본 연구에서는 연령·조명·프로그램 종류에 따른 TV 최적 화질의 설정치를 규명하고, 최적 화질에 대한 감성구조를 규명하는 것이 목적이다. 아동, 성인 그리고 노인이 실험에 참여하였고, 세 가지 조명 조건에 따라 영화, 만화영화 (애니메이션), 드라마, 다큐멘터리의 화면이 제시되었다. 실험 참여자들은 화면을 보는 동안, 리모콘을 사용하여 가장 만족스러운 화면을 설정하였다. 또한 설정한 최적화질에 대해 감성을 평가하였다. 그 결과, 연령·조명·프로그램 종류에 따라 최적 화질에 대한 설정치가 다르게 나타났다. 화질에 대한 감성구조는 두 차원 (쾌-불쾌 및 감각특성, 미적특성)으로 나타났으며, 연령에 따라 감성구조가 다르게 나타났다.
본 연구에서는 웨이퍼 단면 연삭기 구조물의 경량화 고강성화 최적설계를 위하여 가변벌점함수 유전 알고리즘을 이용한 다단계 최적설계 방법을 적용하였다. 구조강성 최대화와 중량 최소화라는 상반된 성질의 목적함수를 최적화하기 위하여 강성의 역수 개념인 컴플라이언스(compliance)를 도입하여 목적함수론 최소화시키는 문제로 만들었으며, 가증방법(weighted method)을 이용하여 다목적 함수를 단일 목적함수로 변환시켰다. 부재 단면형상 최적화 단계와 정적설계 최적화 단계, 및 동적 설계 최적화 단계를 순차적으로 수행하는 다단계 최적설계를 방법을 연삭기 구조물의 최적설계에 적용하였다.(중략)
100인승 이하의 쌍발 터보프롭 항공기의 날개 형상에 대한 최적 설계를 수행하였다. 최적설계는 2단계로 이뤄져 있는데 먼저 꼬리날개의 높이에 대한 방향안정성을 분석하였고 방향 안정성을 갖는 높이에 대해 순항조건에 대해 항력을 최소로 하는 날개의 최적형상을 결정하였다. 방향안정성 분석은 Vorstab를 통해 이뤄졌고, 최적형상은 Piano를 활용하여 결정하였으며 공력해석은 점성을 고려한 Fluent 코드를 활용하였다. 최적설계 결과 약 10 count의 항력을 감소하였다.
최적 제어나 최적 설계에 사용되는 목적함수를 연립 방정식화하여, Newton법에 의하여 최적치를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식은 도함수의 산출과 입력이 불필요한 일반 도함수를 프로그램화한 직접 미분법(DDA)에 의하여 목적함수와 초기치만을 입력하여 최적치를 구하는 간단한 방식이다. 제안한 방식을 최적 제어와 최적 설계에 적용하여 유용성을 확인하였다.
R-Tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능에 최적이 되도록 구현한다. 최근에는 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-Tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 가능하였다. 그러나, 디스크 최적 R-Tree와 CPU 캐시 최적 R-Tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, 디스크 최적 R-Tree는 캐시 성능이 나쁘고, CPU 캐시 최적 H-Tree는 나쁜 디스크 성능을 보이는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크에 모두 최적인 R-Tree. TR-Tree를 제안한다. 먼저, 디스크 페이지 안에 들어가는 페이지 내부 트리의 높이와 단말, 중간 노드의 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고, 이틀 이용하여 TR-Tree의 검색 연산에 필요한 캐시 미스 수를 최소화였고. TR-Tree의 검색 성능을 최적화하였다. 또한, 디스크 I/O 성능을 최적화하기 위해 메모리 노드들을 디스크 페이지에 잘 맞게 배치하였다. 여기에서 구현한 TR-Tree는 디스크 최적 R-Tree보다 삽입 연산에서 6에서 28배 정도 빨랐으며, 검색 연산에서는 1.28배에서 2배의 성능 향상을 보였다.
관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.
주어진 계획량을 최소의 비용으로 생산하는 것이 제조 공장의 최대 관심사이다. 단일 공장의 경우 제품의 종류에 따른 최적의 생산량만을 결정하면 되지만, 복수의 공장의 경우 각 공장에 따라 제품별 생산원가의 차이가 발생하기 때문에 복수의 공장일 경우 단일 공장과 같이 간단하게 제품별 최적 생산량을 결정할 수 없다. 이에 본 연구에서는 몇 가지 현실적인 가정 하에 복수의 공장에서 제품별 최적 생산량을 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 즉 현재 생산이 가능하지만 현실적인 조건으로 인하여 생산하지 않는 제품의 생산 원가를 추정하고, 이를 바탕으로 각 공장별로 제품의 최적 생산량을 결정하는 문제에 대한 모델을 제시하였다.
이 논문은 전력계통의 자동주파수 최적제어를 위한 관측자시스템을 최적설계하는 체계적 방법을 연구한 결과를 기술한 것이다. 이 논문의 특징은 저차 루엔버그관측자시스템의 추정오차에 관한 새로운 평가척도를 정의한 후 이를 방복 알고리듬에 의하여 최소함으로써 측정불가능한 시스템 상태와 교란을 가능한 한 정확히 추정할 수 있는 즉 최적관측자를 구성하는 있으며, 특히 이 논문에서는 필자가 이미 발표한 최적 주파수제어방책과 지수교란모형을 그대로 도입하여 상기 목적을 실현할 수 있었다. 이 논문에서 제시한 방법을 검증하기위하여 다지역계통의 가장 간단한 형태라할 수 있는 2개지역이 연계된 자동주파수제어시스템을 대상으로 디지탈 시뮬레이션 한 결과, 이 방법의 장점과 실용성이 입증되었다.
최근 여러 분야에서 필요성이 증대되고 있는 최적제어, 최적설계 및 최적추정에 대하여 신경회로망을 이용하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 3점 탐색 알고리즘을 사용하여 성능지표의 최소값을 찾아내어 이 때의 가중치를 신경회로망의 가중치 초기값으로 설정하여 다시 학습시킴으로서 보다 효율적인 학습결과를 얻을 수 있었다. 제안한 방식을 최적제어에 대하여 시뮬레이션하여 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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