• 대한기계학회논문집B
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• 제36권12호
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• pp.1185-1192
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• 2012

차량용 연료전지는 내연기관보다 운전 온도가 낮아 냉각수의 온도를 낮게 관리해야 하며, 이러한 냉각수 온도는 대기와의 온도차가 내연기관보다 작아 고성능 방열판 및 열관리계가 요구된다. 이러한 차량용 연료전지 열 관리계는 특히 연료전지 운전 온도 및 스택 내 온도분포를 결정하는 중요한 구성품이다. 본 연구에서는 차량용 연료전지 열 관리계 모델을 Matlab/$Simulink^{(R)}$ 환경 하에 개발하였으며, 기본 설계에 적용이 가능하도록 방열판 상세 모델을 개발하고 열 관리계는 팬, 모터, 방열판 그리고 냉각수 펌프로 구성하였다. 팬과 펌프는 경험식을 이용해 모델을 개발하였으며 모터 동특성을 고려하였다. 두 구성품은 연료전지의 입구와 출구 온도를 추출해 정해진 지령을 수령하도록 제어 하였다. 본 연구에는 연료전지 차량에 적합한 방열기 설계를 위해 방열기 특성을 확인하고, 이를 연료전지 시스템과 통합운전하면서, 연료전지 운전제어에 적절한 지 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권6호
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• pp.587-593
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• 2016

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.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.35-47
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• 2005

버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.109-122
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• 2019

맞벌이 가구의 증가로 육아에 대한 사회적 관심이 커지고 있다. 특히 자녀의 초등학교 입학은 상대적으로 이른 하교시간 때문에 돌봄의 공백이 생겨 출산과 더불어 여성의 경력단절에 주된 원인으로 꼽힌다. 본 연구는 이러한 정책적 기조에 부합하여 초등학생 대상 돌봄시설의 최적 입지선정 방안을 제안하였다. 돌봄시설의 후보로 기존 아이돌봄시설을 대상으로 하였으며, 최적입지 선정 시 수리적 최적화뿐만 아니라 입지적 특성을 고려하는 이중구조의 평가방법을 사용하였다. 실험은 서울시 송파구를 대상으로 진행하였으며, 총 258개의 후보시설 중 36개의 최적입지를 선정하였다. 먼저 공공데이터를 활용하여 돌봄시설의 특성에 맞는 평가기준을 세운 후 입지점수를 매겨 이에 해당하는 1차 후보시설을 선별하였으며, 이때 다양한 공공데이터를 하나로 통합하기 위하여 격자리샘플링 방법을 사용하였다. 다음으로 선별된 시설을 대상으로 공간 최적화 모델인 p-median 방법을 활용하여 최종 돌봄시설을 선정하였다. 이렇게 선정된 결과는 총 거리를 고려한 위치적 최적해 일뿐 아니라 돌봄시설의 특성을 고려한 다양한 입지적 기준을 만족하는 값이다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 공공데이터 융합 및 활용도를 높일 수 있고, 공공시설 최적입지 선정 시 정책 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.165-174
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• 2011

본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제34권2호
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• pp.186-193
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• 2002

까나리 액젓 부산물을 이용하고자 단백질 효율이 뛰어난 건조 비지를 혼합하여 압출성형을 하였고, 통계적 모델링과 분석을 통하여 혼합비에 따른 압출성형물의 최적화를 이루었다. 수학적인 모델과 trace plot을 이용하였을 때 건조 비지는 압출성형물의 단백질을 증가시키고, 까나리 액젓 부산물과 상호작용을 일으켜 절단파손강도를 강하게 함을 알 수 있었다. 하지만 압출성형물내에 건조 비지가 증가함에 따라 회분과 염도는 감소하였고, 각각의 성분이 독립적으로 작용한 지방과 색도는 증가시키는 경향을 보였다. 건조 비지를 첨가한 최적의 압출성형물을 결정하기 위해 각 반응의 canonical 계수를 이용하여 수적 최적화를 한 결과 까나리 액젓 부산물 15.83%, 건조 비지 44.17%, 밀가루 40%로 나타났고, 혼합물 성분 모형을 중첩시킨 모형적 최적화에서는 까나리액젓 부산물 15.74%, 건조 비지 44.26%, 밀가루 40%로 나타났다. 최적화된 압출성형물이 제조하여 동물실험을 하였을때 건조 비지를 첨가한 압출성형물이 대조군과 비교하여 낮은 식이효율을 보였으나 단백질 함량의 증가가 식이효율에 주요하게 작용하여 대조군과의 차이를 줄이는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.295-306
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• 2016

본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제43권5호
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• pp.549-559
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• 2005

최근에 환경오염과 자원고갈에 의해서 인류활동의 생태적 영향을 최소화하는 지속 가능한 산업 개발(sustainable industrial development)이 많은 관심을 받고 있다. 이를 위해서는 기존에 있던 산업단지를 환경친화적으로 변화시키거나 새로운 산업단지를 건설하여 개별 공장 내뿐만 아니라 한 산업단지 내의 각 기업들이 물질 및 에너지를 최대한 효율적으로 이용하는 생태산업단지로의 전환이 전 세계적으로 활발하게 이루어지고 있다. 생태산업단지(eco-industrial park, EIP)는 산업단지 내의 각 기업들이 물질, 용수 및 에너지를 최대한 폐기물, 에너지, 물질, 용수 등을 서로 효율적으로 재이용함으로써 경제, 환경, 사회적 이익을 얻는 것을 목표로 한다. 본 총설에서는 국내외 생태산업단지의 사례연구와 생태산업단지 개발의 중요한 기술들(에너지 교환, 물질 재이용, 용수 재이용, 환경영향평가)에 대하여 소개한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.