즘과 VF02 비선형 최적화 프로그램을 적용하였다. 최대 높이뛰기 운동을 위한 근골격 모델에서 유전알고리즘만으로는 최적해를 얻을 수가 없었다. 유전알고리즘의 해를 비선형 최적화 프로그램의 초기 예측값으로 하여 도약시간에 따른 최적의 운동 신경자극도를 결정하였다. 이러한 접근방법은 초기의 인위적 예측값 없이 최대높이뛰기 운동에 대한 전역해를 제공하였다.
비행체의 최적궤적문제에서는 최적화의 수렴성 및 효율성을 위해 3자유도 운동역학모델이 이용되며, 비선형 추종제어를 위해서는 6자유도 비선형 운동모델이 이용된다. 따라서, 3자유도 운동역학모델을 통해 획득한 최적궤적을 비선형 추종제어의 기준궤적으로 사용하는 경우에 두 모델간의 상이성으로 인한 문제가 발생하게 되며 성능이 보장하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 두 모델간의 차이를 완화시키기 위한 새로운 최적궤적 생성 방법을 제안하였으며, 성층권비행선의 실제 구속조건과 성능조건 및 제트 스트림을 고려하여 최적궤적을 생성하고 기존 결과와 비교함으로써 제안한 방법의 장점을 검증하였다.
일반적인 비선형 동역학 최적화문제를 비선형 프로그래밍 문제로 변환하는데 제어변수들을 방사성 기본 함수로 근사화하는 방법이 사용되었다. 방사성 기본 함수의 계수들을 연속적으로 보정하기 위하여 최소수정기법에 기초를 둔 비선형 프로그래밍 알고리즘이 연구되었다. 이러한 알고리즘을 실제적인 다변수 제어 시스템에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.
최근 기후변화에 따른 용수사용량의 계절별 변화가 나타나고 있다. 따라서, 효율적인 용수 관리에 대한 관심은 배수지 및 송수 시스템의 운영을 넘어 정수장의 운영에서도 그 변화가 나타나고 있다. 수질관리 측면에 다소 집중되었던 정수장 운영의 중요도는 수량을 함께 관리하는 방향으로 변화할 것으로 전망되며, 따라서 취수 단계에서부터 용수 공급의 전 과정을 고려하는 지능형 정수장 관리시스템이 주목받고 있다. 상수도 공급을 위한 정수장의 운영은 크게 원수의 취수 및 도수, 정수처리, 정수된 용수의 저장, 배수 및 급수의 과정으로 구분할 수 있다. 이때, 원수의 취수와 도수, 정수처리 과정에는 상대적으로 긴 시간이 소요되므로, 정수장의 운영 관리자는 이러한 지연시간을 감안해서 배수지의 상태를 예측하여 취수계획을 결정해야 한다. 한편, 정수장 시설을 운영하기 위해서는 전력이 소모되며, 산업전력 단가는 시간대별 변동폭이 큰 것으로 알려져 있다. 따라서, 정수장의 효율적인 운영을 위해서는 용수의 수요예측과 배수지 수위변동, 취수 및 정수설비의 규모 등을 고려하는 동시에, 전력 단가가 낮은 시간대에 설비를 집중적으로 운영할 수 있는 계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용하여, 수요예측을 바탕으로 장기취수계획을 수립하기 위한 방안을 세 가지로 구분하였으며, 각각의 장단점을 다음과 같이 예상하였다. 1) 24시간 간격으로 시간당 취수계획을 수립하는 최적화 방안, 2) 24시간의 시간당 취수계획을 1시간 간격으로 수립하는 실시간 최적화 방안, 3) 전체 모의기간 동안의 시간당 취수계획을 한번에 수립하는 최적화 방안. 24시간 간격 최적화는 수립 및 적용이 간단한 반면, 실시간 수요변화를 고려할 수 없어 단위시간(24시간) 후반부의 최적화 효율이 떨어지는 단점이 있다. 1시간 간격의 실시간 최적화는 수요변화를 가장 정확히 반영하는 반면, 최적화 수행 횟수가 증가하는 단점이 있다. 전체 모의기간 최적화는 장기 수요예측을 고려한 탄력적 취수계획을 수립하는 반면, 수요예측의 불확실성에 따른 오차 발생위험이 크다. 본 연구에서는 국내 H 정수장을 대상으로 각각의 최적 취수계획 수립 방안을 정수장 운영의 안정성, 탄력성, 경제성 등을 기준으로 비교, 분석하였다.
본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence)방법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도로선형최적화 모형개발의 탐색엔진으로 활용하기 위한 핵심도구인 유전자 연산자(Genetic Operator)의 개발과 적용과정을 통해 그 특징과 유용성을 제시하였다. 균일돌연변이 연산자, 직선돌연변이 연산자. 비균일 돌연변이 연산자, 전체 비균일 돌연변이 연산자 등 4개의 돌연변이 연산자가 탐색영역(Search space)의 가능한 모든 부분을 탐험(Exploration)하기 위해 적용되었으며, 단순교차 연산자, 두 개의 점을 이용한 교차 연산자, 산술교차 연산자, 학습교차 연산자 등 4개의 교차 연산자가 노선대안의 우수한 유전형질을 다음세대에 효과적으로 전달(Exploitation)하기 위해 시험되었다. 사례연구와 민감도 분석과정을 통해 유전자 알고리즘 및 개발 적용된 8개 유전자 연산자의 도로선형최적화과정 도입이 우수한 노선대안을 빠르고 효과적으로 탐색함을 알 수 있었으며, 돌연변이 연산자와 교차 연산자의 효과적 조합이 상호보완기능을 통해 탐색능력의 향상에 큰 영향을 끼치는 것으로 파악되었다. 또한, 개발 적용된 연산자 이외에도 새로운 연산자의 개발 가능성이 무한하며, 이는 도로선형최적화에 유전자 알고리즘의 적용이 타당함을 반증함도 주목할 만하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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