산업의 발달에 따라 배전계통의 자동화가 서서히 자리 매김하고 있다. 이에 따라 배전계통에서 발생하는 사고를 계통의 상태와 신뢰도를 동시에 만족시키고, 빠른 시간 내에 복구하는 문제는 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 배전계통 사고복구 문제는 많은 개폐기들의 조합에 의해 구성되어 있고, 계통의 구성상태 와 연계선로의 예비력 등 많은 제약조건들로 인하여 사고복구에 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 유전 알고리즘과 Tabu Search (TS) 기법을 이용하여 계통의 사고 후 선로손실과 신뢰도손실을 최소로하는 배전계통 사고복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 전역 최적해 탐색 및 여러 해의 동시 탐색이 가능한 유전알고리즘과 전역적 탐색은 약하지만 빠른 시간 내의 국부적 탐색(local search)이 우수한 TS를 서로 연계한 알고리즘의 우수성을 계통의 모의실험을 통하여 증명하였다.
VLSI 셀 배치문제는 셀(노드)과 넷으로 구성된 회로를 최소의 비용과 제약조건을 만족하면서 칩 위에 배치하는 문제로 지금까지 여러가지 다양한 배치 알고리즘들이 제시되어왔다. 배치 알고리즘은 입력으로 회로정보를 받아서 결과를 숫자 데이터로 출력하기 때문에 알고리즘 개발자는 배치결과를 숫자 데이터로 분석할 수 밖에 없다. 이런 점에서 실험 결과에 대한 신뢰성 문제가 발생될 수 있는데 2003년 발표된 밴치마킹에 관한 논문[1]에 따르면 뛰어난 성능을 가진 대표적인 알고리즘들을 비교 분석한 결과 실제 최종 배치된 결과에서 셀들의 오버랩 현상과 균일하지 못한 배치 등 몇 가지 문제점들이 지적되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 알고리즘 개발자가 실험 결과를 가시화해서 직접 확인하고 분석할 수 있는 가시화 도구를 제안한다. 또한 가시화 도구는 결과분석을 통해 보다 향상된 알고리즘 개발에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.
반복 비선형 계획법의 하나인 선형화 기법을 절대수렴의 전제아래 합성 구조물의 최적 설계에 응용한다. 선형화 기법은 설계문제의 제약조건을 선형화된 등가 제약조건으로 변형시키며 active-set 정책을 구사한다. 결과, 매 설계단계에서 풀어야 할 상태 및 수반 방정식의 수를 줄임으로써 실질적인 계산의 절감을 기한다. 기둥으로 받쳐진 판-보 구조물은 최적화 기법의 능력을 시험키 위한 합성구조물의 좋은 예로서, 설계결과 선형화 기법은 만족할만한 수렴치로써 최적해를 산출함을 알 수 있고 나아가 이 방법은 모든 종류의 최적화 문제에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 다단계다목적함수 최적화(MLMO)를 통해 철근콘크리트 뼈대구조의 최적해를 일단계단일 목적함수 최적화(SLSO)에 의한 결과와 비교하였다. MLMO방법에 의해서 간단히 가중치(Weighting factor)를 도모함으로써 경비와 처짐의 두가지 목적함수를 만족시키는 것이 가능했으며, 단계별로 제약조건식의 수를 감소시키고, 문제형성의 비선형성을 감소시킴으로써 최적화의 과정을 효율적으로 수행할 수 있었다. 또한 각 부구조물간의 설계변수의 변화에 의한 부재력의 변화를 제약조건에 반영하기 위하여 부재력변화량 추정을 하였고 부구조물의 최적화시 부재감 결합(coupling)이 가능하도록 하였다. 부구조물의 최적화시 선형화된 구조시스템의 선형화된 목적함수와 제약조건식을 사용하여 재해석 과정을 효율적으로 감소시킬 수 있었다. 최적화 과정중 초기에는 설계변수에 대한 비교적 큰 이동한계의 사용이 가능하였으며 반복회수 4호 정도에 최적해로의 효율적인 수렴이 이루어졌다.
본 논문에서는 용량제약이 있는 설비의 위치선정 및 수요자 할당 문제(Capacitated Facility Location-Allocation Problem)에 대한 정수계획 모형과 해법을 제시하였다. 이 문제는 설비를 설치할 수 있는 후보지의 집합과 각 후보지별로 설치 가능한 설비의 용량 및 설치비용, 수요를 만족시켜야 할 수요자의 집합 및 각 수요자와 설치 후보지 사이의 운반비용이 주어져 있을 때, 설비들의 설치비용과 수요의 운반비용의 합을 최소화하는 설비의 설치 위치 및 대수 그리고 수요자와 설비간의 연결상태를 구성하는 문제이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 두 가지 정수계획모형을 제시하고, 이 모형에 대한 최적해를 구하기 위한 다면체적 절단평면을 이용한 분지-절단해법(Branch-and-cut algorithm)과 열생성기법을 이용한 분지-평가해법(Branch-and-Price algorithm)을 제시하였다. 제시된 모형과 해법은 물류시스템의 설계 및 정보통신시스템의 통신설비 위치선정 등에 활용될 수 있다.
본 연구는 애너그램(anagram) 문제해결 과제에서 발생하는 제약들(영어 철자연쇄 집합의 출현 확률과 단어 내 위치 확률)을 동시에 병렬적으로 만족시키는 확률 모델 학습과정을 보인다. 애너그램에 관한 많은 선행연구들은 이 문제해결 과정이 단순히 기호처리적인 층위뿐만 아니라 하위기호적(subsymbolic) 층위에서의 상향식 처리로 인해 일어남을 밝혀왔고, 주로 영어 철자의 연쇄체의 확률값을 이용해왔다. 본 연구는 확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)을 통해 애너그램 문제해결이 한 번씩 끝날 때마다 철자 연쇄체의 출현 및 위치 분포 확률이 어떻게 유연한 변화를 갖는지에 집중한다. 하나의 문제를 풀고 나면 본 모델은 그 전 문제를 풀었을 때의 상태 패턴으로부터 변화를 보인다. 이러한 분포 변화를 통해 하위기호적 활동의 영향이 문제해결에 있어서 학습구조의 유연한 변화에 중요한 영향을 끼친다는 점을 확인했다.
대부분의 제품 생산 시에는 시제품을 제작하여 이에 대한 성능 심사를 통해 미비한 부분을 보완하기 위한 재설계 작업과정을 필요로 한다. 설계 작업에 가장 중요한 부분인 특정 설계 변수에 대한 민감도의 파악은 설계 작업의 핵심적인 역할을 하고 있다. 대개의 경우 진동설계를 위한 설계변수로 구조물의 단위면적, 길이, 재료의 성질과 같은 물리적인 변수를 많이 활용하고 있으며 이러한 변수들에 대한 민감도 해석 기법들은 이미 많은 연구를 통해 실용화되고 있다. 그러나 이러한 변수만으로는 주어진 조건을 만족하도록 설계하기가 어려운 경우가 있다. 이런 경우는 부가구조물을 첨가하여 저진동 설계조건을 만족하는 구조물을 제작하는 것이 보편적이다. 한편, 구조물의 최적화 과정에서 고유진동수를 고려해야 하는 경우가 많다. 저주파 영역의 문제에서는 첫번째 고유진동수가 구조물의 진동량에 관계되는 중요한 요인이 되고, 또한 공진에 의한 문제가 발생했을 경우에는 고유진동수를 옮겨서 공진을 회피할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 에어컨 실외기의 진동을 저감하고 그로 인한 구조기인 소음을 저감하기 위하여 음압 레벨을 바탕으로 정한 관심 주파수 영역에 고유진동수가 존재하지 않도록 부가구조물을 최적화하였다. 최적화에 필요한 민감도는 신뢰성 있는 유한요소 모델을 구성하는 것이 쉽지 않으므로 실험으로 구한 주파수 응답함수를 이용하였다.
본 논문은 조선소에서 계획기간동안 각 플랜트의 생산일정에 따른 블록의 모든 수송요구량이 미리 알려져 있는 정적인(static) 수송환경을 고려한 트랜스포터 일정계획문제를 다룬다. 조선소 내에서 블록들의 수송은 몇 가지 특성을 가진다. 500톤을 초과하는 거대 블록들은 2대 이상이 결합된 새로운 형태의 트랜스포터를 이용하여 운반된다. 운반이 요구되는 블록들 중 일부는 계획기간동안 규정된 출발요구시각에 pick-up되기를 요구하는 반면 나머지 블록들은 계획기간동안 규정된 도착요구시각 전에 delivery되기를 요구한다. 이러한 트랜스포터의 결합 및 시간 제약은 문제를 더욱 복잡하게 하는 요인이 된다. 본 논문에서는 계획기간 내에 모든 블록운반 요구사항들(출발지와 도착지, pick-up과 delivery 시각, 톤수, 결선 등)을 만족시키는 트랜스포터 일정계획문제를 다룬다. 트랜스포터 일정계획문제에서 중요한 주제는 총 로지스틱스 시간 (공차운행시간, delay 시간 및 tardy 시간)을 최소화하기 위해 계획기간 내에 최소의 트랜스포터 운영대수로 각 트랜스포터에 어떤 블록을 할당하고 어떤 순서로 운반할 것인 지를 결정하는 것이다. 이에 본 논문에서는 주어진 트랜스포터 일정계획문제를 해결하기 위해, 1단계에서 최소비용 네트워크 흐름문제를 근간으로 트랜스포터의 최소사용대수를 구하고 이를 기초로 2단계에서 각 트랜스포터에의 블록 할당과 운반순서를 결정하는 2단계 휴리스틱 알고리즘을 제안한다.
수자원의 개발 및 관리 문제에 있어 양적인 문제가 질적인 문제에 우선하여 왔으나 산업화와 생활수준의 향상에 따라 질적인 문제도 양(量)적인 문제만큼 중요하게 되었다. 본 연구에서는 수량과 수질문제를 동시에 고려하면서 수계내의 저수지 시스템을 종합관리하는 방안을 제시하며, 개발된 인(燐) 수지(收支) 모형(模型)에 따라 저수지 수질을 장기예측하는 기법도 제시한다. 개발된 기법은 5개의 저수지 운영을 감안한 한강 유역의 저수지군 관리에 적용하였으며, 적용 결과 수량적인 면과 수질적인 면에 있어 시간과 공간적으로 편기된 수자원을 모든 제약(制約) 조건(條件)을 만족시키면서 활용할 수 있다는 것을 입증하였다.
MQTT-SN(Message Queuing Telemetry Transport - Sensor Network) 프로토콜은 센서 기반의 IoT(Internet of Things)환경에서 사용되는 메시지 전송 프로토콜이다. 이 MQTT-SN 프로토콜은 메시지 전송 중간에 중개자(Broker)를 둔 발행-구독 모델(Publish-Subscribe Model)로 각 IoT 장치들이 메시지를 전달 할 때 반드시 중개자를 통해 메시지를 주고 받는 모델이다. 하지만 MQTT-SN 프로토콜은 메시지 보안, 상호 인증, 접근 제어, 중개자 보안등을 만족하는 보안 관련된 기능을 제공하고 있지 않다. 이에 따라 최근 다양한 보안 문제가 발생하고 있으며, 보안이 필요한 상황이 대두되고 있다. 본 논문에서는 MQTT-SN의 보안 요구사항을 다시 한번 살펴보고, 이 프로토콜이 적용되는 IoT의 자원이 제한된 환경에서의 제약 조건을 만족하면서 보안을 향상시키는 수정된 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 기존과 다르게, 보안 필드와 인증 서버가 추가되었으며 이를 통해 보안 요구사항을 만족시키도록 한다. 더불어 제안된 프로토콜을 실제 구현 및 테스트하고 에너지 소모 관점에서 제안된 프로토콜이 실제 사용이 가능한지 평가하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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