본 연구에서는 선형의 기본 파라메타가 주어졌을 때, 선형 최적화를 통하여 고속으로 주행하는 활주선의 저항성능을 개선하는 기법을 제안하였다. 먼저 선행연구 된 활주선형을 기준 선형으로 채택한 뒤, 선형 변경지점을 정의해 설계변수로 하여 최적화 문제를 수립하였다. 계산 효율을 위하여 탐색공간을 이산화하고, 최적화 문제를 풀기위하여 DPSO(Discrete binary version of Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하였다. 최적화 수행 후 기준 선형과 수정 선형의 목적함수 출력의 비교를 수행하였고, 이를 통해 고속영역에서의 저항성능의 개선을 확인하였다.
위상 최적화 문제는 다양한 밀도 분포를 가지는 설계영역에서 목적함수와 요소단위의 설계 민감도의 반복적인 계산을 요구한다. 최근 제안된 2단계 축소기법은 축소 시스템을 구축하는데 매우 효과적이며 고유치 문제와 동적 문제의 해석에 정확도와 효율성을 동시에 제공한다. 본 논문에서는 구조 위상 최적화 문제에서 해석 부분과 민감도 계산 부분에 2단계 동적 축소기법을 사용한다. 축소시스템에 대한 위상 최적화 결과는 축소되지 않은 전체 시스템에 대한 최적화 결과와 비교하여도 공학적으로 요구되는 정확도 범위 내에서 2단계 축소기법이 높은 정확도와 계산 효율을 보장하는 것을 보여준다.
인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.
알고리즘의 용이성과 전역적 최적해로의 수렴가능성 등의 이점을 가진 SA알고리즘은 구조최적화문제에 활발하게 적용되고 있으나 냉각스케줄의 설정, 모호한 종료기준, 과도한 반복해석 등의 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기존 SA알고리즘의 단점을 보완한 MSA 알고리즘을 개발하고자한다. MSA 알고리즘은 수렴에 요구되는 반복수를 감소시키고 국부최소점이 많은 동적최적화문제의 초기설계 선택의 자율성을 확보하기 위하여 SQ 및 SA의 2단계로 구성하여 개발하였다. 또한 기존 연구에서 제안된 냉각 스케줄에 의한 수렴성 등을 비교분석하여 구조최적화에 적합한 냉각스케줄을 제안하여 그 성능을 평면가새골조 구조물의 최적내진설계에 적용하여 분석하였다.
형상최적화는 단면최적화에 비하여 구조물의 중량과 경비를 줄일 수 있다. 많은 양의 애매한 정보가 최적설계 문제의 제약조건에 존재할 수도 있다. 상대적으로 중요한 퍼지정도를 포함한 여러개의 기준을 묘사하고 다루는 것은 매우 어렵고 때로는 애매하다. 본 논문에서는 ${\alpha}$-절단법에 의한 퍼지 구조계의 다목적 형상최적화에 대한 가중치방법을 제안한다. 본 연구의 알고리즘을 2부재 트러스 구조물에 적응하여 그 결과가 검토되었다. 그 결과는 ${\alpha}$-절단법과 체적과 변위에 관한 가중치에 따른 최적해를 얻음으로써 설계자는 실제에 적합한 하나의 해를 택할 수 있음을 보여준다.
한 기의 영상레이더 위성을 이용하여 동일한 촬영지역에 대해 적절한 기선벡터(Baseline)을 유지하는 두 장(scene)의 영상을 획득하여 그 지역의 정밀 표고차를 추출하는 레이더 간섭계(Interferometry) 임무를 수행하기 위해서는 반복지상궤적을 유지하도록 위성의 궤도를 주기적으로 조정해 주어야 한다. 이 연구에서는 반복지상궤적 유지 정밀도를 극대화시키기 위하여 최적의 기준궤도를 생성하고 이를 유지하기 위한 속도증분 및 궤도 조정 일정을 산출할 수 있는 궤도최적화 S/W 를 개발하였다. 이 연구의 최적 궤도 설계 문제는 다음과 같다. "시작시간 $T_0$에서 초기 접촉궤도 상태벡터 (ECEF 위치 및 속도벡터) $x_0$이고, 지상궤적반복주기 p 이후의 시간 $T_0+p$에서도 초기 접촉궤도 상태벡터와 동일한$x_0$가 되도록 궤도를 유지하려고 할 때, 여명 궤도(dawn-dusk and sun-synchronous orbit)에서 운영되는 위성의 연료소모(또는 속도증분)를 최소화시키는 가상의 궤도조정(maneuver) 횟수, 시기, 크기를 찾아라." 이 연구에서는 궤도최적화 문제를 풀기 위하여 GRACE 중력모델(GGM02C)이 적용된 수치적 방법의 위성궤도예측 알고리즘을 시스템 설계에 적용하였고, 매개변수 최적화 방법 중 구속조건이 있는 비선형 최적화 기법의 하나인 연속 2차 계획법(sequential quadratic programming)을 사용하여 해를 구하였다. 개발된 궤도최적화 S/W의 성능을 분석하기 위하여 고도 550km의 여명궤도를 돌며 지상궤적반복주기가 28일인 영상레이더 위성에 대해 적용하였다. 해석 결과를 통해, 비록 시스템의 비선형이 큼에도 불구하고 최소의 속도증분으로 정밀한 반복지상궤적이 유지됨을 알 수 있었다.
본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m2)시간 알고리즘을 제안한다.
인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있으며 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다. 하지만, 광케이블의 고비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되는 광대역 통신 네트워크의 2기준 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 유전자 알고리즘을 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$수(PN)와 클러스터 스트링으로 구성되는 새로운 인코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 제안한 유전자 알고리즘이 계산 시간뿐만 아니라 파레토 최적성의 관점에서도 보다 효율적이며 효과적인 방법이라는 것을 수치예를 통해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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