Metamodel, model of model, has been widely used to improve an efficiency of optimization process in engineering fields. However, global metamodels of constraints in a constrained optimization problem are required good accuracy around neighborhood of optimum point. To satisfy this requirement, more sampling points must be located around the boundary and inside of feasible region. Therefore, a new sampling strategy that is capable of identifying feasible domain should be applied to select sampling points for metamodels of constraints. In this research, we suggeste sequential feasible domain sampling that can locate sampling points likely within feasible domain by using penalty function method. To validate the excellence of feasible domain sampling, we compare the optimum results from the proposed method with those form conventional global space-filling sampling for a variety of optimization problems. The advantages of the feasible domain sampling are discussed further.
This paper presents a numerical optimization of louvered fins to enhance the JF factor in terms of the design parameters, including the fin pitch, the number of louvers, the louver angle, the fin thickness, and the re-direction louver length. We carried out a parametric study to select the three most important parameters affecting the JF factor, which were the fin pitch, number of louvers, and the louver angle. We optimally designed the louvered fin by using 3rd-order full factorial design, the kriging method, and a micro genetic algorithm. Consequently, the JF factor of the optimum model increased by 16% compared to that of the base model. Moreover, the optimum model reduced the pressure drop by 17% with a comparable heat transfer rate.
In order to integrate high wind generation resources into power grid, it is an essential to predict power outputs of wind generating resources. As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial modeling based on geographic information such as latitude and longitude is needed to estimate power outputs of wind generation resources. In this paper, we introduce the basic concept of spatial modeling and present the spatial prediction model based on Kriging techniques. The empirical data, wind farm power output in Texas, is considered to verify the proposed prediction model.
본 연구에서는 크리깅 기법 중 가장 일반적으로 사용되고 있는 정규 크리깅(ordinary kriging)과 여러 보조 자료를 활용한 회귀 모델에 크리깅 기법을 결합한 형태인 회귀 크리깅(regression kriging)을 이용하여 지상부 바이오매스의 탄소저장량 추정을 시도하였다. 분석 결과 단양군의 산림 탄소저장량은 정규 크리깅의 경우 3,459,902 tonC, 회귀 크리깅의 경우 3,384,581 tonC로 추정되었으며 회귀 크리깅에 이용된 회귀 모델의 결정계수는 0.1033으로 나타났다. 표본점을 임상별로(활엽수림, 침엽수림&혼효림) 층화하여 회귀 크리깅을 수행한 경우에는 탄소저장량은 3,336,206 tonC로 가장 낮게 추정되었으며 회귀 모델의 결정 계수는 각각 0.35, 0.18로 표본점 전체를 이용했을 때보다 높은 값을 보였다. 각 기법의 교차 검증(cross validation) 결과 표본점 전체를 이용한 회귀 크리깅의 RMSE(22.32 ton/ha)가 가장 낮았으나 기법간의 차이(0.23 ton/ha)는 크지 않은 것으로 나타났다.
메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.
이 논문에서는 기상관측소의 기온 및 강수 관측치를 이용한 공간적 분포도 작성에 수치표고모델(DEM)과 다변량 크리깅의 적용 가능성을 검토하였다. 기온 및 강수와 상관성을 가지면서 연구지역의 모든 지점에서 값을 제공하는 고도자료를 분포도 작성에 이용함으로써, 미관측 지점에서의 정보 부재 효과를 완화하면서 지형효과를 잘 반영하는 분포도를 작성하고자 하였다. 제주도 지역의 2005년 1월, 4월, 8월 및 10월의 월평균기온 및 월강수량 분포도 작성 사례 연구를 통해, 고도자료를 공동 크리깅에 의해 통합하였을 때 평활화 효과를 완화하면서 지형효과를 잘 반영하는 기온 및 강수 분포도 작성이 가능하였다. 또한 단변량 지구통계 기법인 정규 크리깅과 비교하였을 때, 보다 향상된 예측 능력을 나타내었다. 부가적으로 고도자료와의 상관성이 높을수록, 상대적 너겟 효과가 적을수록 예측 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다.
대수층을 취급하는데 있어서 어려운 문제중에 하나는 수문학적인 변수의 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 이안지구 대수층의 경우 면밀한 분석을 위한 관정시험 자료가 많지 않다. 이안지구 대수층의 투수량계수의 분포를 결정하기 위하여, 수위관측지점을 투수량계수 자료로 전환하기 위해서는 이 지점을 pilot point로 정하여 수문학적인 변수의 공간분포를 추정하는 3단계의 절차를 검토하였다. 구성된 절차는 기지점의 값을 기초로 하여 변수분포의 지질통계적인 평가, 수치모델에 의하여 산정된 값과 비교, 최소화 알고리즘에 의하여 pilot point값을 보정하는 것으로 이루어 진다. 이안대수층의 변수분포를 평가 하는데 총 258개의 소구역으로 분할하고 각 소구역의 대표 투수량계수를 대상으로 Variogram을 구해본 결과 w=0.623, a=2.743을 얻었다. 이 계수를 이용하여 Kriging을 수행하고 보간된 투수량계수 분포를 가지고 수치해를 얻고 이를 관측치와 비교하여 보정하는 절차를 통해 투수량계수의 등고선을 나타냈다.
이 연구에서는 시추 조사와 물리탐사 자료와 같은 다양한 지반 정보를 통합하여 최적의 암반 분류 기법을 도출하는데 지시크리깅을 적용하였다. 최적의 지시크리깅 결과를 얻기 위해서는 효과적으로 hard data(시추조사)와 soft data(물리탐사 자료)를 통합하기 위한 알맞은 방법을 모색할 필요가 있다. 이론적인 베리오그램 모델변수를 결정하기 위해 반복적 비선형 역산 방법을 적용하였고 이 알고리즘의 타당성 검증을 위해 목적함수의 분포양상을 검토한 결과 상관거리에 따른 구배는 대단히 작은 특성을 보였다. 현장 적용지역은 지표에서 터널 계획고까지의 심도가 최대 500 m인 대규모 산악터널 예정지이다. 지시크리깅을 이용하여 soft data인 AMT (Audio frequency Magneto-Telluric) 탐사 자료와 hard data인 RMR자료를 하나로 통합하고자 하였다. 결론적으로 터널계획고와 터널 상부 1D 구간에 대한 암반등급도를 작성하여 도시하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)는 항만 자동화를 위한 수평 이송 시스템이며, 셔틀카(shuttle car)와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 논문에서는 LMTT시스템에서 컨테이너 운반을 담당하는 셔틀카(shuttle car)를 구성하는 부품인 이동체(mover)의 경량화를 위하여 직교배열표 및 크리깅 방법을 이용하여 최적설계를 수행한다. 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠빔의 두께를 제한조건 함수로는 안전율이 고려된 응력을 넘지 않도록 설정하였다. 목적함수로는 중량을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 방법으로 구한 최적해는 크리깅 내삽법(Kriging interpolation)으로 알려진 DACE(Design and Analysis of Computer Experiments) 모델을 엑셀(Excel)로 수식화하고 구했으며, GENESIS를 이용하여 민감도기반 최적설계로 구해진 최적해와 비교 및 검토하였다.
높은 공간 해상도의 지상 자료와 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료의 통합을 통한 지표 환경 주제도 작성에서는 이러한 해상도의 차이를 반영한 통합 방법론이 필요하다. 이 연구에서는 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료와 지상 자료로부터 고해상도 주제도 작성과 관련된 다운스케일링을 위한 다중 스케일 지구통계학적 방법론을 적용하였다. 기존 정규 크리깅 시스템을 확장하여 포인트 자료로 간주할 수 있는 지상 자료와 블럭 자료로 간주할 수 있는 원격탐사 자료를 크리깅 시스템에 직접 포함하는 블럭 크리깅 방법론을 이용하였다. 부가적으로 다운스케일링에 따른 불확실성을 묘사하기 위해 블럭 크리깅 기반 시뮬레이션 기법도 함께 이용하였다. SRTM DEM과 MODIS 엽면적 지수 자료의 다운 스케일링 실험 연구를 통해 적용 기법의 적용성을 평가하였다. 두가지 실험 연구 결과, 적용 기법을 통해 효과적으로 상대적으로 고해상도 주제도 생성이 가능함을 확인하였으며, 특히 다중 시뮬레이션 결과는 다운 스케일링된 자료를 입력 자료로 사용하는 GIS 모델에 사용하여 모델 결과의 불확실성 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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