• 한국식품영양학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.319-325
• /
• 2017

본 연구에서는 상업적으로 가장 많이 쓰는 커피 추출기인 2단계 퍼콜레이터를 사용하여 인스턴트커피를 제조하기 위한 커피추출조건을 최적화하였다. 반응표면분석을 위한 수학적 모델식을 구하기 위해 중심합성계획법이 사용되었고, 구해진 모델식에서는 커피추출액의 추출 수율과 추출액의 전반적인 기호도가 3가지 요인(추출기의 급수온도, 추출배수, 추출시간)의 2차식으로 표현되었다. 반응표면분석의 결과를 바탕으로 40% 이상의 수율을 보이는 범위에서, 추출수율과 전반적인 기호도를 최대로 하는 최적 커피 추출 조건은 급수온도 $163^{\circ}C$, 추출배수 4.3 및 추출시간 27분이었다. 이 결과는 산업에서 경쟁력 있는 인스턴트 커피 제조를 위한 커피 추출 조건에 대한 기초 자료를 제공한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제36권6호
• /
• pp.1025-1033
• /
• 2003

수공구조물의 설계를 비롯하여, 수자원 분야의 기술적 설계의 기초는 수문자료의 처리와 분석에 중심을 두고 있다고 할 수 있다. 수문 자료의 분석방법 중 가장 보편적이면서도 중요한 방법은 자료들의 관계를 도식적으로 규명하는 회귀분석이다. 수위-유량 관계곡선과 같은 수문 자료에 대한 기존의 매개변수적 회귀모형이 갖는 단점은 자료의 특성에 따라, 복수의 회귀식이 산정되거나 동일자료에 대해서도 서로 다른 회귀식이 산정됨으로써 신뢰할 수 있는 회귀곡선을 만들기가 어렵다는 것이다. 이에 비해 주어진 자료에 의해 도출되는 kernel 회귀모형은 자료의 특성과 경향성을 적절히 표현해 줄 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 비매개변수적 방법인 kernel 회귀모형을 분석하고, kernel 회귀모형의 중요 인자인 bandwidth의 선택 방법에 따른 kernel 회귀모형의 특성에 대해 비교 분석하였다.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.321-330
• /
• 2009

사출-연신 블로우(injection-stretch blowing) 성형은 양방향 분자배향을 가지는 병(bottle)과 같은 중공 제품을 성형하는데 적용되며, 양방향의 배향은 강화된 물리적 상태량, 탄산음료병과 같은 제품에 중요한 가스 불 투과성 상태량을 제공한다. 사출-연신 블로우 성형 중 분리형(two-stage) 공정은 사출 성형으로 생산된 프리폼을 적외선 히팅 기구로 재 가열하고. 재 가열된 프리폼을 블로우 금형 안에 장착한 후 고압의 공기를 분사시켜 병의 형상을 생성 및 유지하면서 완성시킨다. 그러나 블로우 성형은 연신율이 10배 이상이 되기 때문에 최종 두께 분포를 예측하는 것이 매우 어렵다. 따라서 균일한 두께를 가질 수 있는 프리폼 형상 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 블로우 성형 연신 과정에 따라 페트 용기의 두께 변화를 알아보기 위하여 사출-연신 블로우 성형시 두께 편차에 대한 해석을 수행하였으며, 그 결과 첫째 사출-블로우 성형 로우 결과를 이용하여 프리폼 초기 설계를 최적화하였고, 연신 및 블로우 과정에서 공정 편차에용기 두께며, 그 결과 을 수치적으로 로우하여 공정 편를 최적화하였다. 둘째, 사출-블로우 성형시 연신 과정과 동시에 공기를 블로우하는 방법이 용기 두께의 편차를 최소화하였으며, PET용기 제작 기술의 안정화 및 신뢰성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제10권6호
• /
• pp.742-750
• /
• 2007

본 논문은 장래 도입되는 KTX2 고속차량을 이용한 중련편성 운영계획 최적화를 위한 방법론 제시를 목적으로 한다. 중련편성 운영계획 최적화를 위한 수리적 모형을 제시하고, 제안된 수리적 모형의 적용방안을 제시한다. 특히 확률적 수요를 고려한 모형을 수립하여, 계획수립 단계에서 수요의 확률적 요소를 보다 현실적으로 반영하고, 모형내에서 좌석 서비스 수준을 직접 조정할 수 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.83-102
• /
• 1994

컴퓨터 시뮬레이션 실험을 이용한 제반 연구의 효율성을 높이기 위한 통계적 실험 계획법으로서 최적 실험법과 라틴 하이퍼큐브 계획법에 대하여 연구하여 최적 라틴 하이퍼큐브 계획법을 제시하였다. 또한 전산 실험 자료의 분석을 위하여, 공간적 예측모형을 택하여 자료로부터의 모수추정과 이 모형에 적합한 예측방법 및 최적 실험 계획법 등이 고려되었다. 최적 라틴 하이퍼큐브 실험계획법을 구성하기 위한 2단계 (2점 교환법 및 뉴톤방법) 알고리즘과 그것에 의한 결과를 제시하였고, 나아가 축차적(최적) 라틴 하이퍼큐브 계획법의 구축을 위한 한 방법을 제시하였다. 이와같은 접근법은 주요인 그림과 축차적인 계획 및 분석을 이용하여 집적회로 계획의 최적화 문제로 응용되어 결국 품질향상에 도움이 되도록 하는 실예를 통하여 그 실제적 적용성이 예증되었다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제8권2호
• /
• pp.120-128
• /
• 2000

At the initial design stage of a new vehicle, the chassis layout has the most important influence on the overall vehicle performance. Most chassis designers have achieved the target performances by trial and error method as well as individual knowhow. Accordingly, a general procedure for determining the optimum location of suspension hard points with respect to the kinematic characteristics needs to be developed. In this paper, a method to optimize the toe angle in the double wishbone type front suspension of the four-wheel-drive vehicle is presented using the design of experiment, multibody dynamic simulation, and optimum design program. The handling performances of two full vehicle models having the initial and optimized toe angle are compared through the single lane change simulation. The sensitive design variables with respect to the kinematic characteristics are selected through the experimental design sensitivity analysis using the perturbation method. An object function is defined in terms of the toe angle among those kinematic characteristics. By the design of experiment and regression analysis, the regression model function of toe angle is obtained. The design variables which make the toe angle optimized ae extracted using the optimum design program DOT. The single lane change simulation and test of the full vehicle model are carried out to survey the handling performances of vehicle with toe angle optimized. The results of the single lane change simulation show that the optimized vehicle has the more improved understeer tendency than the initial vehicle.

• 멤브레인
• /
• 제7권4호
• /
• pp.167-174
• /
• 1997

고온, 고압으로 운전되고 있는 원자력발전소의 1차 계통수측에서, 실리카는 양이온 불순물과 결합하여 핵연료 피복재에 규석(zeolite)층을 형성하므로 계통구조물의 건전성에 영향을 미치게 된다. 따라서 핵연료와 접촉하는 1차 계통수측에서는 규제치 이하의 수준으로 실리카 농도가 유지되어야 한다. 본 논문에서는 실리카 제거 작업시 발생되는 방사성 폐기물의 양을 최소화 하고 붕산 소모량을 줄이기 위해, 상용화 되어 있는 5종류의 막을 이용하여 붕산 및 실리카가 함유된 수용액에 대한 조업온도, 공급유량 변화가 투과량, 붕소회수율, 실리카 배제율에 미치는 영향에 대하여 실험을 수행하였다. 이를 이용하여 계통수내에서 실리카 만을 효과적으로 제거할 수 있는 장치를 설계하였으며, 특성이 다른 2종류의 막을 3단으로 구성하여 상황변화에 따른 대응능력을 높였다. 실험결과 기존 원자력발전소에서 사용하고 있는 Feed and Bleed 방법에 비해 폐기물 발생량은 7%에 불과했고, 농축 폐기물에 포함되어 소모된 붕산의 양은 15.7%에 불과하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.22-28
• /
• 2017

Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제54권5호
• /
• pp.1825-1834
• /
• 2022

Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.

• 디자인융복합연구
• /
• 제15권6호
• /
• pp.255-270
• /
• 2016

본 연구는 중소 제조기업에서 실무 활용에 괴리가 있었던 UX 디자인 프로세스의 이론적 지식을 실제 제조 프로세스의 최적화 모델에 매핑하기 위해 체계화된 UX 방법론을 선택하여 도입하는 것을 목적으로 한다. 국내·외 학계의 이론을 바탕으로 대표적인 UX 디자인 프로세스 7개 모델을 속성과 단계별 결과물에 따라 분석하였다. 이후 국내 18개 기업과의 인터뷰, 관찰을 통해 현장에서 실제로 수행 중인 실무 프로세스를 분석하고 이론과 실무의 동질성, 차이점, 방법론을 비교하였다. 이를 기반으로 이론-실무 통합 방법론 100개를 도출하여 PLUS 프로세스 6단계에 따라 최적화된 UX 방법론 유형을 분류하였다. 이후 기업별 인터뷰를 통해 각 방법론을 적용했을때 자사 프로세스와의 일치성, 자사 리소스의 한계, 특성 등을 파악하고 분석하여 국내 기업의 니즈를 반영하고자 하였다. 본 연구의 결과는 중소 제조기업을 대상으로 UX 방법론의 표준 플랫폼을 제안하여 UX 디자인 프로세스의 상용화를 목표로 하는 기초연구로써 국내 기업의 경쟁력 향상에 기여할 수 있을 것이다.