리모트 용접용 2D 스캐너 F-theta 렌즈의 역설계가 광선 추적기법을 사용하여서 수행이 되었다. 렌즈의 곡면 및 렌즈간 거리를 변수로 설정하고 초점거리를 Marginal Ray Height 로 설정하여, 상용 광선추적기법 프로그램을 사용하여 무한반복 최적화를 수행 하였다. 최종목표 값을 설정 후 Merit Function에 정의된 기준에 따라, 최종 초점거리와 초점의 크기를 최종 목표 값 가중치로 설정하였다. 최적화된 렌즈는 총 4매이며, 벤치마킹된 상용렌즈의 초점거리(185mm) 보다는 다소 근거리인 137mm로 최적화 되었지만, 초점의 크기는 레이저 입사각에 따라 RMS 기준 $1.3{\mu}m$, $6.2{\mu}m$ 그리고 $16.1{\mu}m$로 계산 되었으며, 이는 상용렌즈에 근접하는 성능을 구현한다. 입사각별 왜곡도를 중첩 하여서 비교 분석한 결과, 입사각 $0^{\circ}$와 $12.5^{\circ}$에서는 기존 렌즈와 거의 유사한 형태로 나타나는 것을 볼 수가 있어, 본 연구에서 제안된 역설계기법이 사용자 환경에 따라서 효과적으로 적용되어 최적설계가 이루어질 수 있을 것으로 기대가 된다.
짧은 참조 신호를 이용한 차동 카오스 편이 변조 (SR-DCSK)는 DCSK의 변형으로, 추가적인 복잡성 없이 데이터 전송 속도를 높이고 에너지 효율성을 향상시킨다. 그러나 최적 길이의 기준 신호를 적용해도 기존 DCSK 대비 SR-DCSK의 BER성능의 장점은 보이지 않는다. 본 논문에서는 기준 신호와 정보를 가진 신호에 각각 두 개의 스케일 계수 (scale coefficient)를 적용하여 SR-DCSK의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법의 성능은 가우스 근삿법을 사용하여 BER로 분석한다. 그 후 도출한 BER 표현식을 기반으로, 주어진 시스템 파라미터에 대해 BER을 최소화하여 두 계수의 비율을 최적화한다. 제안된 방법의 BER은 두 스케일 계수의 최적 비율을 적용할 때 SR-DCSK 보다 많은 부분 개선되었다는 것을 시뮬레이션 결과로 확인한다.
본 논문은 주어진 예산과 광고를 접하는 최소 인원수를 초과하는 제약조건을 만족시키면서 신제품에 대한 인지도를 극대화시키기 위해 다수의 광고매체들 중에서 어느 광고매체를 몇 회 광고해야 하는지를 결정하는 최적화 문제를 다룬다. 본 문제에 대해 지금까지는 선형계획법 (LP) 소프트웨어 패키지를 활용하는 수학적 접근법만이 활용되고 있으며, 다항시간 알고리즘은 제안되지 않고 있는 실정이다. 본 논문은 이 문제에 대해 O(nlog n) 수행 복잡도의 다항시간으로 최적 해를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 광고매체를 가장 경제적으로 선정하는 평가기준을 제안하였으며, 이 평가기준을 적용하여 광고매체 선정과 광고횟수를 결정하였다. 제안된 알고리즘은 Excel을 활용하였음에도 불구하고, 실험 데이터에 적용한 결과 LP와 동일한 결과를 얻었다.
유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound Method)은 문재인 정부의 핵심적인 부동산 정책인 도시재생 뉴딜사업에서 대상지역을 선정할 때 제한된 예산범위 내에서 사업의 효과가 큰 사업지구들을 지역균형을 고려하여 합리적으로 선정하는 유용한 방법론이다. 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업에서는 각 광역지자체가 최대 3곳의 사업지구를 신청할 수 있고, 국토교통부는 이 중에서 중심시가지형 13곳, 경제기반형 2곳을 선정하며, 공공기관제안형 도시재생사업을 별도로 광역지자체에서 신청받아 10곳을 선정할 계획이다. 그런데 사업의 효과만을 기준으로 사업지구를 선정하면 지역균형발전에 부정적인 영향(1곳도 선정되지 않는 지자체 발생)을 미칠 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 최적화 모형을 구성하기 위해 유전 알고리즘 및 분단탐색법을 응용하여 지역균형발전 조건을 만족하면서 사업효과를 극대화하는 최적 사업지구조합을 도출한다. 이러한 방법론은 경우의 수가 대단히 많아 직관적으로 해결하기 불가능한 조합 최적화의 문제를 해결하는데 매우 적합하며, 부동산학뿐만 아니라 다양한 분야에 응용할 수 있는 방법론임을 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업 선정사례를 통해 알 수 있었다. 향후 중앙정부가 특정목적의 제한된 예산을 각 지자체들에 배분하는 사례에서 이 방법론을 적용한 결과가 합리적인 기준이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.
[18F]Fluorocholine은 임상에서 부갑상선 선종, 전립선암 및 간세포암 진단 등에 사용되는 PET용 콜린 방사성의약품이다. 본 연구에서는 고체상 추출 카트리지법을 방사성의약품 자동합성장치에 적용하여 [18F]fluorocholine을 제조하는 방법을 최적화하였다. [18F]Fluorocholine은 하나의 반응용기를 사용하여 두 단계 표지반응으로 합성하였으며, [18F]fluorocholine 합성과정 중 생성되는 불순물을 제거하기 위해 사용하는 SepPakⓇ Silica 카트리지의 개수를 3개로 최적화하였고, 전구 물질인 DMAE를 10%로 희석하였을 때 가장 높은 방사화학적 수율을 획득 할 수 있었다. 또한 최종 생산된 [18F] fluorocholine 주사액은 유럽약전에 명시된 품질관리기준을 모두 만족하였다. 본 연구를 통해 쉽고 간편하게 사용할 수 있는 고체상 추출 카트리지를 사용하여 방사성의약품 자동합성장치에 최적화한 [18F]fluorocholine의 합성법은 임상 현장에 안정적으로 [18F]fluorocholine을 공급하는데 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
나노 기술의 급격한 발달에 따라 나노미터 수준의 정밀도를 갖는 초정밀 측정 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 헤테로다인 레이저 간섭계를 이용하여 초정밀 위치 측정을 하려고 할 때, 광학기기 자체의 불완전함에서 발생하는 비선형성 오차는 주요한 요소로 작용한다. 본 논문에서는 헤테로다인 레이저 간섭계 시스템에서의 비선형성을 보정해주기 위해 적응형 알고리즘을 제안한다. 기준 입력인 정전용량센서와 최소자승법을 이용하여 보정변수를 구한 후, 반복 최소자승법을 이용하여 비선형성에 따른 타원 위상을 비선형성이 보정된 원 위의 위상으로 사상시킨다.
구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.
본 연구에서는 NREL 5MW 풍력발전기 타워 설계 모델을 다물체 동역학과 신뢰성 기반 최적 설계를 이용하여 최적화하는 연구를 수행하였다. 타워 모델은 티모센코 빔 이론을 이용하여 얻은 동특성을 내포한 링크와 조인트로 이루어진 수학적 모델로 표현하였다. 최적화 문제에서는 높이가 일정한 타워에서 두께, 내 외곽 지름이 변할 때 나타나는 민감도 변화를 비교하여 결과를 도출하였으며, 비교 기준으로 굽힘 응력과 좌굴 안정성을 사용하였다. 일계 이차 모멘트법을 이용한 최적화 알고리즘에서 얻은 최종 모델은 유한요소법을 이용한 정하중 해석에서 최대 응력 분포를 이용한 안전성을 고려를 통해 유효성을 검증하였다. 본 연구 방법을 통해 동역학적 모델과 유한요소 모델간의 연계성을 확인하고, 낮은 타워 설치 비용으로 더 강건한 시스템을 구축할 수 있는 설계 방향을 제시하였다.
프로바이오틱스 제품에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, Lactobacillus 균주가 가장 대중적인 프로바이오틱스로 널리 사용되고 있다. 프로바이오틱스는 기준에 적합한 균수의 확보가 중요하며 제조원가나 시간 등을 낮추기 위해 배양법의 개발이 필요하므로 Lactobacillus 생산을 위한 배양 조건이 최적화되었다. 반응표면방법론에 의한 통계적 최적화에서 반응 변수에 영향을 미치는 독립 변수의 최적 조건은 Lactobacillus acidophilus의 경우 22.55 시간(배양시간), 25℃(배양온도), 3.41%(프리바이오틱스 농도); Lactiplantibacillus plantarum의 경우 24시간, 30.86℃, 2.00%; Lacticaseibacillus rhamnosus의 경우 66.67시간, 35℃, 3.41%이었다. Lactobacillus의 최적 배양조건은 예측한 결과와 실제 결과가 밀접하게 일치하는 것을 확인하였다. 이러한 데이터는 수율 높은 Lactobacillus를 생산하는데 중요한 포인트를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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