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대규모 비선형 구조최적화에 관한 선형 goal programming의 응용 (Application of Linear Goal Programming to Large Scale Nonlinear Structural Optimization)

  • 장태사;엘세이드;김호룡
    • 전산구조공학
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    • 제5권1호
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    • pp.133-142
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    • 1992
  • 본 논문은 수식화의 특이성 때문에 구조 최적화 문제에 거의 사용되지 않고 있는 선형 goal programming을 대규모 비선형 구조 최적화에 응용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 다기준 최적화의 도구로 사용되는데 그 까닭은 goal programming이 목적함수와 제한조건등을 정의하는데 있어서 발생하는 난점들을 제거해 주기 때문이다. 이 방법은 비선형 goal 최적화 문제들의 해를 얻기 위해서 유한요소해석, 선형 goal programming기법, 그리고 계속적인 선형화 기법을 이용한다. 즉, 대규모 비선형 구조 최적화 문제를 비선형 goal programming형태로 전환시키는 일반적인 수식화 방법을 제시하고, 얻어진 비선형 goal 최적화 문제를 풀기 위한 계속적인 선형화 방법에 대해서도 논의한다. 설계도구로서 이 방법의 유효성을 논증하기 위하여 10, 25 및 200트러스의 사례를 가지고 응력제한조건들의 최소무게 구조 최적화 문제에 대한 해를 모색하며 이를 다른 연구결과와 비교검토한다.

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율무국수를 이용한 최소가격/최적배합 프로그래밍 (Least Cost and Optimum Mixing Programming by Yulmu Mixture Noddle)

  • 김상수;김병용;함영태;신동훈
    • 한국식품과학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.385-390
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    • 1999
  • 혼합실험계획법에 의해 율무-밀가루-물을 사용하여 국수를 제조하였다. 제조한 국수에 대해서 인장응력(tensile stress)과 색도($L^{*}$)를 측정하였고 또 다른 제약 조건으로 관능검사를 실시하여 통계학적인 모형으로 나타내었다. 선형 및 비선형 모델로서 분석한 결과 인장응력과 $L^{*}(lightness)$값, 관능검사는 선형성을 나타내어 각 성분간에 상호작용이 존재하지 않아 독립적으로 작용함을 보여 주었다. 반응에 영향을 미치는 성분과 그 반응을 trace plot을 이용하여 살펴본 결과 율무의 양이 증가함에 따라 국수의 인장응력을 어느 정도 증가 시켰으나, $L^{*}$값을 감소시키며 관능적 품질을 떨어뜨리는 경향을 나타내었다. 모든 인장응력, $L^{*}$값과 관능검사의 값들을 국수의 조건에 만족시키는 범위에서 least cost linear programming에 적용시 최소 가격에 따른 율무 : 밀가루 : 물의 비율이 각각 2.27% : 66.28% : 28.45%의 최적의 배합비 얻었으며, 그 때의 최소 가격은 9.924이고 예상되는 반응결과는 인장응력이 2.234 N, $L^{*}$값은 82.39로 예측되었고, Excel을 이용하여 함량에 따른 예상되는 반응결과를 screen화하였다.

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한국노인의 성공적 노화 전략으로서의 선택·최적화·보상(SOC) 척도 개발에 관한 연구 (Development of Scale on Selection, Optimization, Compensation(SOC) Model as Successful Aging Strategies of Korean Elderly)

  • 손의성
    • 한국노년학
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    • 제31권2호
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    • pp.381-400
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 한국노인을 위한 성공적 노화 전략으로서의 선택, 최적화, 보상(SOC) 척도를 개발하는 것이다. 24명의 노인을 대상으로 심층면접을 통해 개발된 16문항과 SOC 원척도 48문항을 합하여 총 64개의 예비 문항이 개발되었다. 일대일 면접설문지를 통해 수집된 표본 592부를 무선 분할하여 개발 표본 300부와 타당화 표본 292부에 대한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하여 최종적으로 20문항으로 구성된 한국 노인의 성공적 노화 전략으로서의 SOC 척도를 개발하였다. 이 척도는 SOC 원척도와 마찬가지로 '임의적 선택'(ES), '상실에 기초한 선택'(LBS), '최적화'(O), '보상'(C)의 4개 요인으로 구성되어있으며, 각 요인별로 5개 문항이 선택되었다. Cronbach's α 값이 .903으로 높은 내적 일치도를 보였으며, 모형 적합도지수 TLI가 .939, CFI가 .947, 그리고 RMSEA가 .058로 만족할 만한 수준의 타당도를 나타내었다. 또한 문항반응이론을 통해 20문항에 대한 난이도와 문항적합도를 검토한 결과 양호한 것으로 나타났으며, 국내에서 개발된 2개의 성공적 노화 척도 및 삶의 만족도(SLWS) 척도와 상관분석을 한 결과 유의한 정적(+) 상관관계를 보여 타당도가 확인되었다.