본 논문에서는 임의의 충격이 있는 시스템 모형에서, 두 가지 시스템 관리정책인 임의점검정책과 주기점검 정책을 채택 한다. 시스템의 상태와 수리에 관련된 비용들을 고려한 후, 각 관리정책 하에서 장시간에 걸친 단위시간당 평균비용을 최소화하는 최적 점검주기를 구하고, 두 관리정책의 비교연구를 수행한다.
본 논문은 중수로 내의 중수증기 회수 계통을 효율적, 경제적으로 운전하기 위하여 현 계통의 문제점을 분석하고, 이를 해결할 수 있는 제어알고리즘에 대해 연구하였다. 또한 PLC로 시제품을 개발하고 이를 기존 제어시스템과 병행설치하여 운전함으로써, 원자로 건물내의 습분 정도에 따라 변하는 DRYER 베드의 흡착능력에 연계된 운전 및 휴지상태(Idle running)를 없애는 최적 운전 방안을 도출하였다.
친환경적인 분산기법으로 강력초음파 분산기법이 최근에 여러연구자들에 의해 적용되어 그 성과를 나타내고 있다. 에폭시-층상실리케이트 제조기법 중 가장 중요한 물성향상이 동반 상승되는 경우 분산처리를 통한 나노콤포지트 제조에 있다. 분산능력의 최적상태를 찾기 위해 초음파 적용시간을 4가지 적용시간을 달리하여 제조된 나노콤포지트 기계적, 전기적강도를 측정하여 와이블 확률분포 통계처리를 한 결과 전기적 절연파괴강도와 기계적 굴곡강도에서 최적의 분산상태를 얻을 수 있었다.
수중에서 발사체가 고속으로 주행할 때 발사체의 머리 즉, 캐비테이터 만이 물과 접촉한 상태에서 커다란 공동이 발생하여 몸체 전체를 뒤덮는 초공동현상이 발생한다. 초공동 상태에서는 발사체는 저항이 감소되어 매우 빠른 속도를 낼 수 있게 된다. 더욱이 캐비테이터가 적합한 형상을 가지게 되면 매우 낮은 압력저항을 유지하고 전체적인 저항도 획기적으로 줄일 수 있기 때문에 본 연구에서는 주어진 작용환경 하에서 저항을 최소화 하기위한 최적의 캐비테이터 형상최적설계 문제를 고려하였다. 그리고 효율적인 캐비테이터 형상최적화를 위해 공동과 캐비테이터 형상을 하나의 죄적화로 변환한 동시최적화기법을 수행하였다.
주로 경험에 의존하여 최선의 상태를 구하는 설계방식에 반하여 수학적인 해석방법을 사용하여 체계적으로 최상의 결과를 얻고자하는 것이 최적설계이다. 이때 상태의 해석방법 뿐아니라 비선형의 설계함수의 최적화에 관한 기법 연구가 요구된다. 해석적인 비선형 최적화의 기법중 공학설계에 사용할 수 있는 수렴속도가 빠르며, 사용하기에 편리하다고 알려진 반복 이차 계획법(Recursive Quadratic Programming Method)의 매개변수들의 역할을 살피고 이들의 변화에 따른 수치성능을 비교 분석하여 계산효율이 개선된 수치적 알고리즘을 제시하였다. 설계함수들의 일차 미분정보를 이용한 근사 이차 미분정보에 의하여 최적해의 접근속도가 빠른 RQP 알고리즘의 평가를 위하여 구조물의 무게를 최소화하면서 유한요소의 응력, 변위, 최소고유진동수등의 제한조건을 만족하는 주어진 형상의 최적단면을 가지는 구조물도 설계하였다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
화학공정 비정상상태 모사에 있어서 계산상 불리한 특성인 불연속성과 stiff한 성질에 대처할 수 있도록 sequential-clustered구조를 기본으로 하는 모사기에 불연속 처리 루틴을, 구현하였고, stiff성질의 완화를 위해 공정의 동특성 차이에 기인하는 latency를 이용하여 적절한 clustering기법으로 cluster크기를 결정하는 pre-processor를 개발하였다.
형상은 3차원이지만 2차원 문제로 이상화하여 해석할 수 있는 탄성구조물의 최적설계를 내연기관 연결봉(Connecting Rod)을 예제로 사용하여 진행하였다. 연결봉은 각 부위에서의 두께는 다르나 평면응력상태에 있다고 가정하였다. 연결봉의 질량을 최소화하기 위해 두께의 분포 및 2차원 모델 경계의 모양을 설계변수로 채택하였고 설계변수 및 응력치에 대한 제한조건을 적용하였다. 설계감도계수 계산을 위해 Variational Formulation, Material Derivative, Adjoint Variable이론을 도입하였고 최적화 방법으로는 Gradient Projection Method를 사용하였다. 최적설계 결과 현재 사용중인 연결봉 무게의 20%를 줄일 수 있음이 밝혀졌다.
인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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