VOD 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 저장매체와 전송 대역이 필요하며 이를 위해서는 막대한 네트워크 구축비용이 필요하다. 이러한 VOD 서비스 구축비용을 줄이기 위한 방법으로 분산 서버 구조를 바탕으로 한 망 계위 설계, topology에 따른 서버 위치 최적화, 프로그램 caching 등에 관한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산 트리 구조의 망에서 하위 준위와 링크간의 물리적인 전송 대역의 차이에 따른 전체 준위의 변화와 비용의 관계를 분석하여 전체 준위 크기의 제한 조건을 도출하였으며, 각 노드에서의 가지수와 비용의 관계를 분석하여 물리적으로 주어진 링크간의 전송 대역의 차에 적합한 망 구조를 설계하였다. 따라서 본 연구 결과는 VOD 서비스 제공에 적합한 경제적인 망 구조 설계와 노드 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
Aspen plus는 Aspentech사에서 개발한 공정모사용 프로그램으로서 다양한 화학종의 열역학적 자료를 기반으로 공정설계, 공정최적화, 공정모니터링 등 공정개발에 활용되고 있다. 연료개질기는 수증기 개질반응, 수성가스전이반응, 선택적화학반응으로 구성된 소규모 수소생산공정에 해당된다. 따라서 Aspen 전산모사를 통해 다양한 조건에서의 운전결과를 모사하여 개질기에 미치는 영향을 분석함으로써 운전조건을 최적화 할 수 있다. 연료개질기의 성능에 영향을 미치는 주요인자는 주로 수증기개질 촉매층 출구온도 및 수증기/탄소 비이다. 수증기개질 촉매층의 출구온도를 $660{\sim}740^{\circ}C$로 변화시키면서 개질가스의 조성, 카본 전환율, 개질효율 등을 비교 분석하였다. 또한 수증기/탄소 비를 3~5의 범위에서 변화시키면서 영향을 살펴보았다. 수증기개질 촉매층의 온도가 높을수록 수소생산량이 증가에 따른 효율 증가가 나타났으며 수증기/탄소 비가 증가할 경우에도 개질효율에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 하지만 실제 개질기의 운전에서는 소재의 제약에 따라 운전 온도에 제약이 있으며 수증기/탄소비의 증가 역시 개질기의 부피 증가로 이어지는 단점이 있다는 것을 고려해야 한다. 따라서 반응기 재질, 크기, 운전온도와 개질효율과의 상관관계를 파악하여 개질기의 특성을 최적화 하여야 한다.
본 연구는 철로를 신설 또는 확장 시 목표로 설정한 지표를 최적화시키는 최적 노선구간을 선정하여 철도망의 네트워크 효과를 고려하는 방법론인 철도망 설계모형(Railway Network Design Problem, RNDP)을 이용하여 설계속도 수준별 고속철도망의 노선축별 분석구간별 투자우선순위를 선정하였다. RNDP의 목적함수를 총 통행시간 최소화로 설정하여 분석한 결과 투자우선순위가 가장 높은 고속철도망 노선축은 서동축이며, 다음으로 서해축, 남해축 순으로 나타났다. 또한 노선축별 최적안은 서동축의 경우 전 구간을 400km/h급으로 신선을 건설하는 대안이, 서해축의 경우 전라선 익산$\sim$여수 구간을 200km/hr급으로 고속화하는 사업을 활용하고 이 구간을 제외한 나머지 신선 구간(송도$\sim$익산)을 400km/h급으로 건설하는 대안인 것으로 분석되었다. 마지막으로 남해축의 경우에는 경전선, 즉 순천$\sim$마산 구간을 200km/hr로 고속화하는 사업을 활용하여 나머지 신선 구간(목포$\sim$순천, 마산$\sim$부산)을 350km/h로 건설하는 대안인 것으로 분석되었다.
현대의 전기 통신망은 통신서비스의 단순한 제공 수단에서 국가적인 사회간접자본으로 그 역할이 변화되고 있다. 이와 같은 통신망의 역할 변화와 함께 초고속화, 집중화 되는 통신망의 안정성에 대한 체계적인 연구의 중요성은 매우 중요한 문제이다. 통신망의 안정성은 시스템 설계의 신뢰성 확보, 재난에 대한 예방 대책, 재난 관리 시스템 운용, 재해 복구 대책, 사업자간 제휴 등으로 예방 및 대처가 부분적으로 가능하지만 망 사업자의 입장에서는 가능한 자원을 최적으로 활용하여 외부 재해나 내부 장애에도 강건한 구조의 통신망으로 계획하고 설계함이 가장 기초적인 안정성 대책이 된다. 본 논문은 이와 같은 통신망의 안정성을 체계적으로 계획하고 이에 맞게 통신망을 설계하는 일관된 과정(Integrated Network Design Process)을 위한 통신망 안정성에 대한 계층적 모형을 설명하고, 유사동기식 전송 기술에서 최근의 동기식 전송 기술로 대체되고, 향후 ATM 전달 모드로의 진화되는 추세를 감안할 때 필수적인 새로운 통신망 안정성 모형을 제시한다. 특히 기존에는 Logical Layer와 Transmission System Layer로 나누어 계획되고 설계되는 일련의 과정들이 동기식 장비들의 개선된 interworking과 ATM의 유연한 망구조의 장점 때문에 통합되어 계획/설계되어야 하는 필요성과 장단점을 설명하고 최근의 최적화 기술은 이와 같은 통합된 설계 모형에도 효율적이 해결 방안을 제공함을 보여준다. 이와 같은 제시된 통합 방법론/모형과 함께 한국통신의 기간 전송망의 계획과 설계에 사용된 사례를 제시하고, 향후 국가적으로 중요한 관심 사항인 초고속통신망/BISDN의 구축에 효율적으로 응용되기 위한 추가적인 연구 주제와 기대성과를 논의한다.
주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.
유해 조류 대발생은 전국 각지의 인공호소나 하천에서 다발적으로 발생하며, 경관을 해치고 수질을 오염시키는 등 수자원에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공호소에서 발생하는 유해 조류 대발생을 예측하기 위해 심층학습 기법을 이용하여 예측 모델을 개발하고자 하였다. 대상 지점은 대청호의 추동 지점으로 선정하였다. 대청호는 금강유역 중류에 위치한 댐으로, 약 150만명에 달하는 급수 인구수를 유지 중이기에 유해 남조 대발생 관리가 매우 중요한 장소이다. 학습용 데이터 구축은 대청호의 2011년 1월부터 2019년 12월까지 측정된 수질, 기상, 수문 자료를 입력 자료를 이용하였다. 수질 예측 모델의 구조는 다중 레이어 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron; MLP)으로, 입력과 한 개 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 인공신경망이다. 본 연구에서는 인공신경망의 은닉층 개수(1~3개)와 각각의 레이어에 적용되는 은닉 노드 개수(11~30개), 활성함수 5종(Linear, sigmoid, hyperbolic tangent, Rectified Linear Unit, Exponential Linear Unit)을 각각 하이퍼파라미터로 정하고, 모델의 성능을 최대로 발휘할 수 있는 조건을 찾고자 하였다. 하이퍼파라미터 최적화 도구는 Tensorflow에서 배포하는 Keras Tuner를 사용하였다. 모델은 총 3000 학습 epoch 가 진행되는 동안 최적의 가중치를 계산하도록 설계하였고, 이 결과를 매 반복마다 저장장치에 기록하였다. 모델 성능의 타당성은 예측과 실측 데이터 간의 상관관계를 R2, NSE, RMSE를 통해 산출하여 검증하였다. 모델 최적화 결과, 적합한 하이퍼파라미터는 최적화 횟수 총 300회에서 256 번째 반복 결과인 은닉층 개수 3개, 은닉 노드 수 각각 25개, 22개, 14개가 가장 적합하였고, 이에 따른 활성함수는 ELU, ReLU, Hyperbolic tangent, Linear 순서대로 사용되었다. 최적화된 하이퍼파라미터를 이용하여 모델 학습 및 검증을 수행한 결과, R2는 학습 0.68, 검증 0.61이었고 NSE는 학습 0.85, 검증 0.81, RMSE는 학습 0.82, 검증 0.92로 나타났다.
1960년대 중반 전산기를 이용한 선체 구조설계가 최초로 시도된 후 국내에서도 1980년부터 중앙단면 최적설계에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 선급규정에 의한 선체 중앙단면 최적설계를 할 경우, 야기되는 문제로서는 부재 치수, 부재 개수와 같은 이산변수를 다루어야 하는 어려움이 있어, 이러한 문제를 해결하고자 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등의 새로운 최적화 기법의 개발에 관한 연구 등이 진행되고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 선체 구조설계 문제에 효율적인 최적화 방법을 개발함에 있어, 홉필드 네트워크 모델과 시뮬레이티드 어닐링을 결함하여 Neuro-Optimizer를 개발하고, 이를 토대로 구조공학 문제의 하나인 간단한 트러스 구조물의 최적설계와 선체의 중앙단면 최적설계에 적용하여, 새로운 최적화 기법으로서 가능성이 있음을 확인하였다.
지하수 수질 감시를 위한 관측망의 설치는 지하수자원의 보호를 위해 매우 중요하다. 그러나 현재 지하수 수질 관측망의 설계는 합리적인 방법보다는 현장전문가의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많다. 본 논문에서는 3차원 수질모의와 최적화를 이용하는 지하수질 관측망의 설계방법론을 제안하였다. 설계과정은 다음의 세 가지 경우로 정형화되었다. (Ⅰ) 평균농도를 감시하는 위치를 선정하되 관측정의 수기 제한되는 경우, (2) 최대농도를 감시하는 위치를 선정하되 관측정의 수가 제한되는 경우, (3) 평균농도를 감시하는 위치를 선정하되 예산상 제약이 있는 경우. 이와 같은 설계문제를 매립장 현장에 적용하고 0-1 정수계획법으로 해결하였다. 관측망의 설치목적, 운영기간, 제약조건 등에 따라 관측망의 구성이 다르게 결정됨을 보이고 그 의미를 해석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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