본 연구에서는 환경, 재료 물성 및 제작 등에서의 불확실성을 고려하여 130m급 고정식 해양구조물의 신뢰성 기반 최적설계를 수행 하였다. 구조물의 구조건전성을 엄밀하게 반영하기 위해 작용 및 허용 응력의 비인 UC 값을 신뢰성 해석 및 신뢰성 기반 최적설계의 제약조건으로 고려하였다. 해양구조물의 제작비용을 저감하기 위해 자켓형 지지구조물의 중량을 최소화하였다. 불확실성의 통계적 특성은 문헌 등을 참고하여 관측되거나 측정된 데이터를 기반으로 정의하였다. 자켓형 해양구조물의 신뢰성 해석과 신뢰 기반 최적 설계는 부재 수가 많아 계산 부담이 큼으로 문제의 차원을 축소하기 위해 응답의 중요성을 기준으로 설계변수를 선별할 수 있는 방법 을 제안한다. 또한 효율적인 계산을 위해 신뢰성 기반 최적설계를 수행하기 전 결정론적 최적설계를 먼저 수행하였다. 마지막으로, 도 출된 최적설계(안)을 기존 각 급 규정 기반 설계와 안전성 및 경제성 측면에서 비교 분석하였다.

Molds are actively used for mass production of products such as mobile phones. Molds are required to be durable and have a high level of surface roughness. Therefore, the optimization of mold processing is essential. In this study, the cutting processing of SDP20 steel used in molds was analyzed and optimized. This study is expected to contribute to the improvement of product productivity to which plastics are applied.

In system design, it is not always possible that all decision makers can cooperate fully and thus avoid conflict. They each control a specified subset of design variables and seek to minimize their own cost functions subject to their individual constraints. However, a system management team makes every effort to coordinate multiple disciplines and overcome such noncooperative environment. Although full cooperation is difficult to achieve, noncooperation also should be avoided as possible. Our approach is to predict the results of their cooperation and generate approximate Pareto set for their multiple objectives. The Pareto set can be obtained according to the degree of one's conceding coupling variables in the other's favor. We employ approximation concept for modelling this coordination and the mutiobjective genetic algorithm for exploring the coupling variable space for obtaining an approximate Pareto set. The approximation management concept is also used for improving the accuracy of the Pareto set. The exploration for the coupling variable space is more efficient because of its smaller dimension than the design variable space. Also, our approach doesn't force the disciplines to change their own way of running analysis and synthesis tools. Since the decision making process is not sequential, the required time can be reduced comparing to the existing multidisciplinary design optimization. This approach is applied to some mathematical examples and structural optimization problems.

현재 국내외적으로 다양한 강재 댐퍼의 형상에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 강재 댐퍼는 제진장치 중 하나로 항복을 통해 지진에너지를 흡수 및 소산하여 본 구조물을 보호한다. 최근 적용되고 있는 면내 전단 변형에 의해 작동하는 댐퍼는 응력이 특정 부위에 집중되어 재료의 대부분이 본래의 역량을 발휘하지 못하는 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 이 한계를 극 복하고자 전역 최적화 기법 중 하나인 뻐꾸기 탐색을 적용해 최적 형상을 설계하였다. 탐색된 최적 형상을 토대로 수치해석과 실제 실험을 통한 성능검증을 수행했다. 최적 형상으로 설계된 댐퍼는 안정적인 이력거동을 보이고, 높은 에너지 소산능력을 확 보하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 전역 최적화 기법을 적용한 최적 설계 방법을 제시하고 그 결과를 검증함으로써, 다양한 형태의 공학적 문제 해결에 대한 적용 가능성을 제시하였다.

현재 양송이 품종의 개발은 1980년대에 개발된 방법에 의존하여 진행되고 있다. 유전자가위를 이용한 유전자교정 기술이 다양한 분야에서 각광받고 있고, 이 기술을 버섯 육종에도 적용하기 위하여 진행된 이 연구에서는, CRISPR/Cas9 활용에 필수적인 원형질체 분리 효율을 1.0 × 10 8 /mL까지 안정적으로 끌어올렸고, spermidine을 이용하여PEG 형질전환의 효율 또한 기존 방법에 비해 100배가량 끌어올렸음을 보고한다.

A tilted tall building is actively constructed as landmark structures around world to date. Because lateral displacement responses of a tilted tall building occurs even by its self-weight, reduction of seismic responses is very important to ensure structural safety. In this study, a smart tuned mass damper (STMD) was applied to the example tilted tall building and its seismic response control performance was investigated. The STMD was composed of magnetorheological (MR) damper and it was installed on the top floor of the example building. Control performance of the STMD mainly depends on the control algorithn. Fuzzy logic controller (FLC) was selected as a control algorithm for the STMD. Because composing fuzzy rules and tuning membership functions of FLC are difficult task, evolutionary optimization algorithm (EOA) was used to develop the FLC. After numerical simulations, it has been seen that the STMD controlled by the EOA-optimized FLC can effectively reduce seismic responses fo the tilted tall building.

Thermal and wind panels are installed on offshore oil and gas platforms to protect personnel, equipment and structures. However, in general, panels are designed and manufactured through trial and error based on performance tests. For this reason, it is difficult to develop and design a heat sink in the Korean shipbuilding and offshore equipment industry due to the lack of performance test data and limited experience. In this study, the experimental results performed to verify the performance of the thermal and wind panels were analyzed, and the characteristics and performance characteristics of the thermal and wind panels were investigated. The conclusions drawn from this study will be useful in terms of the design and development of shielding.

The multi-layered heat source model is a model that can cover most of existing studies and can be defined with a simple formula. Based on the methodology performed in previous studies, the welding heat source was found through experiments and FEM under the welding power conditions of three cases and the parameters of the welding heat source were analyzed according to the welding power. In this study, parameters of fiber laser welding heat source according to welding power were searched through optimization algorithm and finite element analysis, and the correlation was analyzed. It was confirmed that the concentration of the welding heat source in the 1st layer was high regardless of the welding power, and it was confirmed that the concentration of the welding heat source in the 5th layer (last layer) increased as the welding power increased. This reflects the shape of the weld bead that appears during actual fiber laser welding, and it was confirmed that this study represents the actual phenomenon.

본 연구의 목적은 식품 중 안나토색소를 검출하기 위하여 주성분인 cis-bixin과 cis-norbixin의 동시분석법을 개발 하는 것이다. 최적 시험법 확립을 위해 국내외 기관 중 유럽식품안전청, 일본 후생노동성, 우리나라 식품의약품안전 평가원의 HPLC분석법들을 비교 및 검토하였다. 그리고 직선성, 검출한계, 정량한계 및 분석시간을 고려하여 최적 HPLC 동시분석조건을 선택 후 여러 식품에 적용가능한 최적 전처리법을 개발하였다. 식품의약품안전평가원 HPLC 분석법이 가장 우수한 직선성(R2≥0.999)을 보였으며, cisnorbixin 및 cis-bixin에 대한 검출한계와 정령한계가 각각 0.03과 0.05 μg/mL 그리고 0.097과 0.16 μg/mL로 낮게 나타났다. 모든 보고된 전처리방법은 여러 식품적용에 한계가 있었으며, 어육 및 육가공품, 가공치즈, 음료의 주요 세 식품군 모두에 대해서 높은 회수율을 보이는 최적 전처리법이 새롭게 확립되었다. 이 전처리 방법은 cis-norbixin과 cis-bixin에 대해서 98% 이상의 우수한 동시 회수율을 나 타냈었다. 새로운 전처리방법이 적용된 분석법은 두 성분에 대해 모두 결정계수(R2) 1로서 높은 직선성을 나타냈으며, 정확도(회수율)와 정밀도(%RSD)가 각각 평균 98% 및 0.4-7.9 이었다. 이러한 결과로부터 최적화된 분석시험법은 식품 중 안나토색소의 cis-norbixin과 cis-bixin 두 성분 동시분석에 매우 적합한 것으로 판단되었다.

This study explored the usefulness and implications of the Bayesian hyperparameter optimization in developing species distribution models (SDMs). A variety of machine learning (ML) algorithms, namely, support vector machine (SVM), random forest (RF), boosted regression tree (BRT), XGBoost (XGB), and Multilayer perceptron (MLP) were used for predicting the occurrence of four benthic macroinvertebrate species. The Bayesian optimization method successfully tuned model hyperparameters, with all ML models resulting an area under the curve (AUC) > 0.7. Also, hyperparameter search ranges that generally clustered around the optimal values suggest the efficiency of the Bayesian optimization in finding optimal sets of hyperparameters. Tree based ensemble algorithms (BRT, RF, and XGB) tended to show higher performances than SVM and MLP. Important hyperparameters and optimal values differed by species and ML model, indicating the necessity of hyperparameter tuning for improving individual model performances. The optimization results demonstrate that for all macroinvertebrate species SVM and RF required fewer numbers of trials until obtaining optimal hyperparameter sets, leading to reduced computational cost compared to other ML algorithms. The results of this study suggest that the Bayesian optimization is an efficient method for hyperparameter optimization of machine learning algorithms.

가거초 해양과학기지 자켓 구조물 내 콘크리트를 배제하고 강재로만 이루어진 최적설계를 제시한다. 50년 재현주기 극한하중조건에서 허용응력 및 허용응력비 조건을 모두 만족하는 안전한 경량 설계를 목표하였다. 역할에 따라 부재를 세 그룹으로 나눈 설계 조건 (Case-1)과 보다 세분화한 설계 조건(Case-2)에 대해 각 부재그룹별 현재 단면 두께 대비 두께 변화율을 설계변수로 설정한 유전 알고 리즘을 통해 최적설계를 탐색하였다. 그 결과 Case-1의 결과로 현재 가거초 해양과학기지보다 약 217톤 더 가벼운 설계(OPT-1)를 찾았고, Case-2에서는 추가적으로 약 84톤을 경량화하여 현재 대비 약 45%의 무게를 절감한 설계(OPT-2)를 얻을 수 있었다. 결론적으로 레그 내 콘크리트 보강 없이도 극한조건에서 허용응력 및 허용응력비를 모두 만족시킬 수 있는 경량화된 가거초 해양과학기지 설계를 제시하였다.

더덕은 뿌리를 약용 또는 식용으로 이용하고 있으며 최근 더덕 추출물의 약리효능이 각인되면서 기능성 식품의 원료로서 흥미를 끌고 있다. 따라서 본 연구는 더덕의 주요한 사포닌인 lancemasides의 추출방법을 확립하고, UV (A, B, C) 처리와 발효(5종의 유산균 및 효모) 처리를 통해 더덕의 사포닌 함량을 증대시키고자 수행하였다. 추출방법은 autoclave를 이용한 열수 추출방법이 기존의 초음파 추출방법보다 추출 효율이 더 우수하였다. 더덕의 사포닌 함량을 증대시키기 위해 수확한 더덕 뿌리에 UV 처리와 발효 처리를 한 결과 UV 및 발효 처리는 각각 무처리에 비해 사포닌 함량이 약 20%, 22% 증가한 UV-C와 Bacillus subtilis 처리가 가장 효과적이었다. 또한 UV-C 처리의 경우 수확한 더덕 뿌리에서보다는 생육 중인 더덕 잎에 처리하는 것이 효과적이었다. 그러므로 더덕의 사포닌 함량은 생육 중인 더덕 잎에 UV-C 처리 후, 수확한 뿌리에 B. subtilis 발효 처리를 통해 87%까지 증대시킬 수 있었다. 이것은 UV-C 처리는 스트레스 초기에 반응하는 사포닌류 생성에 관여하고 발효 처리는 사포닌의 상 전환에 관여하여 사포닌 함량을 증대시키는 것으로 판단된다.

This paper describes an adaptive hybrid evolutionary firefly algorithm for a topology optimization of truss structures. The truss topology optimization problems begins with a ground structure which is composed of all possible nodes and members. The optimization process aims to find the optimum layout of the truss members. The hybrid metaheuristics are then used to minimize the objective functions subjected to static or dynamic constraints. Several numerical examples are examined for the validity of the present method. The performance results are compared with those of other metaheuristic algorithms.

This paper deals with a vehicle routing problem with resource repositioning (VRPRR) which is a variation of well-known vehicle routing problem with pickup and delivery (VRPPD). VRPRR in which static repositioning of public bikes is a representative case, can be defined as a multi-objective optimization problem aiming at minimizing both transportation cost and the amount of unmet demand. To obtain Pareto sets for the problem, famous multi-objective optimization algorithms such as Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) can be applied. In addition, a linear combination of two objective functions with weights can be exploited to generate Pareto sets. By varying weight values in the combined single objective function, a set of solutions is created. Experiments accomplished with a standard benchmark problem sets show that Variable Neighborhood Search (VNS) applied to solve a number of single objective function outperforms SPEA2. All generated solutions from SPEA2 are completely dominated by a set of VNS solutions. It seems that local optimization technique inherent in VNS makes it possible to generate near optimal solutions for the single objective function. Also, it shows that trade-off between the number of solutions in Pareto set and the computation time should be considered to obtain good solutions effectively in case of linearly combined single objective function.