최근 공학적 설계문제들이 복잡해짐에 따라 크리깅을 이용한 근사최적화에 관한 연구가 활발하다. 따라서 본 논문에서는 개선된 확률론적 최적화 알고리즘을 제안함으로써 크리깅을 이용한 근사최적설계의 정확성과 효율성을 높이고자한다. 순차적 근사최적화 시 확률적인 설계영역으로의 이동을 위해 새로운 방법인 확률론적 국부화기법(SLM)을 제안하며, 고전적 계획법, 공간충진 계획법의 두 실험계획법을 사용함으로써 실험점 선정의 효율성을 높이고, 실험계획법의 종류에 따른 결과를 비교, 분석하였다. 또한 3부재 트러스, Sandgren의 압력용기 그리고 하니콤 인공위성 플랫폼 최적설계의 실제 공학적 문제에 적용함으로써 효율성을 검증하고자 한다.
본 연구에서는 지점강우를 이용하여 크리깅 기법을 통해 공간적으로 분포된 강우자료를 생성하였으며, HEC-GeoHMS 모형을 이용하여 대상유역의 지형자료, 수문매개변수를 격자크기에 따라 공간적으로 분포시켰다. 유출해석은 공간 분포된 강우의 적용을 용이하게 하기 위하여 준 분포형 접근방법인 Modified Clark 모형을 적용하였으며, 공간 평균된 강우는 Clark 모형을 적용하여 유출 모형을 수행하였다. 정규크리깅과 일반크리깅 기법에 의해 산정된 강우를 이용하여 격자크기에 따른 유출해석을 수행한 결과를 토대로 지점강우량을 공간분포 시킬 경우의 격자크기에 따른 유출 수문곡선의 변화를 파악하였다. 공간 분포된 강우와 공간 평균된 강우를 이용한 유출 모의 결과를 토대로 공간 분포 강우의 적용성을 평가하는데 있다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
수문학적 강우-유출 모형의 가장 중요한 입력 자료는 강우량 자료이다. 기존에는 지상 우량계 관측자료의 점 우량을 티센, 역거리제곱법, 크리깅 등의 내삽방법을 사용하여 유역의 면적강우량을 산정하였다. 그러나 이러한 방법들도 여전히 유역 내의 정확한 강우의 분포 추정에 많은 어려움이 있다. 강우 레이다의 경우 공간적인 측정을 통하여 보다 정확하게 강우의 공간적 분포를 파악할 수 있게 한다. 본 연구에서는 지상 우량계에서 관측된 점 우량을 역거리제곱법(Inverse Distance Squared, IDS)과 크리깅 기법으로 면적강우량의 공간분포를 산출하였고, 이를 강우레이다로부터 추정된 레이다 강우의 공간분포와 비교하였다. 그 결과 레이다에 의해 측정된 강우가 현실적인 강우의 공간 분포를 제공하는 것을 확인하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)는 항만 자동화를 위한 수평 이송 시스템이며, 셔틀카(shuttle car)와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 논문에서는 LMTT시스템에서 컨테이너 운반을 담당하는 셔틀카(shuttle car)를 구성하는 부품인 이동체(mover)의 경량화를 위하여 직교배열표 및 크리깅 방법을 이용하여 최적설계를 수행한다. 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠빔의 두께를 제한조건 함수로는 안전율이 고려된 응력을 넘지 않도록 설정하였다. 목적함수로는 중량을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 방법으로 구한 최적해는 크리깅 내삽법(Kriging interpolation)으로 알려진 DACE(Design and Analysis of Computer Experiments) 모델을 엑셀(Excel)로 수식화하고 구했으며, GENESIS를 이용하여 민감도기반 최적설계로 구해진 최적해와 비교 및 검토하였다.
매립지반의 지층분포는 터파기 공사 시 지층파악, 말뚝 지지층 심도 예측, 잔류 침하량 예측 등에 직접적으로 사용되는 중요한 정보이다. 이러한 지층분포는 기존의 지반조사자료를 이용하여 지구통계학적 방법인 크리깅과 이격거리에 따라 가중치를 부여하는 역거리가중치법 등을 사용하여 추정할 수 있다. 본 논문에서는 크리깅과 역거리가중치법의 추정결과의 신뢰성을 교차검증한 후 각각의 방법에서 사용되는 적정한 베리오그램 모델과 $\alpha$ 값을 제시하였다. 크리깅에서는 실험적 베리오그램에 가장 적합한 이론적 베리오그램 모델이 반드시 가장 신뢰성 높은 추정결과를 주지 않는다는 것을 알 수 있었다. 역거리가중치법에서는 지층의 형성과정에 따라 적정 $\alpha$ 값이 다르며, 풍화토가 매립층과 퇴적층보다 큰 $\alpha$ 값을 사용할 경우 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있었다. 크리깅의 추정결과가 역거리가중치법에 비하여 신뢰성이 높은 것으로 나타났으며, 크리깅은 베리오그램을 이용하여 지층분포의 구조를 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델(BSKM: Basis Screening based Kriging Model) 생성의 정확도를 높이기 위해 페널티를 적용한 최대 우도 평가 방법(PMLE : Penalized Maximum Likelihood Estimation)에 대해서 소개한다. BSKM에서 사용하는 기저함수의 최대 차수와 종류는 그 중요도에 따라서 결정하게 되며, 이때 중요도의 지표는 기저함수에 대한 교차 검증 오차(CVE : Cross Validation Error)로 택한다. 크리깅 모델(KM : Kriging Model) 구성시 최적의 기저함수 조합은 우선 최대 기저함수 차수를 선택하고 개별 기저함수의 중요도를 평가를 하게 된다. 최적 기저함수 조합은 크리깅 모델의 CVE가 최소가 될 때까지 개별 기저함수의 중요도가 높은 순으로 기저함수를 하나씩 추가하며 찾는다. 이 과정에서 KM은 반복적으로 생성해야 하며, 동시에 데이터 사이의 상관관계를 나타내는 하이퍼 매개변수(Hyper-parameters)도 최대 우도 평가방법을 통해 계산하여야 한다. 하이퍼 매개변수의 값에 따라 선택되는 최적의 기저함수 조합이 달라지기 때문에 KM의 정확도에 막대한 영향을 미치게 된다. 정확한 하이퍼 매개변수를 계산하기 위해서 PMLE 방법을 적용하였으며, Branin-Hoo 함수 문제에 적용하여 BSKM 의 정확성이 개선될 수 있음을 확인하였다.
신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
지구통계학적 접근법은 지역화 변수를 모델링하기 위한 방법으로서, 제한된 공간 샘플 자료로부터 불확실성을 평가하고 추정하기 위한 효과적인 방법론이다. 본 연구에서는 추정문제에서 사용할 수 있는 크리깅 기법과 지구통계학적 시뮬레이션에 대해 이론적으로 비교 검토하였다. 시뮬레이션과 달리, 크리깅은 자료의 통계량과 공간 구조를 유지할 수 없으며, 불확실성의 측도를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 불확실성 평가를 위한 지구통계학적 시뮬레이션의 과정을 제시하였으며, RMR의 공간 분포 파악 및 그 불확실성의 평가 과정을 현장 적용을 통해 살펴보았다. 지구통계학적 시뮬레이션은 지반공학적 변수들의 공간 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서, 지구통계학적 시뮬레이션 결과는 다양한 지질학적조건 및 시공 계약 조건하에서 설계자의 의사결정을 위한 유용한 정보로서 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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