• 제목/요약/키워드: DO 최적화

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실험계획법과 WAVE 시뮬레이션을 이용한 엔진 작동 변수의 영향도 평가 및 최적화에 대한 연구 (Application of WAVE Modeling in Combustion performance of SI Engines Using DoE Methodology)

  • 정동원;처거;서열러;임옥택
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2008년도 추계학술대회B
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    • pp.2922-2927
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    • 2008
  • The test of engine performance using the engine dynamometer needs technical researchers and facilities. A variety of CAE analysis programs and DoE(Design of Experiments) are used to analyze data efficiently instead of tests. The study got data from simulations of WAVE that used to model the SI engine to identify performance of engine. DoE makes it possible to know effectiveness of factors for power, BSFC, volume efficiency and find optimum condition in each factor through minimizing number of experiments. CA50 has effect on power and BSFC as volume efficiency is related with cylinder liner temperature and heat coefficients. The final result in DoE could be identified of consistency above 98% after substituting the data to WAVE.

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이미지의 피사계 심도를 빠르게 계산하기 위한 쿼드트리 기반의 합성곱 신경망 최적화 (Quadtree-based Convolutional Neural Network Optimization to Quickly Calculate the Depth of Field of an Image)

  • 김동희;김수균;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.257-260
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    • 2021
  • 본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

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유전자 알고리즘을 이용한 물수지 분석의 최적화 방안 (Optimum Operation of Water Budget Analysis Using Genetic Algorithms)

  • 금도훈;김성범;고진석;최은혁;지홍기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1588-1591
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    • 2007
  • 산업화와 도시화에 따라 용수사용량이 증가되면서 용수부족이 나타나기 시작하였다. 용수부족을 보다 효율적이며 경제적으로 용수수급계획을 하기 위한 관심이 고조되고 있다. 물수지 분석의 최적화기법을 연구하기 위하여 새로운 기법으로 부각되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서는 물수지 분석 중 하나인 저수지 모의운영 방법을 사용하였으며 대상지역으로는 낙동강 유역인 임하댐을 중심으로 모의를 하였으며 실제 유입량 자료와 유입량 예측기법을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 모형의 구성은 임하댐을 상태로 하는 모형을 구성하였고, 목적함수는 저수지 모의기법에서 설정한 말기저수위를 우선적으로 만족시키고, 임하댐의 용수공급량을 만족시키는 것으로 구성하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 물수지 분석의 최적화 방안을 실행하였는데 이러한 방법을 통하여서 보다 나은 용수수급계획을 할 수 있을 것이라 기대된다.

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적응 퍼지 제어기법을 이용한 저수지 운영 최적화 (Optimal Reservoir Operation using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)

  • 김진호;정건희;이도훈;이은태
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.779-783
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    • 2010
  • 최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.

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실험계획법과 WAVE 시뮬레이션을 이용한 엔진 작동 변수의 영향도 평가 및 최적화에 대한 연구 (An Application of DoE Methodology in WAVE Simulation to Identify the Effectiveness of Variables on Engine Performance and to Optimize Responses)

  • 정동원;임옥택
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제17권5호
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    • pp.16-25
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    • 2009
  • Testing engine performance using an engine dynamometer requires high technical researchers and many facilities. Nowadays, different variables of CAE program are used for identifying the engine performance instead of engine dynamometer test. This is more convenience, as it does not necessitate an abundance of engine dynamometer experiments and, in addition, produces better results. However, CAE programs also contain various variables which can affect engine performance. Those are coupled with each other, thus making it difficult to determine the effectiveness of different variables on engines. DoE (Design of Experiments) methodology is an efficient way to verify the magnitude of effectiveness on engine performance as well as making responses to be optimized at once without trial & error. This study used data from WAVE simulations, which modeled the DOHC SI engine with in-line 4 cylinders at 1500, 3000 and 4500rpm. DoE methodology is designed properly to determine the effectiveness of five variables on power, BSFC, and volumetric efficiency, as well as to find the optimal response conditions at each rpm through a minimized number of experiments. After finishing DoE process, all the results are examined concerning the reliability of test through a verification experiment.

자동차 후드의 정강성을 고려한 위상 최적화 (Topology Optimization of a Vehicle's Hood Considering Static Stiffness)

  • 한석영;최상혁;박재용;황준성;김민수
    • 한국공작기계학회논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.69-74
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    • 2007
  • Topology optimization of the inner reinforcement for a vehicle's hood has been performed by evolutionary structural optimization(ESO) using a smoothing scheme. The purpose of this study is to obtain optimal topology of the inner reinforcement for a vehicle's hood considering the static stiffness of bending and torsion simultaneously. To do this, the multiobjective optimization technique was implemented. Optimal topologies were obtained by the ESO method. From several combinations of weighting factors, a Pareto-optimal solution was obtained. Also, a smoothing scheme was implemented to suppress the checkerboard pattern in the procedure of topology optimization. It is concluded that ESO method with a smoothing scheme is effectively applied to topology optimization of the inner reinforcement of a vehicle's hood considering the static stiffness of bending and torsion.

반응표면실험계획을 평가하기 위한 동적분위수그림 (Animated Quantile Plots for Evaluating Response Surface Designs)

  • 장대흥
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.285-293
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    • 2010
  • 반응표면실험계획들을 평가하기 위한 방법으로서 전형적인 방법이 알파벳최적화이다. 그러나 이러한 알파벳최적화(D-, A-, G-, V-최적화 등)는 하나의 수치이므로 그 유용성에도 불구하고 반응표면실험계획들이 갖는 추정반응값 분산의 분포에 대한 정보에 한계를 갖는다. 이를 극복하고자 하는 대안으로서 그래픽 방법들이 있는데 우리는 그 중에 분위수그림을 애니메이션화한 동적분위수그림을 제안할 수 있고 이 동적분위수그림을 이용하여 반응표면실험계획들이 갖는 추정반응값분산의 분포를 서로 비교, 평가할 수 있다.

Acetobacter pasteurianus SRCM101388 바이오매스 생산 최적화 (Optimization of biomass production of Acetobacter pasteurianus SRCM101388)

  • 김준태;조성호;정도연;김영수
    • 한국식품저장유통학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.132-145
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    • 2023
  • 본 연구에서는 식품 원료로 이용이 허가된 Acetobacter pasteurianus SRCM101388을 사용하여 바이오매스 고농도배양을 위한 최적화 연구를 실시하였다. SRCM101388의 최적 배양온도와 pH 조건은 각각 28℃와 pH 6.0으로 나타났다. 배지조건을 확립하기 위하여 Plackett-Burman design을 실시한 결과, glucose, sucrose, yeast extract가 biomass 증가에 가장 높은 효과를 보였다. Glucose, sucrose, yeast extract의 최적농도를 알아보기 위하여 central composite design을 실시하였으며, 최적농도는 glucose 10.73 g/L, sucrose 3.98 g/L, yeast extract 18.73 g/L로 나타났다. Plackett-Burman design에서 biomass 증가에 영향이 있는 기타 미량원소에 대한 최적농도를 조사한 결과, ammonium sulfate 1 g/L, magnesium sulfate 0.5 g/L, sodium phosphate monobasic 2 g/L, sodium phosphate dibasic 2 g/L로 나타났으며, 최종 최적화된 배지 제조 시 pH는 6.10으로 최적 pH 조건과도 일치하였다. 최적화된 배지 3.5 L를 함유한 5 L jar fermenter에서의 배양결과, SRCM101388은 DO가 낮은 rpm에서 DO 감소가 더 빠르게 나타났다. 최대 생균수는 150 rpm, 0.5 vvm, pH 6.0, 28℃ 조건에서 18시간 배양 시 2.53± 0.12×109 CFU/mL로 나타났다.