This paper proposes an optimal design method for the shape optimization of the permanent magnets (PM) of an in-wheel permanent magnet synchronous motor (PMSM) to reduce the cogging torque considering a total harmonic distortion (THD) and a root mean square (RMS) value of back-EMF. In this method, the Kriging model based on a design of experiment (DOE) is applied to interpolate the objective function in the spaces of design parameters. The optimal design method for the PM of an in-wheel PMSM has to consider multi-variable and multi-objective functions. The developed design method is applied to the optimization for the PM of an in-wheel PMSM.
The coverage area of GNSS regional ionospheric correction model is mainly determined by the disribution of GNSS ground monitoring stations. Outside the coverage area, GNSS users may receive ionospheric correction signals but the correction does not contain valid correction information. Extrapolation of the correction information can extend the coverage area to some extent. Three interpolation methods, Kriging, biharmonic spline and cubic spline, are tested to evaluate the extrapolation accuracy of the ionospheric delay corrections outside the correction coverage area. IGS (International GNSS Service) ionosphere map data is used to simulate the corrections and to compute the extrapolation error statistics. Among the three methods, biharmonic method yields the best accuracy. The estimation error has a high value during Spring and Fall. The error has a high value in South and East sides and has a low value in North side.
Although optimization by sequentially refining metamodels is known to be computationally very efficient, the metamodel that can be used for this purpose is limited to Kriging method due to the difficulties related with sample points selections. The present study suggests a novel method for sequentially refining metamodels using Pareto Frontiers, which can be used independent of the type of metamodels. It is shown from the examples that the present method yields more accurate metamodels compared with full-factorial optimization and also guarantees global optimum irrespective of the initial conditions. Finally, in order to prove the generality of the present method, it is applied to a 2D transonic airfoil optimization problem, and the successful design results are obtained.
공간 지반 정보의 합리적 예측 목적으로, 대상 연구 지역을 포함하는 확장 지역 및 지표면 지질 자료 획득을 위한 추가 부지 조사라는 새로운 두 개념을 도입하여 GIS 기법 토대의 지반-지식 기반 지반 정보화 시스템(GTIS) 구축 기법을 개발하였다. 지역적 모범 적용 연구로서의 경주 지역에 대한 GTIS를 구축하기 위하여 개발된 기법에 따라, 기존 지반 조사 자료의 수집과 연구 목적의 지반 조사가 수행되었고 지표 지층 자료 확보를 위한 추가적인 부지 지표 조사가 실시되었다. 경주 지역의 지반-지식 기반 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 적용하여 확장 지역에 대한 공간 지층 정보를 예측하였으며, 이로부터 연구 대상 지역의 공간 지층 정보를 추출하였다. 뿐만 아니라, 지반 관련 실무적 활용 목적의 지층 두께 및 기반암 심도의 공간 분포 지도를 구축하였다. 본 연구의 지반-지식 기반 GTIS와 일반적인 지반공학적 GIS와의 비교 결과, GTIS의 우월성을 표준 편차와 지질 전문가적 판단을 통해 확인하였다.
대체모델을 이용한 신뢰성기반 최적설계에서 최적해와 신뢰도의 정확성은 제한조건경계의 대체모델의 정확도에 영향을 받는다. 기존 제안된 제한조건경계 샘플링 기법은 제한조건경계에 실험점을 생성하여 이러한 정확성을 높일 수 있었다. 하지만, 제한조건경계 샘플링 기법은 최적해와 먼 부근의 제한조건경계에도 불필요한 실험점을 생성하여 과도한 계산비용이 발생한다. 본 논문에서는 크리깅 대체모델의 통계적 정보를 이용하여 최적해 근처의 제한조건경계에 실험점을 생성하는 효율적인 제한조건경계 샘플링 기법을 제안한다. 제안한 기법의 효율성과 정확성은 수학예제를 통하여 확인한다.
본 논문은 초음속 공탄성(aeroelastics) 해석 시간 절약을 위한 준-정상 축약 모델을 제안하고 이를 검증하였다. 유동이 초음속이고 유동의 특성시간이 구조변형의 특성시간에 비해 작을 경우, 유동의 비정상성이 작아 비정상 유동해 대신 정상 유동해를 이용하여 공탄성 해석을 할 수 있다. 크리깅 기법을 적용하여 유동의 축약모델을 구축하였다. 매 시간 축약모델로부터 예측된 표면해가 구조해석의 경계조건으로 사용되었다. 크리킹 기법을 적용한 축약모델을 비정상해석 결과와 비교하여 검증하였다.
해저 지반조사에서는 시추공 조사가 제한되고, 비교적 간편한 방법으로 결과물을 얻어 낼 수 있는 물리탐사를 주로 사용하고 있으며, 이러한 해저 지반조사의 한계를 극복하기 위해서 가용할 수 있는 다양한 종류의 지반조사 자료를 수집하고 서로 상반되는 장 단점을 상호 보완하여 이용해야 한다. 이에 본 연구에서는 해상기초 설계를 위해 해상에서 수행되는 다수의 탄성파탐사 자료와 기초 설치 지점에 집중되어 측선 주변에서 수행되는 시추조사 자료를 중첩하여 수치화된 2차원 대표 층상단면을 결정하고, 공간보간 기법(kriging)을 통해 3차원 층상정보를 결정할 수 있는 통합 분석 기법을 수립하였다. 또한 2차원 대표 층상단면 결정 시 물리탐사 결과의 공간적 변동성과 측선과 시추조사 지점과의 이격거리를 고려한 중첩방법을 추가로 제안하였다. 최종적으로 통합분석 기법을 제주도 해상풍력 발전 시범지역에 적용하였으며, 제안 기법의 적용성을 교차검증을 통해 검증하였다.
이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.
산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.
지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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