본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.
EMS 계통해석 최적화기능은 전압계획(VVD), 안전도개선(SENH), 최적조류계산(OPF) 기능을 지원하고 있다. 그러나 이들 기능은 부등호 제약처리, 이산 제어요소 처리, 제어DB 구축과 최적화 파라미터 튜닝의 어려움, 급전 가능한 제어대상 최소화, 수렴특성 난조 등 프로그램의 강인성의 문제로 전 세계적으로 실 계통에서 활발히 사용되지 못하고 있다. 본고에서는 전력거래소(KPX) EMS 최적화 프로그램 기능소개와 실계통 활용을 위한 제어DB 재구축, 튜닝, 특성시험 결과와 향후계획을 소개하고자 한다.
통합 정보시스템의 도입과 구축에 있어 가장 중요한 성공요소중의 하나가 성능 최적화이다. 본 연구에서는 정보시스템의 성능향상을 위해 비용도 저렴하고 단시간에 효과를 나타낼 수 있는 관계형 데이터베이스의 SQL 튜닝 기법을 제안하고, 이를 중소규모의 회사에 실제 운용되고 있는 데이터베이스 시스템에 적용하여 그 효율성을 분석하였다.
PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.
In this study, a FE model tuning method using experimental modal data was suggested after examining all the published conventional methods. The idea of this method is introducing scale factors to maintain both the structural connectivity and the consistency in the corrected stiffness matrix which makes it always possible to interpret the stiffness elements with the corresponding physical configuration of the targeting structure. The scale factors are determined to minimize the objective function of eigen-properties. The proposed method was tested to determine the joint stiffness of a T shaped beam. The test results were also compared with the tuned stiffness obtained from a probed commercial package (SYSTUNE) and found that this method is very accurate and compatible.
하드디스크의 트랙 밀도를 높이기 위해서는 충분한 서보대역을 갖는 액츄에이터를 개발하는 것이 필수적이다 이 논문에서는 액츄에이터의 동특성 중에서 서보대역을 제한하는 주된 요인을 알아보기 위해 실험 모드 해석과 유한 요소 해석을 수행하였다. 우선 액츄에이터를 구성하고 있는 VCM 코일, E 블럭, 서스펜션등의 부분계에 대한 유한 요소 해석을 수행하였고 모달 실험을 통해 이를 검증하였다. 검증된 각 부분계의 모델을 결합하여 한 개의 서스펜션을 갖는 액츄에이터 시스템의 유한 요소 모델을 개발하였고 이를 통해 서보 성능과 관계된 모달 파라미터들을 규명하였다.
완전 광 3R(Retiming, Reshaping, Reamplification) 재생기는 WDM 시스템과 광 네트워크의 크기를 확장시키기 위하여 필요한 매우 중요한 소자이다. 완전 광 3R 재생기의 구현에서 입력 광 신호로부터 광 클락 추출은 가장 핵심적인 요소이다. 이러한 광 클락 추출을 위하여 모드락 레이저 다이오드와 다중 전극 DFB 레이저에서 self-pulsating 현상을 이용하는 방법이 많이 연구되고 있다. 독일의 HHI는 다중 전극 DFB 레이저에서 self-pulsating 현상을 이용하여 80 GHz 초고속 광 클락 추출과 25-82 GHz 전기적 튜닝 특성을 보였다. (중략)
정보화 사회로 발전하면서 크고, 다양하며, 복잡한 데이터들이 생겨나고 저장, 유지되어 데이터베이스도 대형화되면서, 대용량 데이터베이스의 성 문제는 매우 중요한 논점이 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템의 새로운 성능향상 보조도구를 소개한다. 본 도구의 목적은 사용자나 시스템 관리자가 특정 데이터베이스 시스템에서 성능 영향을 주는 요소들을 효과적으로 파악하여 데이터베이스 시스템이 높은 수준의 성능을 유지할 수 있도록 도와준다. 설계 원리, 시험 데이터베이스, 그리고 튜닝 질의어들이 보여진다. 9개의 카테고리 안의 총 36개의 시험 질의어가 제안되었다.
본 논문에서는 프로그램 분석 기술에 기반하여, 주어진 프로그램 내에서 트랜잭션 처리 관련 오류를 자동으로 검출해주고, 성능저하 요소가 발견되면 자동으로 개선된 코드로 변환하여 주는 시스템을 제안한다 트랜잭션 처리 오류란 트랜잭션을 열고서 닫지 않는 경우나, 잘못된 잠금수준(Locking-Level)을 설정하는 경우를 말한다 전자의 경우, 원하는 대로 데이타가 저장되지 않거나 장시간 데이타베이스 테이블을 잠금(Locking)으로써 시스템 전체의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 후자의 경우. 시스템에 따라 예외상황이나 프로그램의 파행적 실행 중단을 야기한다. 비효율적인 트랜잭션 처리란, 트랜잭션 영역(Boundary) 또는 잠금수준을 비효율적으로 설계하여서 다른 프로세스들의 트랜잭션을 지연시키는 경우를 말한다.
본 연구는 영재학교 학생들의 논문 초록의 구조를 파악하여 그 특성을 분석하고, 인공지능을 활용하여 초록을 구성하는 여러 요소를 추출하여 그 성능을 비교함으로써 과학영재교육에서 인공지능의 활용 가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 S 영재학교의 2017~2021년의 5년간 졸업 논문 263건을 대상으로 초록에 포함된 배경, 목적, 방법, 결과, 논의의 빈도나 유형이 어떠한지 분석하고 이를 파인튜닝 및 프롬프트를 활용한 인공지능을 활용한 분류 방법을 통해 그 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 영재 학생들이 작성한 과학 논문의 초록 요소의 출현 빈도는 목적, 방법, 결과, 배경, 논의(D)의 순이었고, 목적, 방법, 결과 등 초록에서 필수적으로 포함되어야 하는 요소를 모두 담은 경우는 전체 57.4%에 불과하였다. 인공지능을 활용한 이러한 요소를 분류한 결과, 파인튜닝을 이용한 경우가 가장 정확도가 높았으며 5가지 요소 중 배경, 목적, 결과는 비교적 높은 성능을 보였으나 방법, 논의에 대해서는 정확히 분류하지 못하는 경우가 많 았다. 이러한 결과는 여러 요소의 분포 비율이나 학습을 위한 적절한 데이터셋이나 정보를 제공해 인공지능을 활용해야 보다 효과적인 수단으로 활용될 수 있음을 의미하며, 이에 대한 교육적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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