깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.
사출성형공정은 대표적인 고분자 가공공정으로 그 복잡한 특성으로 인하여 공정변 수를 최적화하는 것을 주로 경험에 의존해 왔다. 본 연구에서는 사출성형공정의 보압과정 중에 보압의 이력을 최적화하여 제품각 부분의 부피수축율차이를 최소가 되게 하는 최적화 시스템을 개발하였다. 최적화 알고리즘으로는 GA방법을 사용하였으며 본 연구에서 제안한 최적화 시스템으로 보압과정의 최적화를 수행한 결과 부피수축율의 차이가 현저히 감소하는 것을 알수 있었다. 특히 SA방법을 사용하는 경우 초기의 최적화 속도가 GA를 사용하는 경 우에 비해서 뛰어남을 알수 있었다. 또한 충전과정과 보압과정을 함께 최적화하여 보압과정 만 최적화한 결과와 비교하여 보았다.
철근콘크리트 뼈대구조와 같이 설계변수가 과다하고, 제약조건식이 복잡한 구조물의 최적화를 위하여는 구조물을 여러개의 부분구조물로 분할하여 최적해를 구하는 분할법이 많이 사용되고 있다. 그러나 기존의 분할법에 의한 최적화는 구조해석과정과 고정된 부재력에대한 단면설계변수의 부분최적화 과정만으로 이루어지기 때문에, 최적해를 구하려면 반복적인 재해석과정만을 수행하지 않으면 안된다. 따라서 본 연구에서는 다단계분할법에 의하여 철근콘크리트 뼈대구조의 최적화 문제를 3단계로 형성하고, 분할된 부분최적화문제의 최적화시 전체구조의 강성 및 부재력 변화가 반영되어 부분 구조물의 결합을 유지시킬 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하였다. 최적화 문제에서 설계변수로는 단면의 크기, 철근량, 모멘트 재분배율등을 취하고,목적함수는 경비함수, 제약조건으로는 강도설계법에 의한 부재강도, 시방서의 요구사항등을 고려하여 문제를 형성하였다. 본 연구에서 개발한 다단계 최적화과정의 첫째 단계에서는 탄성해석에 의하여 재분배모멘트의 설계공간을 형성한다. 이 때 부재력변화량추정(forece approximation technique)에 의하여 단면치수의 변화에 따른 부재력의 변화를 제약조건식 내에 포함시킬 수 있도록 하였다. 둘째 단면에서는 첫째 단계에서 구한 부재력변화량추정이 포함된 제약조건식 내에서 무제약최소화기법에 의하여 단면치수를 최적화하도록 하였다. 셋째 단계에서는 재분배 모멘트를 최적화하였으며, 이 때 재분배모멘트의 변화에 따른 단면설계 변수의 변화는 둘째 단계에서 구한 설계민감도(design sensitivity)를 이용하여 반영시키도록 하였다. 제안된 알고리즘을 1층 2경간 및 2층 1경간 뼈대구조에 적용하여 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증하였다. 따라서 본 연구의 알고리즘은 철근 콘크리트 뼈대구조의 최적설계에 안정성있게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 사이클로트론 전자석의 설계과정을 체계화하고, 자기장 최적화 과정을 순차적 근사화 기법을 이용하여 설계를 진행하였다. 설계하는 전자석은 방사성동위원소생산을 목적으로하는 PET(Positron Emission Tomography) 사이클로트론 이며, 크기를 줄이고 동위원소의 효율적인 생산을 위해 에너지대역은 10MeV로 선정하였다. 설계과정은 실험계획법 중 하나인 LHS(Latin Hypercube Sampling) 기법을 통해 샘플 데이터를 구성하고, 이를 바탕으로 크리깅을 이용해 근사모델을 구성한다. 근사 모델과 진화 알고리즘을 이용해 목적에 맞는 최적의 형상을 찾을 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써 점진적으로 목적에 부합하는 형상을 찾을 수 있다. 각각의 형상의 성능을 판단하는 목적함수를 단계별로 규칙을 정함으로써 결과의 신뢰도를 높인다. 이로써 시간적 효율을 증대시키고 전문지식이 부족한 설계자도 고성능의 형상을 얻을 수 있다. 최적화과정은 STEP1과 STEP2로 나누어 진행되며, STEP1에서는 초기사이클로트론 전자석을 설계하고, 자기장 최적화를 진행한다. STEP2에서는 빔 시뮬레이션 및 분석을 통하여 최적화를 진행하고, 최종적으로 전자석모델을 완성한다.
커널(Kernel)을 이용한 분류 방법은 넓은 마진(large margin) 분류기로서 SVM(Support Vector Machine)을 주로 사용하게 된다 하지만, 이 방법은 라그랑제 파라미터(Lagrange Parameter)의 최적화 과정을 포함함으로써 학습 과정을 쉽지 않게 만든다. 이 최적화 과정은 특히 DNA computing과 같은 단순한 과정의 설계를 통해 결과를 얻어야 하는 새로운 계산 모델에 커널을 적용하고자 했을 경우 큰 장벽이 된다. 본 논문에서는 넓은 마진을 목표로 하는 최적화 과정이 아닌 다른 라벨(label)의 데이터간의 경계 파악을 위한 간단한 커널 갱신 방법의 도입을 통해 분류기를 설계한다. 이 방법을 가우시안 커널에 적용시켜 본 결과, 반복을 통해 데이터의 구조를 찾아갈 수 있는 특성을 보여주며, 결국 넓은 마진의 최적화된 파라미터를 찾게 됨을 보여준다. 본 논문에서는 이 최적화 방법을 DNA 분자를 이용한 커널 생성 모델인 DNA 커널에 적용시켰을 때 잘 알려진 AML/ALL 데이터를 잘 분류해 냄을 보여준다.
생산품을 제조하는 과정에서 처리 시간에 따른 제조 기계를 최적의 수로 결정함으로서 공정 과정에서 비효율적인 제조 기계의 활용 비율을 줄일 수 있으며, 이는 공정 과정의 비용을 최소화할 수 있는 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 핸드폰에 사용되는 여러 가지 모델의 배터리를 생산하는 공장의 작업 과정을 조사하고, 일정하기 않은 처리 시간과 작업에 필요한 제조 기계를 조사하였다. 이를 인공 신경망(ANN)의 역전파 알고리즘을 이용하여 생산현장에서 효율적인 처리 시간과 공정 과정에서 생산에 적합한 기계의 수를 최적화시키는 방법을 제안한다.
SIMULIA Tosca Structure를 이용한 열변형력 최적화는 개발 과정에서 터보차저를 한층 더 개선하는데 결정적인 역할을 합니다. 열변형력 최적화는 일단 민감도 연구를 통해 터보차저의 뚜렷한 상보적 효과를 파악하여 긍정적 영향을 활용하고 부정적 영향을 해소하는데 유용합니다. 그리고 나서 이와 같이 전역으로 최적화된 형상을 토대로 국부적 형상 최적화를 실시하여 개선의 여지가 남아 있는 부위를 세부적으로 개선할 수 있습니다. 이와 같이 더욱 효율적인 개발 과정을 통해 성능과 수명이 향상된 배기용 터보차저를 개발할 수 있습니다. 게다가 시뮬레이션 및 최적화 기술을 지속적으로 활용하면 시험과 초기 비용을 절약할 수 있습니다.
본 연구는 전통적인 형상탐색 기법중의 하나인 내력밀도법을 건축구조물의 통합설계최적화 과정에 도입하고 이와 관련된 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 통합설계최적화 기법은 크기최적화, 형상최적화 그리고 위상최적화와 같이 다양한 개별최적화 기법을 이용하게 되는데 본 연구에서는 구조물의 형상을 결정하는 단계에서 내력밀도법을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 내력밀도법과 다른 개별최적화기법과의 연계성에 대하여 기술하고 아치형 트러스 구조물의 통합설계최적화를 수행하였다.
본 연구는 구조물의 형상 최적화를 효율적이면서 보다 용이하게 수행할 수 있는 기법을 제안하고자 하였다. 구조물의 형상 표현과 설계변수 선택을 위해 설계요소 개념을 활용하여 설계변수 수를 과감하게 줄일 수 있었고, 등매개변수 사상기법을 이용하여 최적화 과정 중 형상의 변화에 따른 유한요소망을 자동생성 하였으며 효율적인 최적화 과정 수행을 위하여 결정론적 최적화 기법(개선된 허용방향법)과 스토캐스틱 최적화 기법(유전 알고리즘)을 사용하여 그 결과와 효율성을 비교하였다. 최적화 과정 중 구조해석은 유한요소법을 이용하며 구조물의 부피와 단면적 등을 목적함수로 하여 형상 최적화를 수행하였다. 또한 제작성과 시공성을 위한 최종형상 제시를 위하여 최적형상에 완화곡선 처리를 시도하였다. 이상의 연구를 강구조물을 대상으로 한 몇 가지 수치 예에 적용한 결과 설계과정을 보다 단순화시켰으며, 두 가지 기법 모두 최적해에 수렴함으로써 목적함수 값을 효과적으로 개선시킬 수 있었다. 따라서 본 연구는 그 타당성과 적용성이 있다고 판명된다.
지난 호의 '1. 광학계의 형상설계'에 이어서, '2. 광학설계의 최적화 기법'을 게재한다. 이번 호에는 광학설계, 최적화의 수학적 기반인 비선형 연립방정식의 해에 대하여 살펴본 후에 광학설계에서 사용되고 있는 최적화 기법을 소개하고, 아울러 광학설계의 최적화 과정에서 발생하는 여러 문제점에 대해여 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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