이 글의 앞부분에서는 소각로 관련 선진기술 중에서 소각 연소실부분에 대한 내용을 검토하고, 저공해화를 위한 연소실을 설계할 때 고려해야 할 인자들을 도출한다. 이러한 설계인자들에 대한 정량적인 평가는 설계개념 확인 및 설계인자의 검토를 위한 연소, 유동, 열전달 등 실험실 규모의 실험과 열유동의 전산해석 기법을 활용하여 설계변수의 최적화를 통해 이루어진다. 이 글에서는 컴퓨터. 프로그램을 사용하는 전산유동해석, 축소 모형장치를 사용하는 실험 등 열유동 해석법과 고형 폐기물의 연소특성을 분석하는 실험적.이론적 접근법을 소개한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.211-218
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2010
다구찌는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 구하는데 필요한 수행측도로서 신호대 잡음비를 이용하여 자료 분석을 하였다. 다구찌 품질공학은 품질을 개선하는데 있어서 큰 기여를 하였으나 자료 분석하는데 있어서 망목특성에서의 신호대 잡음비의 사용은 많은 문제점이 지적되었고 여러 학자들에 의하여 대체방안 연구되었다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망은 유연한 모형 선택과 학습능력은 알수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 논문은 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾는데 있어서 문제가 되는 신호대 잡음비을 사용하지 않고 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하고자 한다. 아울러 예제를 들어 기존의 다구찌 방법과 새로이 제안한 대체방안을 비교하고자 한다.
본 연구에서는 이산화탄소 소화설비의 설계이론, 소방방재청 고시 제2012-11호, KS B 6261과 최적화 기법 중 최대 경사법을 바탕으로 이산화탄소 소화설비의 설계인자를 최적화할 수 있는 설계프로그램을 개발하였다. 설계프로그램은 정립된 로직 및 알고리즘을 바탕으로 C++ 컴파일러를 이용하여 개발하였고 윈도우 운영체계에서 운영되도록 하였다. 이산화탄소 소화설비 설계인자의 최적화는 제한조건으로 구속되어있는 약제유동율, 방출시간 및 설계변수(배관내경 등)를 최소화하였다. 시험장치에 의해 설계프로그램의 성능을 검증하였고, 소방분야에 최적설계의 기틀을 마련하였다. 또한 최적설계인자를 바탕으로 이산화탄소 소화설비를 시공함으로서 소화설비의 효율성을 높이고 화재진압을 극대화할 것으로 본다.
최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.
최근의 많은 연구로부터 인쇄광택에 대한 코팅구조의 영향이 보고되고, 거론되고 있다. 그러나, 다각적이고, 다양한 잉크량 범위에서 인쇄광택의 개별적 인자에 대한 독립적 영향은 보고된 바 없다. 본 고에서는 다양한 코팅재료와 이어진 캘린더링 공정을 조합하여 Full-factorial실험설계에 준한 모델시료를 제작하고, 특성화하였다. 더불어 공극이 없지만 넓은 범위의 거칠음 수준을 가진 필름을 포함하였다. 통계도구를 사용하여 각 인자의 독립적인 영향을 추출하므로써, 각 구조인자의 함수로서 인쇄광택의 정량적인 반응도를 얻을 수 있었다. 결과는 60도와 75도 광택으로 표현하였다. 잉크공급량의 증가는 코팅층 거칠음의 영향을 약화는 시키되 배제시킬 수는 없었다. Matte급의 코팅층에 대한 인쇄광택은 코팅거칠음이 가장 큰 영향인자로 나타났다. 이는, 잉크필름의 Leveling을 저해하는, 큰 잉크필름의 분열형태와 코팅면을 따라 흐르며 형성되는 잉크필름 때문으로 생각되었다. 공극구조의 영향은 전반적으로 높은 잉크량과 백지광택수준에서 가장 크게 나타났다. 전체적으로는 코팅거칠음이 인쇄광택에 가장 강한 인자였으며, 공극크기, 공극부피가 뒤를 이었다. 그러나, 광택지 영역에서는 공극크기가 가장 강한 영향인자로 구분되었으며, 거칠음, 공극부피가 뒤를 이었다. 이러한 결과는 인쇄품질 측면에서 코팅을 최적화하는데 활용될 수 있을 것이다.
효울적인 수자원 관리를 위해 홍수, 가뭄예측을 비롯한 수문분석이 필수적이나 입력자료 구축시스템의 한계로 인해 다양한 수문 데이터를 활용한 연구가 부족한 실정이다. 입력자료의 안정적인 구축뿐 아니라 입력자료의 다양화 및 최적화를 통해서 수문분석의 정확성을 향상시킬 수 있으며 이를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지표면과 지표아래의 토양 수분 상태를 개념화한 분포형 수문 모델을 이용하여 대표적인 기상-수문 인자인 강우, 토양수분 및 증발산 데이터를 적용함으로써 입력자료를 최적화하기 위한 방법을 연구하였다. 연구결과 강우-유출모형의 회귀분석에서 결정계수 값이 0.8 이상으로 신뢰할 만한 수준을 보였으며, 연구지역의 유출특성이에 입력자료의 최적화 정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 강우-유출모형 입력자료의 다각화 및 최적화 연구를 통해 수문 자료 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있으며, 분석 결과로부터 개념적 강우-유출 모형의 안정성을 검증할 계획이다.
목적 : 평행영상(Parallel imaging)기법의 개발로 긴 촬영시간 때문에 종종 사용되지 못하던 삼차원 영상기법이 최근 들어 환자 병을 진단하는데 새로이 사용되고 있다. 이 연구의 목적은 최근에 뇌 영상에서 개발되어 이용되고 있는 삼차원 자기공명영상을 사람의 뇌에서 짧은 시간 내에 얻을 수 있도록 2차원 평행영상 기법을 사용한 최적화 방법을 연구하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사 장비는 3.0T 자기공명영상장치를 이용하였으며 8-채널 SENSE(sensitivity encoding) 머리 코일을 이용하였다. 팬텀 및 3명의 사람 머리에서 영상을 얻었다. 세 가지의 삼차원 영상법인 3D T1WI, 3D T2WI 및 3D FLAIR 영상 방법에 대하여 평행인자(SENSE factor)의 변화에 따른 팬텀 영상을 얻었다. 각각의 영상법에서 영상획득에 적당한 SENSE 인자를 찾기 위해 Phase encoding 방향과 Slice encoding 방향을 조합한 SENSE 인자를 변화시키면서 영상을 얻었다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR), 감소분율(Percent Signal Reduction Rate, %R), 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과 : 팬텀을 이용한 SENSE 인자 변화에 따른 SNR 및 %R 값의 변화 결과 3D T1WI 방법에서 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우 약 0.2%의 신호 감소가 나타났고 영상시간은 5분 이내였다. 3D T2WI 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우에 약 1.0% 신호 감소가 나타났고 영상 시간은 약 5분 이내였다. 3D FLAIR 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 4를 사용한 경우에 약 0.2% 신호 감소가 나타났고 영상시간은 약 6분이었다. 사람을 대상으로 할 경우 3D T1W 및 3D T2W영상에서 SNR 및 CNR은 SENSE 인자를 3으로 한 경우에서 SENSE 인자를 4로 한 경우 보다 높게 나타났다. 3D FALIR 영상의 경우 CNR은 SENSE 4에서는 SENSE 3에 비하여 낮았다. 결론 : 본 연구에서는 3가지 3차원 영상법을 실제 임상적용이 가능한 시간 영역에서 SENSE 인자를 변화 시키면서 치적의 영상을 얻도록 하는 연구를 실시한 결과 SNR 감소를 최소화 하면서 영상획득 시간을 약 5분에서 6분 정도 소요되는 2차원 SENSE 인자를 찾았다. 이를 뇌 영상에 적용하였을 경우 SENSE 인자를 적용하지 않은 경우와 비교하면 신호 감소는 최소화 하면서 영상의 질은 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 3D T1W및 3D T2W는 SENSE 인자를 3으로 3D FLAIR인자는 SENSE 인자를 4로 하는 것이 환자를 대상으로 한 뇌 영상에 적합하다고 생각된다. 앞으로는 이들 영상법이 뇌 영상뿐만 아니라 다른 영역의 영상에 적용을 위한 최적화가 필요하다고 생각된다.
변위 근거 유한요소해석을 사용하는 대부분의 위상 최적화 기법은 요소의 안정성 부족으로 인하여 체스판 무늬가 주기적 형태로 반복하여 설계영역 내부에 나타난다. 본 연구에서는 선형요소를 이용하면서 최적화 알고리즘의 안정성에 영향을 주지 않고 간단하게 모든 최적화 알고리즘에 이용 가능한 체스판무늬 형성 방지책을 개발하였다. 본 연구의 체스판무늬 형성 방치책에서는 먼저 각 선형요소를 구성하는 절점들의 부치분율을 설계변수로 선정하고, 요소내부의 부피분율을 설계변수로 표현하기 위한 선형 보간함수로 선형요소들의 형상함수를 선정하였다. 그리고, 설계변수와 등가 재료상수와의 상관 관계식은 평균장 근사이론을 이용하여 균질화된 재료에 벌칙인자가 도입된 관계식을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 순차이차계획법인 PLBA 알고리즘을 이용하여 위상 최적화문제를 해석하였다.
조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)[3]과 Local Search Heuristic Algorithm[8]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로, 다수의 Ant들이 Tour들을 찾는 ACS(Ant Colony System) Algorithms[4][6][7]을 소개하고, ACS에서 Global Optima를 찾는 과정에서, 이미 이루어져 있는 Ant들의 Tour결과들을 서로 비교한다. Global Updating Rule에 의해 Global Best Tour 에 속해 있는 각 Ant Tour의 edge들을 update하는 ACS Algorithm에, 각 루프마다 Ant Tour들을 우성과 열성 인자들로 구분하고, 각각의 우성과 열성 인자들에 대해서 Global Updating Rule에 기반한 가중치를 적용(Weight Updating Rule)하므로서 기존의 ACS Algorithm보다 효율적으로 최적 해를 찾아내는 방법에 대해서 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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