본 논문에서는 플랜트 모델에 불확실성이 존재하는 경우에도 강인 안정도를 보장하는 제어기 설계 문제를 연구하였다. 먼저 강인 안정도 및 감도 특성을 특이치 한계를 이용하여 기술하고 이들 설계 조건을 만족하는 제어기 설계 기법을 Diophantine 방정식과 감도 평가 함수의 최소화에 의해 제시하였다. Diophantine 방정식의 해를 구하기 위해 칼만 필터의 설계와 필터의 주파수 역 특성을 조사하였고, 원하는 특이치 형성을 통해 저감도 특성을 만족하는 특성 다항식 행렬을 구하였다. 그리고 제어기에 설계 자유도를 주어 감도 평가 함수를 최소화하는 제어기 매개 변수 계산 방법을 Routh 배열을 이용하여 제시하였다.제안된 강인한 제어기 설계 기법을 모델에 적용하여 검토해 본 결과 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
휴머노이드 로봇이 넘어질 경우, 충격에 의한 손상이 발생할수 있다. 이를 최소화하는 넘어짐 자세의 생성을 위하여 개선된 PGA 기반의 탐색기법을 제안한다. 다목적함수를 고려한 군집 간 이주방식의 효율적 조합을 통해 넘어짐 충격을 최소화하는 각 관절 궤적을 구할수 있도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 Sony QRIO 로봇에 대해서 ODE 기반의 Webots 시뮬레이션을 이용하여 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 내수침수 저감을 위하여 효율적(effective)인 우수저류조 설치에 따른 침수저감효과 극대화 방안을 제시하고자 한다. 여기서 효율성(effectiveness)은 침수저감량의 극대화 측면과 비용의 최소화 측면 두 가지로 구분된다. 최적 방재 시설물의 설치는 단순 설치비용 대비 저감량이 가장 큰 안을 제시하는 것은 의미가 없으며 일정 기준 이상의 방재성능을 발휘하면서 주어진 예산안에서 최적안을 찾아야 하므로 비용의 최소화 측면과 침수 저감량, 즉 맨홀에서의 월류 저감량을 최대화 하는 두 가지의 목적을 동시에 달성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다목적 최적화 알고리즘의 적용을 통하여 우수저류조 최적 설치지점을 선정하는 기법을 제안하였다. 본 연구에 적용한 다목적 최적화 방법으로는 목적함수의 최적해 탐색 효용성 측면에서 우수하다고 평가되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 다목적 최적화의 경우 해의 우열을 판단하기 위한 적합도 함수는 실제 각 목적함수의 적합도 값(real fitness value)이 아닌 해의 상대적인 우열(dominance or non-dominance)에 따라 부여되는 등급(rank)에 의해서 해의 우열이 결정되며 여기서는 Fonseca and Fleming(1993)이 제안한 Ranking method를 적용하여 적합도를 결정하였다. 한편 도시 우수관망의 해석 및 우수저류조 설치에 따른 월류량 분석을 위하여 미 환경청(US Environmental Protection Agency; EPA)에서 제공하고 있는 EPA-SWMM 5.0 engine을 사용하였으며 최적화 알고리즘의 구성을 위하여 Visual C++와 SWMM DLL을 연동하여 사용하였다. 연구 대상유역은 인천 청라지구(3공구)를 대상으로 기법의 적용성을 검토하였으며 저류지 설치에 따른 비용함수는 EPA(2002)에서 제안한 저류지 체적대비 공사비용을 원화로 환산한 후 청라지구의 공시지가를 고려하여 결정하였다. 최적화 기법의 적용 결과 저류지 설치비용에 따라 최대로 월류량을 저감시킬 수 있는 우수저류조 최적 설치위치의 조합(Pareto-front)을 결정할 수 있었다.
전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.
본 연구의 목적은 계측변위를 이용한 흙막이 벽체의 역해석시 예기치 못한 하중으로 인해 발생한 이상변위의 누적에 의한 오차를 최소화할 수 있는 기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 단계별 변위증분으로 목적함수를 구성하고, 목적함수를 최소화시키는 최적화기법으로 직접탐색법중 유용방향법에 의한 순차선형계획법을 도입하여 역해석 프로그램을 개발하였다. 또한, 모형토조실험을 실시하여 측정된 실제변위와 예측변위를 비교$.$분석함으로써 개발된 역해석 프로그램의 신뢰성을 검증하였다.
본 논문에서는 광양제철소의 연속소둔공정의 작업단위편성 문제를 소개하고, 그 해결방안을 제시한다. 다루고자 하는 문제는 편성할 스케줄 내에서 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 sequence의 길이를 최대화하 는 목적함수를 가지며, 동시에 공정의 특성상 발생하는 전후 대상재간의 제 약조건들을 만족시키는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 부분 최적 해를 구해 주는 순차적인 두가지 발견적(heuristic)기법을 제시한다. 첫째, 일 정의 길이를 최대화하며 전후 대상재간의 제약조건을 만족시키기 위한 "backtracking with look ahead" 기법이다. 특히 이 "backtracking with look ahead" 기법은 이미 개발된 "constraint satisfaction problem"을 기반으로 한 일정계획언어와 이에 연동된 코드생성기를 사용하여 구현되었다. 둘째, sequence내 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 앞에서 만족 시킨 제약조건들을 계속 유지시키기 위한 평활화(smoothing) 기법이다. 마지 막으로 두가지 발견적 기법을 사용하여 본 연속소둔공정의 작업단위편성 문 제를 해결하는 과정을 보여준다. 이와 같은 발견적 기법을 이용하여 기존의 기법들로는 해결하기 힘든 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다. 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다.
본 논문은 경제성 및 안정성을 유지하는 최적의 전압유지범위 설정을 위해 다양한 목적함수를 최적조류계산에 이용하였다. 경제성을 위해 융통전력 최대화와 유효전력 손실최소화를 목적함수로 하였고 안정성을 위해 무효전력예비력 최대화를 목적함수로 하였다. 또한 경제성과 안정성을 모두 반영하기 위해 다목적 함수를 구성하였다. 최적화기법을 실계통에 적용하였을 때 목적함수를 얼마나 잘 만족시킬 수 있는지 각종 지표를 통해 살펴보았다. 그리고 모니터링 모선의 전압 변동 추이를 살펴보고 이를 통해 경제성 및 안정성을 유지하는 최적의 전압유지 범위설정을 하는데 활용할 수 있도록 하였다.
불포화토 역학에 있어 흐름특성에 대한 규명은 지반공학적 문제들을 해결하는데 있어 매우 중요하다. 특히, 불포화토의 흐름특성을 모사하기 위한 첫 걸음이 되는 함수특성곡선의 측정을 위해서는 측정자의 오류를 최소화할 수 있는 신뢰성있고 편리한 기법이 필수적으로 요구되어진다. 플로우 펌프 시스템을 포함하여 현재까지 많은 연구자들은 함수특성곡선을 측정할 수 있는 다양한 기법들을 개발하였다. 본 연구에서는 기존에 제안되어진 플로우 펌프시스템을 활용한 흡입력 조절 기법을 이용하여 건조과정과 습윤과정에서 정확하게 실험 공시체의 함수특성곡선을 측정하였다. 플로우 펌프 시스템을 활용한 흡입력 조절 기법을 통하여 두 가지 시료의 함수특성곡선을 산정하였으며, 실험 결과를 바탕으로 흡입력 조절 기법은 현장 조건에 맞는 조건들을 실내에서 구현할 수 있으며 또한 건조과정과 습윤과정에서 발생하는 함수특성곡선의 이력현상을 규명하는데 적절한 장비인 것을 확인하였다. 특히, 플로우 펌프시스템을 활용한 흡입력 조절 기법은 자동화된 장비와 정밀도로 인하여 높은 정확도를 이끌어낼 수 있어 측정오차를 줄임과 동시에 측정시간을 절약하여 함수특성곡선을 측정할 수 있다.
본 논문은 입술의 움직임을 통해 음성을 인식하는 자동 독순의 인식 성능 향상을 위해 인식기로 사용되는 은닉 마르코프 모델을 분별적으로 학습하는 기법을 제안한다. 기존에 많이 사용되는 Baum-Welch 알고리즘에서는 각 모델이 해당 클래스 데이터의 확률을 최대화하는 것을 목표로 학습시키는 반면, 제안하는 알고리즘에서는 클래스간의 분별력을 높이기 위해 두 가지의 최소화 목적함수로 이루어진 새로운 학습 목표를 정의하고 이를 달성하기 위해 모의 담금질 기법에 기반을 둔 다목적함수 전역 최적화 기법을 개발한다. 화자종속 인식 실험을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가하며, 실험결과 기존의 학습 방법에 비해 오인식율을 상대적으로 약 8% 감소시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 시스템 인자의 변위에 강인한 연속반복학습제어기(Repetitive Controller RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이 때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 복수모형 설계 기법으로 임의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 복수모형설계 기법으로 구한 RC가 단수모형 설계기법을 이용한 RC보다 강인한 것을 보여 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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