이 논문은 여러 개의 집중하중을 받는 깊은 보의 최적위상을 조사 분석하고 그 결과를 기술하였다. 본 연구에서는 최소화해야하는 변형에너지를 목적함수로 가정하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 사용하였다. 물질내부에 존재하는 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 도입하였다. 수치해석을 통하여 길은 보의 최적위상과 관련한 위상최적화 파라미터의 민감도를 조사하였고, 필터링과정이 최적위상에 끼치는 영향을 심도 있게 조사하였다. 수치해석결과로부터 깊은 보의 최적위상은 최적화 파라미터와 깊은 연관되어 있고 필터링과정이 최적위상을 찾는데 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.
최근 구조최적화분야에서 활발하게 사용되고 있는 유전알고리즘은 해집단을 운용하기 때문에, 많은 반복수와 적응도 평가를 위하여 해집단의 수에 해당하는 구조해석을 필요로 하며, 또한 교배율과 돌연변이율 등의 파라미터에 따라 알고리즘의 성능이 변화하므로 문제에, 따라 적합한 파라미터 설정이 필요한 근본적인 단점을 지니고 있다. 본 연구에서는 기존 유전알고리즘의 단점을 극복할 수 있는 복합유전알고리즘을 마이크로유전알고리즘과 단순유전알고리즘을 결합한 형식으로 그리고, 최적화에 요구되는 연산을 다수의 개인용 컴퓨터에서 동시에 분산하여 수행할 수 있는 고성능 분산 복합유전알고리즘으로 개발하였다. 개발된 알고리즘은 철골 가새골조 구조물의 최소중량설계에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
국내에 고속열차가 도입된 지 12년이 지났고, 국내기술로 개발된 KTX-산천도 운행한지 6년 정도 되었다. 호남선 고속철도의 개통으로 현재 국내 고속선로의 수송용량은 거의 포화상태가 되었고, 이에 따라 수송용량을 증대하기 위하여 열차의 운행속도를 높이는 연구 등 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구는 그 중 일부로 KTX-산천 고속열차의 운행속도를 350km/h로 높이기 위하여 열차의 임계속도를 향상시키기 위해 수행되었다. KTX와 KTX-산천 영업운행 차량에서 측정된 차륜마모 데이터를 이용하여 KTX-산천 편성 모델에 대한 동역학해석을 수행하였고, KTX-산천 영업차량에서 측정된 진동가속도 측정결과와의 비교를 통하여 해석결과의 타당성을 검증하였다. 고속열차의 운행속도 향상을 위하여 열차의 임계속도 향상을 목표로 대차 주요 현가장치 파라미터에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 민감도 분석을 통해 최적화를 위한 주요 현가장치 파라미터를 선정하였고, 반응표면분석법에 의해 2차 회귀 모형 함수를 추정하였다. 2차의 목적함수를 최소화시키는데 있어서 효율적인 성능을 발휘하는 SQP 방법을 사용하여 최적화를 수행한 결과 KTX-산천의 임계속도가 9.4%정도 증가함을 확인하였다. 최적화된 현가장치 파라미터는 KTX-산천 영업속도를 300km/h에서 350km/h로 향상시키기 위한 신규대차 설계 시 반영될 예정이다.
본 논문에서는 그룹별 가변 길이 직교코드 다중화를 이용한 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 전송방식의 제안하고, 그룹별로 동일한 부반송파 개수를 가정하여 코드 길이에 따른 시스템 성능과 복잡도를 분석함으로써 최적의 시스템 파라미터들을 결정한다. 제안된 방식에서는 상호 상관성이 낮은 부반송파들로 동일 반송파 그룹으로 구분함으로써 부반송파 전체를 다수의 부반송파 그룹으로 나누고, 그룹마다 부반송파 개수와 동일한 길이의 직교코드들을 사용하여 다중화하여 전송한다. 따라서, 제안된 시스템을 사용하면 적절한 시스템 파라미터의 선정을 통하여 부반송파 전체를 하나의 그룹으로 하는 기존의 직교코드 다중화 방식에[2] 비하여 다이버시티 이득은 유지하면서 시스템 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 직교코드 다중화 전송방식에서는 수신기에서 직교코드들간의 직교성 복원이 필수적이며, 수신기에서 불완전한 채널등화는 인접한 직교코드들 간에 상호 간섭을 유발하는 요인이 된다. 따라서, 채널추정 오류의 정도가 증가함에 따라 직교코드들 간의 상호 간섭으로 인하여 증가하는 비트오류를 줄이기 위하여 채널추정 오류의 정도에 따라 블록길이와 블록 인터리버 구조를 조절하여 시스템을 최적화 한다. 가변 길이 직교코드로는 길이에 상관 없이 직교성을 유지하며 에너지의 균등 분배가 가능한 DFT (discrete Fourier transform) 코드를 사용한다. 최적 시스템 파라미터를 결정하기 위하여 모의실험을 통하여 코드 길이에 따른 시스템 성능을 분석한다. 또한, 채널추정 오류가 존재하는 경우에 시스템 성능을 분석한다. 마지막으로, 채널 부호화를 적용하는 경우에 시스템 파라미터들을 최적화함으로써 부호화 이득이 시스템 성능과 시스템 복잡도 감소, 채널추정 오류의 극복에 미치는 영향을 분석한다. nature, in contrast to physical theories that are of a geometrical nature. An application to the interpretation of intelligence is proposed, based on the "intelligence"of movement. Co layer from 1.4 to 1.6 nm was measured to be ranged from 0.004 to 0.021 ${\AA}$$\^$-1/.문에 기업간 관계를 연구하는 측면에서는 탐험적 연구성격이 강하다. 더 나아가 본 산업의 주된 연구가 질적이고 기업내부만을 연구했던 것에 비교하면 시초적이라고 할 수 있다. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다. 향후에는 모바일 컨텐츠 파트너의 기업의 특성을 조사하여 관계성 변수와의 상호관련연구를 진행할 필요가 있다. 관계기간, 의존성, 거래처의 단/복수여부, 서비스 범주 등의 제반 변수를 고려하여 이러한 변수가 양사와의 관계성 변수에 어떤 영향이 있는가를 검증할 필요가 있다. 또한 신뢰,
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.
본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 퍼지 논리 제어기에서 전문가의 지식없이 시행 착오법에 의해 최적화 되지 않은 제어 규칙을 이용하는 경우에도, 소속 함수 관계와 스케일링 팩터를 유전자 알고리즘으로 최적화하여 우수한 제어 성능을 갖는 지능 제어 방식을 제안한다. 제안하는 제어 방식은 실제 플랜트는 퍼지 논리를 이용해서 제어를 하되 먼저 오프 라인상에서 퍼지 제어기의 소속 함수 초기 변수값과 스케일링 팩터의 초기값을 유전 알고리즘으로 최적화시킨후 제어를 하는 직접 적응 제어 방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 비선형 시스템을 제어 대상으로 기존의 퍼지 제어 방식과 시뮬레이션을 통하여 비교 및 검토를 한다.
큰 지연시간을 갖는 고차계 시스템에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 PID 제어기의 동조방법중 한 가지 방법으로써 축소모델을 이용하는 방법이 있다. 이 방법은 큰 지연시간을 갖는 고차계 공정을 SOPTD(Second Order Plus Time Delay Model)로 축소를 하여 SOPTD의 고정된 형태의 모델에 대하여 PID 제어기를 동조하는 방법이다. SOPTD로 모델을 축소하는 방법과 최적화 PID 파라미터를 동조하는 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 최적화 PID 제어구조에 RLSE를 추가하여 실시간으로 축소모델의 계수를 보정해주는 최적화 적응형 PID 제어구조를 제안하였고, 기존의 제어구조보다 우수한 적응성을 가짐을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
성대마이크는 디바이스의 특성상 환경 잡음을 최소화하는 장점이 있다. 그러나 고주파정보의 손실과 부분적인 포먼트 정보의 손실 때문에, 성대마이크를 이용한 명령어 인식기는 표준마이크를 이용한 명령어 인식기보다 낮은 성능을 보인다. 본 논문은 한국어 음운자질의 특성을 적용한 특징추출 알고리즘과 최적화된 인식모델을 이용하여 높은 성능을 갖는 명령어 인식시스템을 제안한다. 성대 울림 특성이 한국어 내의 분포 분석하여 성대 울림 정보만으로 명령어 인식기 개발이 가능함을 보이고 음성인식에 높은 성능을 보이는 Time Delay Neural Network(TDNN)[1]을 성대신호 명령어 인식에 최적화한 구조를 제안한다. 실험을 통해 찾은 최적 TDNN 구조를 성대신호에 적용한 했을 때 약 87%의 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘의 진화 연산을 이용하여 기지국의 위치와 송신전력을 최적화하는 알고리즘을 구현하였다. 기지국의 위치와 송신 전력을 실수형 파라미터로 정의하며 관련된 유전 연산자를 설계하였다. 최적화의 방향은 커버리지, 송신 전력, 경제성 효율이 고려되도록 다중 목적함수를 제안하였다. 본 논문에서 구현한 알고리즘음 최적 해를 직관적으로 알 수 있는 상황에 적용하여 검증하였으며 비균일 트래픽 분포를 가정한 상황에 대해 목적함수의 가중치에 따라 최적화를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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