최근 S/W관련 산업계에서는 조직의 프로세스 개선 요구가 증대되고 있다. 이는 수준 높은 소프트웨어의 품질과 개발, 유지 보수 비용의 최소화, 제품 출하시간의 단축을 위하여 소프트웨어 프로세스에 대한 예측, 통재 가능성을 증가시키기 위함이다. 따라서 SPICE / CMM와 같은 표준을 사용하여 조직의 프로세스 능력 수준을 평가하고 수준향상을 꾀하고, 기업이 최고도의 높은수준에 도달하기 위해서는 조직의 비젼에 대응한 정량적인 모델에 의한 프로젝트 관리가 필요하다. 본 논문에서는 목표기반 (GQM) 방법을 도입하여 소프트 웨어 프로세스 개선 (SPI)을 추진하고, 경험공장(EF)를 구축하는 기반이 되는 프로젝트 정보 구축 모델을 설계하고 이 과정의 방법론과 모델을 UML로 표현하여 검증하고, 사례연구를 통한 모델의 신뢰성을 확인하고자 한다. 목표기반 방법을 사용하여 조직의 목표를 도출해 내고, 구축된 조직의 목표를 SPA에서 나온 개선사항에 프로젝트의 목표로 투영하여 조직전체의 프로세스가 조직의 목표에 맞추어 나아감으로서, 조직의 프로세스 개선과 최적화를 성취할 수 있게 한다.
은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.
최근 CPU의 코어 클럭을 높이는 대신 동일한 클럭의 코어 수를 늘림으로써 성능을 향상시키고 전력 소모도 줄이는 멀티코어가 등장하고 있다. 이러한 멀티코어 플랫폼의 등장으로 인해 해당 코어들의 자원을 효율적으로 사용하여 동시에 처리하는 병렬처리 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬처리 기법의 종류 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 고속화 ME 방법론을 연구 및 제안하였다. 최소화 SAD를 구하고 정확한 모션벡터를 선정하기 위해 다양한 ME 방법 중 전역탐색기법을 NEON에 적용하여 동시에 128비트씩 연산을 수행하였다. 그 결과 영상의 크기에 따라 계산 성능이 최대 60% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
DRAM에 의해 지원되는 페이지(page) 접근 모드나 버스트(burst) 접근 모드를 신중하게 이용하면 DRAM의 접근 시간(access latency) 및 접근 시에 소모되는 에너지를 줄일 수 있음이 많은 설계들에서 입증되었다. 최근에는 변수들을 메모리에 적절하게 배열함으로써 페이지 접근 횟수와 버스트 접근 회수론 각각 극대화시킬 수 있음이 밝혀졌다. 그러나 이러한 최적화문제는 쉽게 최적의 해를 구할 수 없다고 알려졌기 때문에. 주로 간단한 greedy 휴리스틱을 이용해서 풀려졌다. 본 논문은 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 얻기 위해서 0-1 선형 프로그래밍(ILP)을 근간으로 한 기법을 제안한다. 벤치마크 프로그램들을 이용한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘은 각각 OFU(order of first use) 방식과, [2]의 방식, [3]의 방식에 비해 평균적으로 각각 32.3%, 15.1%, 3.5%만큼 페이지 접근 회수론 증가시켰으며, 또한 각각84.4%, 113.5%, 10.1%만큼의 버스트 접근 회수를 증가시켰다.
본 연구에서는 부유식 해상풍력발전의 운영 및 유지보수에 필요한 체계적인 정비계획 수립을 위해 최적화기법을 활용한 수리 모형을 제안하고자 한다. 주간 단위로 선박과 기술자를 운용하는 계획정비와 고장정비 작업의 배정에 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)을 도입하였다. 본 연구의 최적화 모델을 활용한 사례연구에서는 선박과 기술자의 투입 규모가 유지정비 비용에 미치는 영향을 확인하였으며 1년간 정비계획 수립에서 더 나아가 정비작업별 상세 스케줄링까지 연계되는 단계적 최적화 방법론을 함께 제시하였다. 세부적으로는 기상 데이터와 정비 데이터를 활용한 발전량 손실을 비가동 비용으로 반영하여 정비 우선순위를 선정하였으며, 이를 통해 국내 실정에 맞는 해상풍력단지의 유지보수 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
건설산업은 생산성, 인력, 산업재해 측면에서 어려운 과제에 직면해 있다. 4차 산업혁명과 함께 다양한 첨단기술이 대두되면서, 건설분야에서는 이런 문제들을 첨단기술을 활용해 해결하려 노력하고 있다. 그 일환으로 다수 및 다종의 건설장비가 투입되는 토공현장에서 생산성과 안전성을 높이기 위한 건설장비 관제시스템을 개발하고 있는 중이다. 건설장비 관제시스템은 건설장비의 이동경로를 최적화해 생산성을 높이는 기능이 필수이다. 트럭의 현장 내 이동경로를 최적화하려면, 가설도로 위치를 최적화해야만 한다. 하지만 현재 가설도로의 품질에 관한 사항만 규정되어 있을 뿐, 효율적인 방식으로 가설도로의 위치를 결정하는 정형화된 프로세스는 없는 상황이다. 이에 본 논문에서는 현장조사와 면담/설문조사를 통해 가설도로의 위치결정과 관련된 요소 및 그 중요도를 파악한 뒤 이를 기반으로 가설도로의 위치 결정을 위한 방법론을 제시하였다. 이후 사례연구를 통해 해당 방법론이 토공작업의 생산성 향상에 도움이 됨을 확인하였다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 실제 문제에 이러한 방법론을 적용하기 위해서는 성능함수의 통계적 모멘트와 손상확률에 대한 정확하고 효율적인 추정 방법이 필요하고, 더불어 최적화를 위한 방향탐색과정에서 요구되는 민감도 해석의 정확성 및 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 함수근사모멘트 방법을 기존에 유도된 적분 형태의 민감도 해석 식에 적용하여 그 민감도 해석 결과의 정확성을 확인하고, 이를 대표적인 신뢰도 기반 최적설계 문제에 적용하고자 한다. 민감도 해석 결과 및 신뢰도 기반 최적설계 결과를 타방법의 결과와 비교하여 함수근사모멘트 방법의 타당성을 입증하고자 한다. 활용된 적분 형태의 민감도 해석은 손상확률 혹은 통계적 모멘트가 계산된 경우 추가적인 함수 계산 없이 민감도를 얻을 수 있는 효율적인 방법이다.
LNG 플랜트의 설비 배치는 안전, 환경과 관련된 법규 및 유지 및 보수 공간, 작업자 이동 통로 등 작업자의 근무환경이나 안전과 관련된 다양한 설계 제약조건을 충족해야 한다. LNG 플랜트 설비 중 가장 중요한 초저온 공정인 액화공정의 경우, 배관 내 유체와 외부 대기와의 온도 차이에 의한 열 손실과 유체 흐름 시 발생하는 압력 손실이 발생하기 때문에 가능한 설비 간 배관 길이는 짧을수록 유리하다. 따라서, 액화 공정을 건설할 때 다양한 제약조건을 만족하면서 배관의 길이를 최소로 하는 설비 배치가 이루어져야 하며, 이러한 문제는 수학적 모델링으로 배관의 비용을 목적함수를 만들어 이를 최소화하는 최적화 문제로 다룰 수 있다. 이와 관련된 기존 연구들은 대체로 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격거리 등 안전 요소를 간과해 왔다. 또한, 기존 연구는 대체로 개념설계를 이용한 배치를 다루어 왔으며, 이미 건설된 실제 배치 결과와 최적화 결과를 비교하여 배치 최적화 문제가 실제 어느 정도 비용 절감 효과가 있는지 검증한 내용은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 작업자의 근무나 안전과 관련된 장치 간 이격거리와 유지 보수와 관련된 제약조건 식을 세우고 장치를 연결하는 파이프의 총 비용을 목적함수로 하는 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제를 설계하였다. 하지만, 식이 복잡하고 공정 특성에 따라 다양한 제약조건을 추가해야 하는 경우가 있으므로 목적함수의 미분식을 이용하여 푸는 기존의 최적화 방법론으로 풀기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 목적함수의 미분식 없이 최적해를 찾을 수 있는 PSO (Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 실제로 가동 중인 C3MR (Propane precooling Mixed Refrigerant) 공정에 대한 최적화를 수행하여, 본 연구에서 제안한 방법이 어느 정도 효과가 있는지 검증하였다.
본 연구에서는 방파제 하부지반을 저치환율 재료로 보강 및 개량하기 위한 치환율과 재하중 방치기간을 확률론적 최적화 기법을 이용하여 분석하였다. 해석에 필요한 확률변수의 불확실성을 최소화하기 위하여 사전자료를 활용한 베이지안 갱신결과 최대 39.8% 포인트까지 불확실성이 감소하였고, 특히 사전함수의 표본수가 더 많은 구간의 감소폭이 컸다. 치환율 결정을 위하여 저치환율 단면 중 15~40% 범위에서 일계신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 의해 해석한 결과 목표파괴확률을 만족하는 치환율은 심층고결처리 및 쇄석다짐말뚝 구간에서 각각 20% 및 25% 이상으로 나타났다. 치환율에 대한 최적화를 위하여 생애주기비용 분석을 실시한 결과 목표파괴확률을 만족하는 범위 내에서 최적 치환율이 산정되었으며, 두 구간에서 각각 20% 및 30%가 가장 경제적인 것으로 결정되었다. 재하중의 방치기간에 대한 확률론적 해석결과 3개월 이상인 경우 모두 목표파괴확률을 만족하는 것으로 나타났다.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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