이 논문은 행위 합성(behavioral synthesis)에서 전력 소모 최적화를 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 전력 최적화를 위한 여러가지의 하드웨어 할당/바인딩(allocation/binding) 문제들이 네트워크 플로우 문제로 나타내어 질 수 있고, 최적으로 풀릴 수 있음이 보여졌다. 그러나, 그 연구에서는 고정된 스케줄이 가정되고 있다. 이와 관련해서 주어진 스케줄에 대한 하드웨어 할당/바인딩 문제를 위한 최적의 네트워크 플로우 결과가 주어졌을 때, 주어진 스케줄을 일부분 바꾼 것에 데란 새로운 최적의 네트워크 플로우 결과를 얻는 것이 주요 문제이다. 이 때문에 우리는 네트워크 구조와 플로우 계산간의 관계에 대한 분석으로 부터 최대 플로우 계산 단계와 최소 비용 계산 단계의 2단계 과정을 고안하였다. 실험결과를 통해 우리의 설계가 스케줄의 영향과 각 스케줄에 대한 최적의 바인딩을 이용함으로써 전력 소모와 계산 시간에서 매우 향상된 결과를 얻을 수 있음을 볼 수 있다.
컴퓨터의 눈부신 발달에 힙입어 실험 또는 해석적 방법으로 일반 구조물이나 기계구조물의 진동특성을 손쉽고 정확하게 파악하는 것이 가능하게 되었다. 그런데 최근의 산업현장은 지금까지의 정확한 구조해석에만 그치지 않고 이를 바탕으로 강도 개선, 재료 절감을 통한 원가절감, 중량 최소화 문제등의 차원에서 동적인 특성의 변경을 요구하고 있다. 이러한 문제는 그 중요성에도 불구하고 여전히 설계자의 경험이나 시행착오에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 구조물 결합부분에 주목하여 동특성의 변경 문제를 해석하고자 하였다. 즉 거의 모든 구조물이 결합부를 가지고 있는데 결합부 특성을 정확히 파악할 수 없기 때문에 리벳이나 보울트나 어떤 특수한 형태 결합부가 구조물의 특성에 주는 영향을 예측하기 어렵다. 이러한 결합부이 특성을 알아내고 구조물 동특성 변경 및 개선안을 제시하는 최적설계를 위해 감도해석기법은 아주 유효하게 쓰일 수 있다. 한편 구조물의 대형화, 복잡화는 구조물 동특성 해석에 더욱 많은 계산시간과 용량이 큰 전자계산기를 필요로 하게 되었으며, 분계의 결합부위가 변경되거나 결합형태가 변했을 때 전계의 동특성을 다시 해석할 필요없이 분계만의 정보로부터 전계의 동특성을 알아낼 필요가 생겼다. 이러한 의미에서 구조물의 분계로부터 전계의 동특성을 해석을 위한 부분구조합성법이 대두되게 되었다. 본 연구에서는 이러한 감도해석과 부분구조합성법의 공통된 문제를 일치화하고자 하였다. 즉 감도해석기법을 이용하여 필요한 구조물의 동특성에 부합하는 결합부의 최적한 설계변수를 규명하였고 이렇게 구해진 결합부의 설계변수와 분계의 정보를 알고리즘이 비교적 간단하고 오차가 적은 축소임피던스 합성법에 적용하여 전계의 동특성을 해석함으로써 감도해석기법과 축소임피던스 합성법의 통합적용이 최적설계와 이에 따른 동특성 해석에 효과적인 방법임을 보이고자 하였다. 대상구조물은 구조물 결합의 기본적인 형태인 T형을 선택하였다. T형 구조물은 분계 A(16개의 사각요소)와 분계 B(8개의 사각요소)로 이루어져 있으며 두개의 스프링으로 결합되어 있다. 설계변수는 강성에 국한하였으며 결합부의 결합형태는 탄성결합과 강결합으로 하였다. 감도해석과 축소임피던스 합성법에 의해 구해진 고유진동수와 FRF를 상용 유한 요소 해석 패키지인 MSC/NASTRAN을 통하여 검증하여 이 연구의 타당성을 검토하였다.
본 연구에서는 구조물의 최적설계에서 나타나는 여러 가지 불확실성을 고려하기 위해 퍼지이론을 도입한 다목적 강구조 퍼지 최적설계에 관한 연구로, 다목적 퍼지 최적설계가 단일 목적의 최적설계보다 합리적인 설계가 됨을 보이는데 목적이 있다. 최적설계에 시용된 목적함수는 구조물의 중량과 처짐을 최소화하는 다목적 함수로 취하였고, 제약조건은 하중저항계수설계법(AISC-LRFD, 1994)의 설계규준을 따랐으며, 구조해석은 기하학적인 비선형을 고려한 유한요소해석법을 이용하였다. 성질이 서로 다른 다목적을 가지는 최적문제를 다루기 위하여 소속중요도 적용법과 목적중요도 적용법을 이용하여 다양한 최적해를 구함으로써, 사용자에게 현실여건에 알맞는 합리적인 최적 해를 선택할 수 있는 가능성을 제시하였다.
선체와 같이 복잡 대형 구조물에 대하여 유한요소법 등의 직접구조해석을 통한 최적설계를 수행하는 데에는 반복적인 구조해석으로 인한 막대한 계산량의 처리가 매우 심각한 문제로 대두된다. 본 연구에서는 이러한 반복구조해석에 소요되는 계산시간을 절감하기 위하여 최적구조설계 과정에 기저축소에 의한 재해석기법을 적용하여 보았고, 또한 본 설계기법을 간단한 격자구조물과 실제적인 선체의 최소중량 설계 문제에 적용함으로써 그 유용성과 정도를 확인하였다.
정면밀링은 급속 가공을 매우 효율적으로수행할 수 있기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 밀링커트는 단속 절삭 공구로서 절삭날의 단속절삭작용에 의한 변동적삭력과 여러날의 동시가공에의한 절삭력의 교란 때문에 절삭성이 기계가공에 문제가 되어 왔다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 기계설계자들은 절삭 력의 교란에 의하여 일어나는 진동을 줄이기 위하여 기계구조의 강성을 증가시켰으나 이것은 비용이 많이 들게 되므로 공구 형상을 개선하여 안정된 절삭을 시도하였다. 본 연구에서는 절삭력 모델을 이용하여 변위 발생의 원인인 절삭력변동을 최소로 하는 커터의 형상을 3차원으로 최적 설계하였다. 최적 설계 제작된 공 구와 재래식 공구를 사용하여 절삭력, 공구수명, 표면조도를 측정하였다. 최적 설계 제작된 공구와 재래식 공구에 의하여 측정된 결과들을 비교 검토하여개발된 공구의 절삭특성을 규명하였다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.
본 논문은 동작 주파수에 따른 임피던스 분석을 통해 무선 전력 전송 컨버터의 최적 설계 방법을 제안한다. 기존의 무선 전력 전송에는 크게 4가지의 토폴로지가 있는데 본 논문은 SS 토폴로지에 대한 최적 설계 방법을 제시한다. 무선 전력 전송이 가지는 근본적인 특징인 코일 간의 낮은 커플링 계수로 인해 컨버터 설계 시 많은 제약 사항들을 고려해야 한다. 일반적인 변압기와 달리 코일 간의 커플링 계수가 0.2 안팎이므로 충분한 자화 인덕턴스를 가지기 위해서는 코일의 턴 수를 늘리는 방안이 있으나 턴 수에 따라 코일 저항이 늘어나, 도통 손실이 증가하는 문제가 있다. 또한 낮은 자화 인덕턴스는 높은 자화전류에 의한 컨버터의 1차 측 전류의 상승을 야기하며, 도통손실을 증가시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선 전력 전송용 컨버터의 최적 설계를 임피던스 변화의 관점에서 수학적인 분석을 통해 제안하고, 그에 따른 시뮬레이션으로 검증하고자 한다.
철도 운영측면에서 비용을 최소화하는 최적노선을 설계하기 위해서는 다양한 지형 위에 설계기준에 맞는 노선을 배치하여야 하며, 절토량과 성토량을 최소화 하거나 이 둘의 합을 균형화 하여 공사비용을 최소화하고 있다. 열차의 효율적인 운행을 가능하게 하는 노선의 설계는 다양한 변수의 해 공간을 모두 고려하여야하기 때문에 조합최적화의 문제라고 할 수 있다. 본 연구에서는, 공사비를 최소화 하는 최적 철도 노선을 설정하기 위한 수리적 모형을 개발하였으며, Genetic Algorithm을 사용한 문제의 해석을 하였고, Algorithm과 결과를 활용한 철도 최적 노선 설계 개념을 정립하였다. 그리고 가상의 구간에 대한 사례적용을 통하여 본 연구에서 제시하고 있는 방법론에 대하여 평가하여 성토량과 절토량을 균형화 할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 실제적으로 수명 동안의 에너지 비용이 공사비보다 높은 현실에서 철도노선설계의 최적화 과정에서 중요하게 활용될 수 있을 것이다.
혼합·이산 비선형 최적화문제 해결을 위한 전역적 최적화 알고리즘이 개발되었으며 이 알고리즘은 확률적 최적화기법인 유전알고리즘을 사용한다. 유전알고리즘은 다양한 설계변수를 처리하는데 적합하다. 그러나 기존의 유전알고리즘이 특별히 잘 수행되지 않는 상황이 많이 존재하기 때문에 혼합화에 대한 다앙한 방법이 개발되어지고 있다. 따라서 이 논문은 유전알고리즘에서 최적해 주위에 대한 국고수수렴기법과 정밀 탐색법을 구체화시킨 새로운 혼합유전알고리즘(NHGA)을 개발했다. 사례연구에서는 혼합·이산 비선형 최적화문제를 해결하는데 있어서 NHGA가 상당한 능력을 제공하며 효율적이고 우수한 해를 제공할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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