구조최적화 분야는 작게 보면 구조공학의 한 분야에 불과하지만 그것이 지향하는 목표가 보다 근원적이고 원대한 것일 뿐만 아니라, 설계 자체가 복잡하고 다양한 선택과 결정의 과정인 터에, 세부대상이나 접근방법에 따라 여러가지 부 영역을 포괄하는 방대한 연구 영역을 이루고 있다. 크게 대상으로 보아 단면, 기하, 또는 형상과 위상 최적화 등으로 나눌 수 있고, 보다 상급과제로 그들을 통합하는 배치최적화 등이 있다. 다른 한편으로 방법이나 도구로써 각종 수치계산 알고리즘 및 민감도해석과 함께 CAD나 EXPERT SYSTEMS 등을 활용하는 방법 등이 활발히 연구되고 있는 바, 여기서는 구조시스템이 하나의 대규모 공학시스템이라는 본질적 측면에 입각, 복잡한 대형구조시스템의 최적화를 위한 기본이론과 방법을 다루어 보고자 한다.
최근 임베디드 시스템의 폭넓은 보급은 응용 소프트웨어 개발과 더불어 임베디드 소프트웨어 개발 도구의 필요성 및 중요성이 강조되고 있으며 임베디드 소프트웨어를 위한 컴파일러의 개발을 동시에 요구하고 있다. 특히, 임베디드 프로세서를 탑재한 모바일 장치에서는 제한된 전력/에너지의 하드웨어적인 관리 못지않게 소프트웨어적인 관리 기술의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 검증된 재목적 컴파일러 후단부 도구인 EXPRESSION을 통해 최적화된 에너지 소비를 고려한 MIPS 코드 생성 기술을 제안하였다. 이를 위해, 효율적인 MIPS 코드 생성을 위한 코드 생성 규칙을 기술하였으며 생성된 코드에 대한 다양한 성능분석 결과를 제시한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 전개되고 있는 지금, PC에서뿐만 아니라 언제 어디서나 가능한 모바일 환경에서 다양한 사용자 인터랙션에 중점을 두고 떨러 가지 기하객체들과 이미지, 텍스트 객체 등을 지원함으로써 PDA의 고유의 특성을 이용하고 또 이에 알맞은 PDA환경에서 전문적인 저작도구를 개발하는 것이 필요하다. 따라서 PDA와 같은 제한된 스크린 사이즈와 메모리 공간에서 작은 메모리를 사용하여 얼마나 풍부한 컨텐츠가 저작가능한가 하는 것이 아주 중요하다 본 논문은 PDA환경에서 기하객체와 텍스트, 이미지 등 객체들을 이용하여 MPEG-4 컨텐츠 저작함에 있어서 기존의 저작도구의 기초 위에서 PDA환경의 고유 특성을 고려하여 BIFS 텍스트 생성 모듈, BIFS 인코더 모듈. 멀티플렉서 모듈에 대한 최적화 기법을 연구하며 더 나아가서 PDA환경에 보다 적합하면서도 직접적이고도 시각적인 저작이 가능한 MPEG-4 컨텐츠 저작시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.
현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 온톨로지 구축에 관한 표준 언어가 W3C에 의해 공표되었으며, 온톨로지를 구축하기 위한 많은 도구들이 개발되어져 왔다. 그러한 도구들은 각각 특징이 있고, 온톨로지의 구축물 위해 최적화되어 있지만, 한가지 단정은 도구의 일반성의 결여이다. 기존의 모든 온톨로지 구축 도구들은 온톨로지 전문가를 위한 전문가용 구축 도구라고 해도 과언이 아니다. 그리하여 온톨로지에 관심이 있는 일반 사용자가 그러한 도구들을 사용하기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 단점을 보완하기 위하여 온톨로지 언어에 대한 사용자 지침 표준안을 만들고, 이 표준안을 온톨로지 구축 도구에 적용하여 보다 쉽고 정확한 온톨로지 구축이 가능한 온톨로지 구축 도구를 설계 하였다.
혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.
본 논문은 수식화의 특이성 때문에 구조 최적화 문제에 거의 사용되지 않고 있는 선형 goal programming을 대규모 비선형 구조 최적화에 응용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 다기준 최적화의 도구로 사용되는데 그 까닭은 goal programming이 목적함수와 제한조건등을 정의하는데 있어서 발생하는 난점들을 제거해 주기 때문이다. 이 방법은 비선형 goal 최적화 문제들의 해를 얻기 위해서 유한요소해석, 선형 goal programming기법, 그리고 계속적인 선형화 기법을 이용한다. 즉, 대규모 비선형 구조 최적화 문제를 비선형 goal programming형태로 전환시키는 일반적인 수식화 방법을 제시하고, 얻어진 비선형 goal 최적화 문제를 풀기 위한 계속적인 선형화 방법에 대해서도 논의한다. 설계도구로서 이 방법의 유효성을 논증하기 위하여 10, 25 및 200트러스의 사례를 가지고 응력제한조건들의 최소무게 구조 최적화 문제에 대한 해를 모색하며 이를 다른 연구결과와 비교검토한다.
제약 만족 최적화 문제는 복잡한 제약 조건을 포함하는 동시에 비용을 최소화하는 최적화 문제로 정의된다. 지역 탐색과 제약 프로그래밍은 각각 이와 같은 문제의 해결을 위한 도구로서 활용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 성능 향상을 위해 지역 탐색과 제약 프로그래밍을 결합하는 방안을 제시하고 있다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색을 사용한다. 그러나 지역 탐색만을 사용할 경우 제약 조건을 모두 만족하는 실행 가능한 이웃해를 생성하는 것이 매우 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 이웃해 생성을 위한 도구로 제약 프로그래밍을 도입하였다. 가중치가 부여된 N-Queens 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 통해 탐색 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
프로파일링 도구는 프로그램 최적화뿐만 아니라 스케줄링이나 호출 그래프 작성, 프로그램의 부하 분석 등과 같은 많은 분야에서 이용되고 있다. 이 논문에서는 한국에서 많이 사용되는 운영체제인 윈도우즈 상에서 동작하며 실행 코드만으로 분석이 가능한 프로파일링 도구에 대해 알아본다. 특히 윈도우즈 상에서 동작하는 유명한 프로파일링 도구인 Very Sleepy, 리소스 모니터, PIX, CodeAnalyst, PCM의 특징에 대해 알아본다. 그리고 프로파일링 도구의 특징을 이용해 특정 상황에 적합한 프로파일링 도구를 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권2호
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pp.108-116
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1997
유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.
이 글에서는 CFD의 효율적인 적용 및 사용을 통하여 제품의 설계와 생산 공정의 최적화가 어떻게 구현될 수 있으며 CFD를 이용한 최적화 과정 에서 걸림돌이 되는 것들로는 어떤 요소들이 있는 지 관하여 다루고자 한다. CFD와 같은 CAE tool 을 이용한 설계 과정의 최적화는 최신의 기술을 장착하고 있는 상업용 CFD 소프트웨어들에 의하여 가능하며 이들 코드들에 관한 특성들도 이 글 에셔 취급하고자 한다. 잘 알려진 바와 같이 제품 의 초기 개념 설계 단계에서부터 계획 및 상세설계에 이르기까지 각 단계에서 최적의 조건을 구하 기 위해서는 주어진 구속조건에서 변수들에 관한 반복적인 시뮬레이션이 수행되어야 한다. 이러한 과정에서 각각의 조건에 관한 시뮬레이션 과정이 시간이 비교적 많이 소요되는 수동적인 방법으로 이루어질 경우 최적화는 불가능하다. 즉 각 설계 변수의 최적화 조건을 구하기 위하여 CAE과정에 서 자동화(automation)은 필수적일 것이다. 전산 유체 역학(computational fluid dynamics)은 지난 30여 년 동안 다양한 유체유통 및 열전달 분야에서 사용되어져 오고 있는 시뮬레이션 기술이 다. 산업분야에서 CFD에 대한 요구가 증대됨에 따라 20여 년 전부터 상업용 CFD 코드가 등장하기 시작하였으며 근래 들어서는 약 80여 종류의 상업용 CFD 코드가 자동차, 전자, 화공, 건설, 조 선, 제강과 같은 여러가지 종류의 산업분야에서 이용되어 오고 있다 하지만 상업용 CFD 코드가 고가인 이유 때문에 비교적 풍부한 예산이 확보된 대기업 및 국책 연구소 중심으로 이에 관한 사용 자 층은 매우 제한적이었다. 아울러 사용상의 난 점 때문에 CFD를 전공한 전문가 집단 위주로 사 용되어 오고 있다. 이런 측면에서 볼 때 설계 분야 에 종사하는 엔지니어들이 CFD를 이용하여 설계를 하는 데는 상당한 괴리감이 존재하게 된다. 전 통적으로 CFD와 같은 해석은 설계에 대한 타당서 검증의 목적으로 설계 사이클에서 맨 마지막에 수행되어져 왔기 때문에 CFD가 설계에 직접적인 도움을 주지 못하고 보조의 역할밖에 하지 못하는 수몽척인 도구로 여겨져 왔다. 이려한 설계 경향 은 CFD가 설계 과정에서 요구하는 시간 내에 시뮬레이션이 불가능하기 때문에 나타난 현상이다 상기에서 언급된 문제점인 시abf레이션의 시간 단 축은 설계 부서 에서 사용되는 CAD 도구와 CFD와 같은 CAE tool을 적절하게 접목함으로써 (integration) 가능할 것이다. 이후에서는 CFD의 시뮬레이션 과정을 자동화하기 위하여 고려되어 야 할 요소들에는 어떤 것들이 있는지에 관하여 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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