다양한 공학분야의 최적화 문제를 해결하기 위해 적절한 매개변수를 설정하기란 번거로운 작업이며, 매개변수 민감도 분석을 통해 적절한 매개변수를 설정하더라도 설정된 매개변수가 모든 문제에 적절한지 판단하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 매개변수를 문제에 따라 적절하게 설정하는 매개변수 자동검보정 (Self-adaptive) 화음탐색 알고리즘이 개발되고 발전하고 있다. 본 연구에서는 지금까지 개발된 자가적응형 하모니서치를 조사하고 그의 특성을 해탐색, 설정 매개변수, 적용성 등으로 구분하였으며, 이 중 매개변수 설정의 번거로움을 없애고, 적절한 매개변수 설정을 통해 해의 성능 향상을 위해 개발 된 6 가지 자가적응형 화음탐색 알고리즘을 선택하여 비교 분석을 수행하였다. 최적화 결과의 객관적인 비교를 위해 대표적인 수학적, 공학적 최적화 문제를 모두 적용 하였고, 다양한 성능 지수 (Performance index)를 사용하여 각 알고리즘의 성능을 정량적으로 비교하였다. 이것은 향후 신규 최적화 알고리즘을 개발하거나 해 탐색의 성능을 향상시키는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전동기 제작과정에서 발생하는 제작공차가 유도전동기 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위하여 확률론적 해석기법을 도입하였다. 단변수 차원 감소법을 사용하여 특정한 확률분포를 갖는 설계변수에 의해 발생하는 성능함수의 확률분포 특성을 예측하였다. 또한 확률성능함수의 평균과 분산의 민감도 정보를 도출함으로써 개별 설계변수의 임의성이 확률성능함수의 분포에 미치는 영향력을 분석하였다. 제안된 기법은 간단한 수학예제와 유도전동기 모델에 적용하여 그 효율성과 정밀도를 검증하였다.
본 연구에서는 복합재 압력용기의 성능지수를 최대화하기 위한 적층 설계변수의 영향도 평가 및 최적설계를 수행하였다. 성능지수를 최대화하기 위하여 압력용기의 내부체적이 고정되어 있다는 가정 하에 헬리컬 및 후프 층의 두께와 후프 층의 길이, 총 세 가지 변수를 고려하였다. 선정된 변수들의 최적화를 위하여 대체모델의 구축에 필요한 반응표면법이 도입되었고, 변수의 영향도를 평가하기 위한 분산분석이 수행되었다. 최적설계 문제는 내압성능 제약조건 하에 성능지수를 최대화하는 문제로 정식화하였다. 도출된 최적화 모델에 대한 추가적인 수치해석을 통해 본 연구의 효용성을 입증하였다.
원격조작시템은 일반적으로 주로봇, 종로봇과 이들을 연결하는 통신채널로 구성되는데, 통신채널에는 반드시 시간 지연이 존재하고 이는 전체 시스템을 불안정하게 만드는 가장 큰 요인으로 알려져 있다. 시간지연으로 인한 불안정성 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되어 왔는데, 최근에는 웨이브변수를 적용한 원격조작시스템이 많이 사용되고 있다. 웨이브변수를 적용하면 통신채널에 시간지연이 존재하더라도 수동성 관점에서 안정성을 보장할 수 있고, 다른 제어방법에 비하여 구조가 간단하기 때문에 구현하기가, 용이한 장점이 있으나, 특성 임피던스에 따른 성능 변화를 해석한 연구는 없었다. 따라서, 본 논문에서는 웨이브변수를 도입한 원격조작시스템에 대하여 특성 임피던스에 따른 성능을 투명성의 관점에서 해석하고자 한다. 또한, 시간 지연이 존재하는 원격조작시스템에 웨이브 변수를 적용한 실험을 통하여 시간지연 시스템에 대한 웨이브 변수의 강인성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 분절 특징 HMM(SFHMM)의 매개변수를 줄이는 방법을 제안한다 SFHMM이 HMM보다 우수한 성능을 보이더라도, SFHMM의 매개 변수 수는 HMM보다 많기 때문에 매개 변수 수를 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 일반적으로 궤적(trajectory)은 경향(trend) 정보와 위치(location) 정보로 분리될 수 있다. 경향은 분절 특징의 변이를 나타내며, SFHMM 변수의 많은 부분을 담당하기 때문에, 경향 정보를 공유할 수 있다면 SFHMM의 매개 변수 수는 감소될 수 있을 것이다. 제안된 방법은 궤적의 경향 정보를 양자화(quantization)에 의하여 공유한다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위하여 영어 데이터베이스인 TIMIT 자료를 사용하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 방법의 성능은 기존 연구와 거의 유사하나, 궤적의 다양한 정보를 이용한다면 궤적 정보의 공유에 의하여 매개 변수를 줄일 수 있을 것으로 보인다.
퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
선형 및 비선형 GPA 기법을 이용한 가스터빈 엔진의 성능예측 및 진단을 연구하고 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하여 최적의 계측변수를 정의하였다. 선형 GPA는 가스가 지나가는 구성품의 계측가능한 온도, 압력, 연료유량, 로터 회전수 등과 같은 종속변수와 효율, 유량과 같은 측정불가능한 독립변수의 관계 방정식을 열역학 법칙, 연속방정식, 질량 및 에너지 보존법칙, 구성품 성능곡선 등으로부터 유도하는 것이며 비선형 GPA는 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분히 고려하기 위해 선형 GPA를 반복적으로 적용하는 방법이다. 본 연구에서 반복기법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하였다.
가스터빈 엔진은 작동시간이 축적됨에 따라 엔진 주요부품의 성능이 점차적으로 저하되며, 내부구성부품 사이에 결함이 발생하기도 한다. 이러한 엔진의 손상여부를 진단하기 위해 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)이 사용되고 있다. 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 스마트무인기용 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하여 보았다.
가스터빈 엔진은 운용시간이 축적됨에 따라 압축기, 연소기, 터빈 등 엔진의 여러 핵심 구성요소의 성능이 저하하게 된다. 따라서, 가스터빈 엔진의 운용에 있어서 높은 신뢰성과 운용비용의 최소화는 엔진 제작자나 사용자 모두에게 있어 중요한 문제이다 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능 변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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