Newmark방법과 같은 직접시간적분법은 시간증분 구간 사이에서 하중이 변하더라도 하중값을 그 시간 구간에서 일정한 하중으로 사용하기 때문에 일정진폭하중과 같은 연속적인 하중함수를 불연속적인 하중함수로 가정하고 수치계산을 수행한다. 따라서 이러한 하중함수의 근사에 따른 오차로 인하여 정확한 수치결과를 계산할 수 없다. 이에 반해, Gurtin의 변분식 에 기초한 유한요소방정식은 하중함수를 시간이력에 대하여 합성적분하여 계산한다. 따라서 시간증분 구간에서 하중이 변하더라도 연속적인 하중함수의 곡선을 따라 가면서 계산하기 때문에 신뢰할 수 있는 수치결과를 구할 수 있다. 본 논문에서는 1차원 막대의 자유단에서 일정진폭하중을 받는 문제를 수치해석하여 Gurtin방법이 Newmark방법 보다 일정진폭하중을 받는 문제에 더 적합한 방법임을 보인다. 또한, Gurtin방법이 일정한 하중을 받는 문제보다 일정진폭하중을 받는 문제에 더 효과적인 방법임을 보인다. Gurtin방법을 FORTRAN으로 프로그래밍하여 해석한 수치결과와 해석용 소프트웨어인 ADINA의 Newmark방법에 의한 수치결과를 비교하여 제시된 수치해의 정확성과 타당성을 검증한다.
본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
이 논문은 최소평균제곱오차의 의미에서 Weibull 신호원에 최적인 홑양자기의 지지역에 관한 연구이다. 양자기의 지지역은 최외곽 양자경계값으로 정해지는 구간으로, 이는 양자기의 왜곡양의 결정에 중요한 영향을 미치므로 이에 대한 연구를 시작하였다. 이 논문에 제시된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Weibull 분포에 최적인 양자기의 최외곽 경계값의 근사식을 유도하였다. 둘째, Weibull 신호원의 중요한 형태인 레일리 분포와 지수 분포의 경우에 최적 양자기를 설계하여, 유도된 근사식을 실제값과 비교하여, 근사식의 정확도를 평가하였다. 양자기 지지역 왼쪽 끝경계값의 근사식은, 레일리와 지수 분포 각각의 경우에 양자점이 128과 256 이상일 때 실제값과 약 1% 이내의 오차를 갖으며, 오른쪽 끝경계값 근사식도 각각 양자점이 512와 32 이상일 때 약 1% 이내의 오차를 갗는 것으로 판명되었다. 또, 양자점의 개수가 증가하면 공식의 정확도가 높아졌다. 결론적으로 경계값, 근사식은 매우 높은 정확도를 갖는 것으로 사료된다. 따라서, 이 논문의 기여점은, Weibull 분포에 최적인 양자기의 지지역을 정확하게 표현할 수 있는 구체적인 공식을 유도·제시한 것이다. 이 공식은 Weibull 신호원에 최적인 양자기의 성능분석과 양자기 불일치 연구에 귀중하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.
본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ?기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.
증기표의 상태량들은 실험을 통하여 얻어진 값이거나 적절한 가정하에서 근사적으로 계산된 값이다. 따라서 증기표의 상태량들은 기본적으로 오차를 가지고 있다. 또한 이러한 상태량을 수치해석에서 사용하기 위하여는 함수 근사를 통하여 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 포화증기표에 대해 난수를 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들어 측정오차를 포함하는 상태량의 대용으로 사용했다. 이 데이터의 모델링에는 신경회로망과 2차 스플라인 보간법을 사용되었다. 해석 결과 양단에서는 스플라인 보간법이 신경회로망보다 훨씬 더 적은 상대오차를 보였으며, 양단을 제외하면 신경회로망은 대체로 ${\pm}0.2%$, 스플라인 보간법은 ${\pm}0.5$~1.5%의 오차를 보였다. 이것은 사용 범위에서는 신경회로망이 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 상대오차를 가진다는 것을 의미한다. 이 결과로부터 신경회로망이 스플라인 보간법보다 원래의 값은 더 잘 추적할 수 있으며, 신경회로망이 포화증기표의 모델링에 더 적절한 방법이라는 사실을 확인하였다.
본 연구에서는 해양플랜트의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 능동형 갑판 지지 프레임 (Deck support frame, DSF)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 민감도해석의 비교연구를 수행하였다. 능동형 DSF의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로부터 선정하였다. 민감도해석의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최상설계안의 결과로부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등과 같은 설계향상 효과를 비교하였다. 능동형 DSF의 구조설계에 대해 직교배열설계법이 가장 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 20,000 톤급 해양플랜트 상부구조물(Topside)의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 수동형 갑판 지지 프레임(Deck support frame)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구를 수행하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로 선정하였다. 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법, 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최소중량설계를 위해 최상 설계안의 결과로 부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등을 평가하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 구조설계에 대해 Box-Behnken 설계법이 가장 적합한 설계 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 시공성을 고려한 변단면을 갖는 합성형 강상자형교의 최소비용을 구하기 위한 자동화 최적설계 프로그램을 개발하였다. 강상자형교 설계에 필요한 설계 제약조건은 도로교 표준 시방서를 비롯한 각종 설계기준과 실무자의 경험을 바탕으로 정식화하였다. 최적화의 효율성을 위해 강상자형교의 특성을 고려한 제약조건 소거기법, 설계 변수 연결기법, 응력 재해석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 구조해석 모듈, 최적설계모듈, 사용자의 입력 편의를 위한 전처리모듈 설계 업무자동화를 위한 후처리모듈로 구성되어 있으며, 구조해석은 신뢰성이 입증된 상업용 구조해석 프로그램인 RM-SPACEFRAME을 이용하여 격자모델에 대해 실시하도록 하였다. 또한 개발된 최적 설계 프로그램의 효율성과 실용성을 확인하기 위하여 몇 가지의 수치예제를 적용하였다. 본 연구에서 개발된 최적설계 시스템은 향후 타 형식의 교량에 최적설계 프로그램의 모형으로 활용될 수 있으리라 사료된다.
본 논문은 다수의 목표물과 다수의 임무가 존재하는 상황에서의 다수 무인항공기의 임무할당 문제를 다룬다. 다수 무인항공기의 임무할당 문제는 순회 세일즈맨 문제, 차량 라우팅 문제와 같은 조합최적화 문제의 일종으로 NP-hard의 계산 복잡도를 가지고 있다. 이런 성격의 문제는 문제의 크기가 커질수록 계산시간이 급격히 증가하는 특징을 지니기 때문에 문제를 효율적으로 풀기 위해서 근사화 방법 또는 발견적인 방법을 사용한다. 본 연구에서는 임무할당 문제를 혼합정수 선형계획 문제로 정식화하고, 혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬으로 해를 구하였다. 다수의 목표물, 다수의 임무, 장애물이 존재하는 환경에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 각 방법의 최적성과 효율성에 대해 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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