일반적으로 최적화 문제에서 군사 시뮬레이션과 같이 결과가 확률적으로 나타나는 경우를 계산할 때에는 문제를 모델링 하여 일반적인 최적화 기법을 적용하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 군사 시뮬레이션의 특징을 반영하는 복잡한 반응표면을 가진 확률적 평가 함수를 정의하였다. 그리고 이러한 확률적 시뮬레이션에 대해 기존의 PSO법이 가진 약점을 보완하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용해 평가 함수에 대한 최적화를 시행하였으며 최적화의 속도와 정확도에 영향을 미치는 계산 조건들의 상호작용을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 확률적 시뮬레이션의 최적화 전략을 제시하였다.
다양한 변수들이 존재하는 현대의 전투전장에서는 운용전술에 따라 전투의 양상이 결정되기 때문에 최적화된 운용전술을 도출하는 연구가 필요하다. 기존의 M&S(Modeling & Simulation) 연구에서는 몬테 칼로 실험을 통해 변수들을 분석하는 것이 일반적이다. 그러나 이 방법은 상호 복합적으로 작용하는 다수의 변수들의 모든 조합에 대해 시뮬레이션을 수행하기 때문에, 많은 수행시간이 소요되고 최적의 운용전술 도출을 위한 별도의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 최적화 요소를 찾는 전산탐색 기법 중 하나인 DPSO(Discrete binary version of PSO) 알고리즘을 기반으로 하는 최적화 시뮬레이션 프레임워크를 제안하였다. 최적화 시뮬레이션 프레임워크는 짧은 시간 내에 최적화된 운용전술을 도출하기 위하여 설계되었다. 본 연구에서는 아군 수상함이 적 어뢰로부터 회피하는 사례를 적용하여 최적화 시뮬레이션 프레임워크의 탐색 성능을 확인하였다. 이를 통해 최적화 시뮬레이션 프레임워크의 효율성을 제시하였다.
음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.
수자원시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해서는 하천 시설물들을 효율적으로 연계운영 할 필요가 있다. 그러나 이를 위한 시뮬레이션 모형은 최선의 대안을 보장하지 못하고, 최적화 모형은 복잡한 수계 현황을 유연하게 고려하는데 어려움이 있다. 따라서 시뮬레이션과 최적화 기법의 한계점을 서로 보완해서 활용하는 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화 기법의 원론적 비교를 통해 각 기법의 장 단점을 분석하고, 두 방법의 한계점을 극복할 수 있는 시뮬레이션 기반의 최적화 모형, CoWMOM의 활용을 제안한다. 아울러 댐-보 연계운영 모형의 활용방안으로 i) 과거의 특정 기간에 대한 분석 도구로써의 활용법과, ii) 미래 수문 정보가 불확실한 상황에서 댐-보 연계운영을 하는 현실에 적합한 모형 활용 절차를 제시한다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
1900년대 초부터 수자원공학에서의 최적화 기법은 상당한 기대 속에서 많이 활용되어 왔다. 최적화 모형은 시뮬레이션 모형에 비하여 상당히 많은 장점이 있음에도 불구하고, 기대한 만큼의 효과를 보지 못하고 있다. 그동안 실패한 사례도 많지만, 성공적인 사례도 많이 나오고 있다. 실패하는 이유는 개발자에게 더 많은 책임이 있지만, 모형에 대한 이해부족에 따른 사용자의 잘못도 있다 최적화 모형은 장점도 있지만, 단점도 많으므로 그 한계를 확실히 이해하고, 개발자는 물론 사용자도 실제 활용에 많은 주의를 기울여야 한다. 무리하게 사용하게 되면 시뮬레이션 모형을 활용하는 것 보다 종종 못한 결과가 나을 수도 있다. 최적화 모형에 대한 이해를 돕기 위해서 부족하지만, 수자원 공학에서 최적화 모형의 활용에 관련된 내용을 세 번에 나누어서 정리하였다.
1960년도 초 부터 수자원공학에서의 최적화 기법은 상당한 기대 속에서 많이 활용되어 왔다. 최적화 모형은 시뮬레이션 모형에 비하여 상당히 많은 장점이 있음에도 불구하고, 기대한 만큼의 효과를 보지 못하고 있다. 그동안 실패한 사례도 많지만, 성공적인 사례도 많이 나오고 있다. 실패하는 이유는 개발자에게 더 많은 책임이 있지만, 모형에 대한 이해부족에 따른 사용자의 잘못도 있다. 최적화 모형은 장점도 있지만, 단점도 많으므로 그 한계를 확실히 이해하고, 개발자는 물론 사용자도 실제 활용에 많은 주의를 기울여야 한다. 무리하게 사용하게 되면 시뮬레이션 모형을 활용하는 것 보다 종종 못한 결과가 나올 수도 있다. 최적화 모형에 대한 이해를 돕기 위해서 부족하지만, 수자원 공학에서 최적화 모형의 활용에 관련된 내용을 앞으로 세 번에 나누어 정리해 본다.
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
GTL(Gas to Liquid) 합성유 생산 공정은 크게 합성가스 개질공정(reformer), FT 반응공정, upgrading 공정으로 구성된다. 본 연구에서는 FT 반응기에 유입되는 합성가스의 생산공정인 개질공정 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 기존에 HYSYS 공정 모사 tool로 구현한 개질공정 모델에 dynamic simulation을 적용하여 공정 운전 시간 변화에 따른 온도/압력/조성의 일정범위 별 생산 가스의 성분비를 모사하고자 한다. Dynamic 공정 시뮬레이션은 모사 대상 공정의 운전 시간 별 결과값 변화를 산출할 수 있는 방법으로 기존 정상상태(steady-state) 시뮬레이션에 비해 현실 공정의 운전 변수를 보다 더 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 본 시뮬레이션은 1bpd급 GTL 파일럿 플랜트의 설계 자료를 근거로 수행되었으며, 향후 운전 데이터를 feedback하여 최적의 운전 매뉴얼 도출자료로 활용코자 한다. 아울러, 다음의 시간 변화별 모사 결과 데이터들을 산출하고 공정의 최적운전 조건을 분석하고자 한다. - 시간에 따른 공정의 온도/압력 변화, 이에 연동되는 반응기 출구의 1) $H_2$/CO 비율, 2) $CH_4$ conversion, 3) $CO_2$ conversion 본 연구의 결과 데이터를 1bpd급 GTL 플랜트 내 합성가스 개질공정의 운전조건 최적화에 적용코자 하며, 이는 개질반응기의 안정적인 연속운전을 통한 GTL 통합공정의 운전 효율향상에 기여 가능하리라 기대된다. 향후 개질공정의 후단공정인 FT 합성공정 시뮬레이션 과업과 연계하여 GTL 통합공정 시뮬레이션 및 최적화에 따른 실증 규모의 스케일업 기반 데이터를 마련할 수 있을 것이다.
본 연구는 공대공 미사일 조종날개의 공력 및 구조를 동시에 고려한 구동력 최소화에 대한 최적화를 수행하였다. 본 연구에서는 조종날개의 공력 및 구조적 특성을 동시에 고려하기 위하여 공력-구조 연계 시뮬레이션을 사용하였으며 공력 및 구조 시뮬레이션에 각각의 전용 소프트웨어를 사용하고자 비정상-약결합 방식 연계기법을 적용하였다. 전역 최적화에는 많은 반복 계산이 필요하므로 빠른 계산을 위하여 수학적 모델링을 이용하였으며 이를 위하여 면 중앙 합성 실험계획법으로 실험점을 선정하였다. 선정된 실험점 및 그에 대한 공력-구조 연계 시뮬레이션 결과를 토대로 2차 다항식 반응면을 생성하였으며 생성된 수학적 모델링을 이용, 유전자 알고리즘 기반 전역최적 설계를 수행하였다. 최적화 목적함수는 마하 0.7 및 마하 2.0 사이의 압력 중심점 이동거리 최소화로 설정하였으며 최적화 결과 압력 중심점 이동거리가 7.5% 감소된 최적형상을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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