무선 센서 네트워크에서 관심지역이 각 센서에 의하여 얼마나 잘 센싱되는지의 정도에 대한 커버리지(coverage)와 센서에 의하여 센싱된 데이터를 싱크노드까지 얼마나 잘 전달될 수 있는지의 정도에 관한 연결성(connectivity)은 중요한 연구 분야이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 센서 네트워크에서 p-coverage와 q-connectivity ($q{\leq}6$)를 만족하는 최적의 센서 배치패턴 문제에 관한 연구 결과를 기술한다. 특히, 1-coverage의 경우 최적이라 알려진 삼각 격자 패턴에 대하여 p-coverage와 6-connectivity을 만족하도록 하는 배치 방법을 제시한다.
본 논문에서는 PS-LTE(Public Safety-Long Term Evolution) 환경에서 단독기지국의 설치에 있어서 전체 사용자의 데이터 처리량을 최대화하는 PSO(Particle Swarm Optimization)기반의 최적기지국 위치 선정 방법을 제안한다. 또한 전체 재난 지역을 탐색하여 최적의 위치를 찾는 완전탐색(Exhaustive Search) 방법, 임의보행(Random Walk) 이동모형을 적용하여 위치를 선정하는 방법, 기지국 균일 배치방법과의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법의 경우 모든 지역을 탐색하여 최적위치를 찾는 완전탐색 방법과 유사한 최적위치 및 전체 사용자의 데이터 처리량(Throughput)을 갖지만, 최적해 수렴시간에 있어서 완전탐색의 경우 재난지역의 크기가 커질수록 증가하지만, 제안하는 방법 경우 빠른 수렴 시간 및 거의 일정한 수렴시간을 갖는 것을 알 수 있다.
현재까지 주요 항만의 운항경로에 설치되는 항로표지의 선택과 배치는 전문가의 경험에 의지하여 결정하여 왔다. 이에 따라 기존 항로표지 설치에 대한 객관적인 근거와 타당성을 확보하기 어려웠다. 그러나 최근 빠른 연산 능력을 지닌 컴퓨터와 이를 이용한 시뮬레이터를 활용하여 보다 빠르고 정확한 프로그램을 운용할 수 있어 전문가의 경험에 의존하는 전통적 방법을 대체하고 있다. 이에 본 연구는 국제 규격과 경험식을 기준으로, 항로표지를 배치하여 산출되는 수치를 비교 분석하여 정량적인 평가를 통한 최적의 항로표지 배치를 도출하는데 그 목적을 가진다. 본 논문에서는 국내 특정 항만을 대상으로 적용한 시뮬레이션 결과를 통하여 항로표지 시뮬레이터의 추후 사용 가치와 발전방향에 대하여 논한다.
본 연구는 FSM 공법의 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하는 최적설계 프로그램을 이용하여 다양한 변단면 거더유형을 가진 등경간 및 부등경간 거더교에 대하여 최적설계를 수행하였다. 또한 각 변단면 거더유형에서 산출된 최적의 긴장재 배치에 관하여 연구함으로서 향후 복잡한 구조물에 대하여 더욱 적절한 긴장재의 배치형태에 대한 방향을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있는 것을 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powell's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 Gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다.
내압구조물의 구조적 성능에 영향을 주는 주요 요소로 형상, 쉘 두께, 보강재 배치 안 그리고 제작 재료 등을 나열할 수 있다. 전통적인 이론적 방법론에 근거한 내압구조물의 설계는 신속하며 만족할 만한 결과를 제공하지만 이는 일부 특정한 형상, 쉘 두께 및 제작 재료 등에 제한되어 있다. 본 논문에서는 최적화된 형상, 쉘 두께, 보강재 배치 안 그리고 복합재료 적층 정보 등을 얻을 수 있는 최적설계 기법에 근거한 진보된 대체 방법론을 다루고 있다. CAE 기반의 최적설계 기법을 활용하여 내압구조물 설계에 요구되는 구조적 성능과 최적화된 설계 인자들을 얻었다. 상용화된 유한요소 프로그램임 ANSYS의 CAE 플랫폼으로부터 메타모델 기반 최적화 기법을 수행하여 원통형 내압구조물의 설계를 위한 최적의 타원형 형상을 결정하였다. 또한 최적설계 프로그램인 OptiStruct의 기울기 기반 최적설계 방법을 이용하여 복합재료 기반 내압구조물의 설계시 최적의 적층순서와 쉘 두께가 얇은 내압구조물에 대한 최적의 보강재 배치 안을 각각 도출하였다. 최적설계 예제를 통해 본 논문에서 제시하고 있는 최적설계 기법에 근거한 방법론이 내압구조물의 설계에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 유전알고리즘과 random tabu 탐색법을 조합한 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 유전알고리즘과 전역적인 최적해에 대한 탐색능력이 우수하고, random tabu 탐색법은 최적해에의 수렴속도가 매우 빠른 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 장점을 이용해서 수렴정도와 수렴속도가 더욱 향상된 최적알고리즘을 제안하여 알고리즘의 수렴성능을 조사하고, 실제 최적화문제로서 지진응답을 최소로 하기위한 배관지지대의 최적배치문제에 적용하여 기존의 방법과 비교를 통하여 유용성을 검토하였다.
본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.
최근 경제발전과 산업화를 통한 도시화로 인하여 많은 자연하천이 심하게 훼손되고 있으며 도시하천의 경우 치수의 효율성을 강조한 하천정비를 실시함으로써 하천의 외경은 깨끗하게 바꾸어 놓았지만 그로 인한 하천생태계의 파괴가 문제점으로 대두되고 있다. 이에 따라 생태적으로 훼손된 하천의 생태복원이 최근 들어 활발히 추진되고 있으며 하천변의 식물 및 어류 등 다양한 생물에 대한 서식공간의 마련이 주요 이슈로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 2차원 수리서식모형인 River2D를 대표적인 도시하천인 대전천에 적용하여 대전천의 멸종위기에 처해 있는 감돌고기 및 우점종인 피라미를 대상으로 대상 어류의 서식처 제공을 위한 수리학적 분석을 시도하였다. 또한 자연친화적 서식처 개선 공법으로서 거석을 하도 내에 배치함에 따른 가중가용면적의 변화를 비교 검토하였으며 감돌고기를 위한 최적의 서식처 개선 방안을 제시하였다. 현재 상태의 대상하천에 대한 어류서식처를 모의분석한 결과, 현재 직선화되고 단조로운 하천흐름은 피라미의 서식환경에 적합한 것으로 나타났으며 가중가용면적의 경우 감돌기에 비하여 피라미가 약 20배정도 크게 나타났다. 어류서식처 조성공법의 WUA를 산정한 결과 V형 여울공법이 감돌고기의 서식환경을 360%, 징검다리 거석공법이 60%, 외톨이 거석공법이 8%이상 상승시키는 것으로 나타났다. 반면, 거석(Boulder)을 적절히 배치하여 서식처를 개선하는 방법의 경우에도 거석간 간격을 3.5m로 하여 배치하는 경우가 가장 효율적인 것으로 나타났으며 거석을 이용한 여러 가지의 배치형태 중에서 수류를 중앙으로 집중시켰을 때 감돌고기의 서식처가 급격하게 상승하는 것으로 나타났다. 따라서 하도 내 거석의 배치시 하도 및 대상어종의 특성을 고려하여 적절한 배치간격 및 배치방법을 연구하여 시행되어야 할 것이다.
본 논문는 유전자 알고리즘의 최적화 기법을 활용하여 최적의 재방문 성능을 달성하는 위성배치 방법을 제시한다. 보편적인 위성배치 기법인 Walker 방법은 글로벌 커버리지 개념으로 한반도의 전략적 환경을 고려한 표적 중심의 위성배치에는 제한사항이 존재한다. 이러한 제한사항을 극복하기 위하여, 북한의 주요 관심지역의 표적을 설정하고 표적별 최적의 재방문 성능을 갖는 궤도 요소를 탐색하여 이를 기반으로 각 표적에 대해 유전자 알고리즘으로 최적화된 위성수를 도출하였다. 연구 결과는 지상반복궤적의 위성배치 규칙을 적용하여 최적화된 위성군이 표적별 원하는 재방문 성능을 달성함으로써 그 성능이 입증된다.
무선 센서 네트워크에서 중요한 문제 중 하나는 센서 노드들의 최적 배치, 즉 측정하고자 하는 지역을 모두 커버할 수 있는 최소 센서 노드 수를 산출하고 배치 위치를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안한 Fuzzy C-Means 클러스터링을 이용하여 측정하고자 하는 지역에서의 최적의 노드 배치와 최소 노드의 수를 시뮬레이션을 통해 도출하였고, 실험을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션은 3가지 타입의 2차원 지역을 모델로 하여 수행하였다. 모델링한 지역은 6M${\times}$10M의 직사각형, 50M${\times}$20M의 직사각형, 100M${\times}$80M의 ‘L’ 자 형태의 지역으로 하였으며, 각각 9개, 9개, 15개 노드의 위치를 결정하였다. 실제 실험결과 각 지역에 대해서 94.6%, 92.2%, 95.7%의 정확도를 가진 통신 연결을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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