본 연구에서는 실험실 규모의 2D air/bio-sparging 장치를 이용하여 공기주입량과 공기주입방식이 디젤오염 토양/지하수의 복원에 미치는 영향을 평가하고 최적 조건을 도출하였다. 최적의 공기주입량과 공기주입방식은 1,000 ml/min의 공기주입과 15 min 간격의 간헐적인 공기주입 패턴이 효율적으로 관찰되었고, 실험기간동안 TPH와 DO 감소, $CO_2$ 생성은 오염원인 디젤이 효과적으로 생분해에 의해 제거가 이루어지고 있음 보여주었다. 즉, 최소한의 공기주입으로도 포화층에서의 디젤 분해를 효과적으로 증진시킬 수 있었으며, 간헐적인 공기주입방식은 대수층내에서의 공기 전달을 증진시킬 수 있었다. 또한 Air/bio-sparging공법의 대부분의 운전비가 blower와 off-gas 처리 시스템에 사용되는 전력비라는 것을 감안 할 때, 최적의 공기주입량과 간헐적인 공기주입방식은 운전비 절감의 효과를 가져다 줄 것으로 판단된다.
최근 구조물의 지진해석에서 시간이력 지진해석의 필요성이 증대되고 있는데, 시간이력해석을 위해서는 최소7개의 지진기록을 사용하도록 IBC2003, ASCE와 KBC2005의 내진설계 기준에서 요구하고 있다. 시간이력 지진해석을 위해 지진기록의 선정은 주어진 대지 조건에 따른 설계스펙트럼을 만족하도록 시간이력 지진기록을 설계 지반조건과 유사한 지반에서 계측된 지진기록들 중에서 선정하거나 설계스펙트럼을 만족하는 인공지진기록을 생성하여 사용할 수 있지만, 이 연구에서는 절충적 방법으로 태평양지진연구센터(PEER) 데이터베이스에서 암반 지진기록으로 알려진 50개 계측지진기록을 이용하여 7개 인공 시간이력 지진기록을 생성하였다. 일차 조정계수를 곱한 지진응답스펙트럼이 목표설계스펙트럼에 최적합한 7개 지진기록을 선정하고, SRSS 평균값이 목표설계스펙트럼과 최소의 오차를 갖게 하는 최적합화법으로 구한 조정계수를 선정된 각 지진기록에 곱하여 7개 인공 시간이력 지진기록군을 생성하였다.
철도용 전동기는 작은 크기와 중량에 비해 큰 추진력(토크)을 필요로 하지만, 전철의 입력전원 시스템의 특유한 성질로 입력전압이 주기적으로 부족하다. 따라서 전압이용률을 최대화할 수 있는 과변조 PWM이 필요하다. 또 철도용 IGBT 인버터의 스위칭 주파수는 기존의 GTO인버터보다 2배 이상 크므로 철도용 IGBT 인버터 전용의 새로운 동기화 전략이 필요하다. 본 논문은 'Min/Max PWM'을 과변조 영역으로 선형 확장하는 과변조 PWM기법과 최적 동기화법을 혼합한 철도용 IGBT 인버터를 위한 최적 PWM 전략을 제안한다. 전동기-관성부하 모델을 대상으로 시뮬레이션한 결과와 축소모델 실험 결과는 본 전략이 타당함을 보여준다.
In this paper, we introduce a Walsh network and an LMS algorithm, and show how these can be realized as an adaptive equalizer. The Walsh network is built from a set of Walsh and Block pulse functions. In the LMS algorithm, the convergence factor is an important design parameter because it governs stability and convergence speed, which depend on the proper choice of the convergence facotr. The conventional adaptation techniques use a fixed time constant convergence factor by the method of trial and error. In this paper, we propose an optimal method in the choice of the convergence factor. The proposed algorithm depends on the received signal and the output of the Walsh network in real time.
최근, 광학기계시스템에 새로운 구조 모델은 저비용, 고성능 및 품질의 개념설계에서 출발해야 할 필요성이 있다. 이런 관점에서, 기계적 구조의 개념설계와 연관된 구조적-위상적 형상은 구조적 강성과 감량과 같은 시스템 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는, 최적설계방법이 대구경 구조물의 설계단계에 제시되었다. 먼저, 위상 최적화법을 이용하여 구조물의 최적 배열과 보강방안을 얻었고, 사이즈 최적화와 다분야 최적기법을 사용한 세부 설계를 수행하였다. 그 일례로, 이 방법들을 대구경 구조물 설계에 적용하였다.
본 연구에서는 탄산화법으로 침강성 CaCO$_3$분말을 제조하고 제조된 CaCO$_3$현탁액의 분산안정성을 연구하였다. CaCO$_3$현탁액의 pH 변화와 고분자전해질 PMAA와 PAA의 첨가에 따른 입자크기, 유동학적 특성(점도), zeta potential 및 현탁액의 침강속도 등을 측정하였다. 탄산화법에 의해 약 0.1$\mu\textrm{m}$ 크기와 비표면적이 23.57$m^2$/g인 단분단 calcite형 CaCO$_3$분말을 제조하였다. pH가 11인 CaCO$_3$현탁액에 0.01 wt% PMAA가 첨가된 경우에 우수한 분산안정성을 나타내었는데 이는 CaCO$_3$입자표면에 PMAA의 흡착에 의한 electrosteric 안정화기구와 CaCO$_3$입자들 사이의 정전기적 반발력에 의한 것으로 판단된다. PMAA와 PAA 첨가량 변화에 따른 pH 6, 9, 11의 CaCO$_3$현탁액의 침전높이를 측정한 결과 PMAA와 PAA의 농도가 0.15 wt% 부근에서 분산안정성을 보였는데 이는 CaCO$_3$입자들 사이간의 분산제에 의한 뚜렷한 경계를 갖는 흡착층이 형성되었기 때문으로 생각되며 따라서 CaCO$_3$현탁액의 최적 분산안정성을 위해서는 적절한 pH 조절과 PMAA 및 PAA의 첨가가 필요함을 알 수 있다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
철강재료에 대한 플라즈마질화법의 적용에는 지금까지 많은 연구결과가 나와 있는데, 탄소강이나 적합금강의 경우는 그 표면정도가 Hv400 - 900, 고합금강의 경우 는 Hv1000이상의 정도를 얻을 수 있으며, 내마모성도 향상한다고 알려져 있다. 그리 고 플라즈마질화처리에 의한 질화층의 형성기구나 화합물층 및 확산층의 생성에 관여 하는 처리조건의 영향, 질화층의 경도 및 깊이에 대한 합금원소의 영향등이 어느 정도 밝혀져 있다. 그리고 스테인레스강의 경우는 그 표면에 견고한 산화피막을 형성하기 때문에 염욕질화나나 가스질화법에 의한 처리가 일반적으로 곤란하다. 그러나 프라 즈마질화처리에 의하면, 분위기를 질소와 수소의 혼합가스로 함으로서 특별한 전처리 를 하지않고도 질화처리가 가능한 것으로 알려져 있다. 또한 철강재료 이외의 비철 금속에 대한 플라즈마질화처리의 적용이 검토되었으며, 질화물을 형성하기 쉬운 Ti 와 그 합금, Zr, Al 그리고 Va, AIa족원소의 경우는 Hv1000이상의 경도가 얻어진다는 것과 최적 질화조건등이 보고되어져 있다. 또한 질화물을 형성하지 않는 금속, 즉 Ni 나 Cu합금 등에 대하여도 Ti, Al 등의 질화물생성원소를 첨가하여 플라즈마질화법에 의한 표면경화특성도 검토되고 있다. 본 해설에서는, 탄소강, 탄소저합금강 등의 철강 재료를 중심으로하여 플라즈마질화처리한 경우의 표면경화특성에 대하여 서술하고자 한다.
두 가지 파라미터를 이용한 반복 회귀 최적화법을 미셀 액체 크로마토그래피에서 아미노산과 팹티드류의 분리에 적용하였다. 실험에 사용한 파라미터들은 계면활성제(surfactant)인 SDS와 2-propanol의 농도이다. 이 최적화 방법은 작은 횟수의 초기 실험 수행으로 효과적인 최적화점을 얻을 수 있었다.
변수의 어떤 값들에 대해 도함수를 가질 수 없는 함수를 최적화해야 하는 등. OR 에서는 여러 상황이 존재한다. 이것은 Convex Analysis〔12〕서 이론적인 differential calculus를 근저로 하는 Non-differentiable Optimization 또는 Non-smooth Optimization 을 취급하는 것이 된다. 이러한 종류의 미분이 가능하지 않은 최적화문제는 연속함수를 위한 종래의 최적화법으로는 그 해법자체가 갖고 있는 연속성의 한계를 극복할 수 없다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해 Demyanov〔4〕가 제시한 quasi-differental function의 정의와 이들 함수에 따른 몇가지 주요정리들을 언급하고, 그것들을 토대로 Non-differentiable optimization problem의 수치적인 방법을 수행하기 위해 일종의 modified gradient 법을 제시한다. 이를 이용해서 numerical experiment를 위한 방법을 구체화하여, unrestricted non-differentable optimization problem에 적응하여, 그 수치해 결과를 보여서 그 타당성음 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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