본 연구에서는 수크로스 스테아레이트(SS)의 유화력과 가용화력을 좀 더 향상시키기 위해, sodium deoxycholate (SDOC)와 PEG-40 hydrogenated castor oil (HCO)와의 혼합 조성물을 구성하였 다. 혼합물의 최적 조성을 구하기 위해 혼합물 실험 계획법을 도입하여 실험을 진행하고, 실험에서 얻은 데 이터를 회귀 분석하여 혼합물 조성의 변화가 혼합물의 특성에 미치는 영향을 살펴보았다. SS에 SDOC만을 첨가했을 때 코코넛 오일에 대한 유화력이 가장 향상되고, HCO만을 첨가했을 때는 가용화력이 가장 향상 된 반면, 에스테르 오일인 cetyl ethylhexanoate (CEH)에 대한 유화력은 SDOC와 HCO를 함께 첨가했을 때 가장 크게 향상됨을 알 수 있었다. 코코넛 오일 및 CEH 각각에 대한 유화력과 가용화력, 3개의 특성치 에 대한 동시 최적화를 실시한 결과, 최적의 계면활성제 혼합 조성은 SS 0.7939, SDOC 0.0586, HCO 0.1475로 구해졌다.

The adhesive design of a fast steering mirror transmitting a high power laser is one of the important design elements that affect optical aberration of the mirror surface. In this paper, we designed the adhesive part to avoid the high power laser beam of the FSM system. Stiffness and wavefront error are trade-off relationships and an optical design was derived to maintain the wavefront error of the mirror surface at high temperatures while satisfying the bandwidth of the FSM system. For the optimal design of the mirror bonding position, structural analysis was conducted using ANSYS and wavefront error analysis was performed using Zernike polynomial code. Through those analysis, FSM most effective at an angle 60 degrees and a distance of 46mm.

본 논문에서는 다이나믹크리깅 대리모델 기반 자동차 브레이크 패드 마모량 측정센서 브라켓의 설계최적화를 소개한다. 브레이크 작동시 마찰재 바닥의 온도가 600°C 이상으로 상승하고, 이 열이 전달되어 센서의 기능을 상실시킨다. 따라서 열전달을 최소화하는 브라켓 형상의 설계최적화는 필수적이다. 최적화에 소요되는 계산비용을 절감하기 위해 다이나믹크리깅 대리모델로 열전달 시뮬레 이션을 대체하였다. 다이나믹크리깅은 최적의 상관함수와 기저함수를 선정하였으며, 정확한 대리모델을 도출하였다. 최적화 결과 센 서위치의 온도가 초기모델에 비해 7.57% 감소하였으며, 이를 열전달 시뮬레이션으로 다시 한번 확인하여 대리모델 기반 최적설계가 유의미함을 검증하였다.

본 연구는 그린커피빈추출물이 「건강기능식품의 기준 및 규격」에 추가로 등재될 경우를 대비하여 표준화된 클 로로겐산 시험법을 설정하고, 카페인이 동시 분석되도록 최적화하는 연구를 진행하였다. 최적화된 시험법을 마련 하기 위해 기기분석 및 전처리 조건을 비교·분석하여 클 로로겐산과 카페인을 30% 메탄올 추출하여 인산용액과 인산 함유 아세토니트릴으로 액체크로마토그래프를 통해 330 nm, 280 nm에서 분석하도록 시험법을 설정하였다. 시 험법 밸리데이션 결과, 직선성 정량범위 내에서 상관계수 (R2) 0.999 이상의 유의수준을 보였고, 클로로겐산과 카페 인 검출한계는 0.5와 0.2 μg/mL, 정량한계는 1.4와 0.4 μg/ mL로 나타났다. 정밀도와 정확도 결과는 AOAC 밸리데 이션 가이드라인를 통해 적합함을 확인하였고, 클로로겐 산 및 카페인 동시분석법을 최종적으로 마련하였다. 또한, 시제품과 유통제품을 통해 제형별 적용성 검토하여 클 로로겐산과 카페인을 동시에 정량 가능한 시험법임을 재확인하였다. 최적화된 시험법은 클로로겐산을 함유한 건강기능식품 품질관리에 대한 신뢰성을 더 높일 것으 로 본다.

As a safety device, a rupture disc are used to control pressure to minimize the explosion risk once the internal pressure of high pressure equipment exceeds a critical level. In this paper, optimization method was developed to secure optimal design of domed Rupture disks. The parameter analysis was performed through design of experiment to parameter of Rupture disk made of AISI 316.The Diameter, Thickness and Hight of Rupture disk were selected as design parameters for design parameter analysis. The results of parameter analysis revealed that the Diameter, thickness and hight were burst pressure-sensitive design parameters. Based on the valid performance factors, a regression equation to predict its performance was deducted and using the equation, an optimal design. And a sample model was fabricated, followed by burst pressure testing, after optimal design and analytical verification. In this research, it is verified that the optimal design method and the credibility of the analysis of this study is deemed very high. Furthermore, utilizing this mechanism would inspect the effect of the design parameter performance and increase the credibility and efficiency of a design.

본 연구에서는 중공사형 이산화탄소 분리막 모듈을 사용하여 수소개질기 배가스로부터 이산화탄소 포집을 목적 으로 한 분리막 공정 최적화 연구를 진행하였다. 랩스케일의 소형 분리막 모듈을 사용하여 혼합기체를 대상으로 이산화탄소 순도 90% 및 회수율 90%을 달성하는 2단 공정 조건을 도출하였다. 막 면적이 정해진 모듈의 분리막 공정에서는 스테이지-컷, 주입부 및 투과부 압력에 따라서 포집 순도 및 회수율이 모두 다르게 나타나기 때문에 운전 조건에 대한 최적화가 필수적이 다. 본 연구에서는 다양한 운전 조건에서 1단 분리막에서 보이는 공정 포집 효율의 한계를 확인하고, 높은 순도와 회수율을 동시에 달성하기 위한 2단 회수 공정을 최적화하였다.

최근 노인 인구가 증가함에 따라, 이들의 삶의 질에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있으며, 노인들의 건강하고 활기찬 노후를 고려하는 활동적 노후 및 고령친화도시의 개념이 주목받고 있다. 이러한 상황에서 많은 지자체는 노인들이 지역 사회에서 여생을 의미 있게 보낼 수 있도록 다양한 노인여가복지 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 실질적인 노인 수요에 부합하는 서비스 공급이 이루어지지 못하고 있으며, 지역별로 노인여가복지 서비스의 공간적 격차가 발생하고 있는 실정이다. 이는 노인여가복지 입지와 관련하여 체계적인 법적 기준이 부재하기 때문이다. 이에 본 연구는 서울시의 노인여가복지 시설에 대한 수요와 공급의 공간적 불일치성을 탐색하고, 공간 효율성과 형평성을 고려한 노인복지센터의 최적 입지 대안을 제시하고 있다. 연구 결과, 여러 입지 시나리오에 따라 서울시 노인복지센터의 공간적 접근성을 향상시킬 수 있는 다양한 최적 입지 대안들을 제시할 수 있었으며, 향후 노인복지 서비스 공급과 관련한 계획 및 정책에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다

Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation( max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.

In contemporary global warfare, the significance and imperative of air transportation have been steadily growing. The Republic of Korea Air Force currently operates only light and medium-sized military cargo planes, but does not have a heavy one. The current air transportation capability is limited to meet various present and future air transport needs due to lack of performance such as payload, range, cruise speed and altitude. The problem of population cliffs and lack of airplane parking space must also be addressed. These problems can be solved through the introduction of heavy cargo planes. Until now, most studies on the need of heavy cargo plane and increasing air transport capability have focused on the necessity. Some of them suggested specific quantity and model but have not provided scientific evidence. In this study, the appropriate ratio of heavy cargo plane suitable for the Korea's national power was calculated using principal component analysis and cluster analysis. In addition, an optimization model was established to maximize air transport capability considering realistic constraints. Finally we analyze the results of optimization model and compare two alternatives for force structure.

Effects-Based Operations (EBO) refers to a process for achieving strategic goals by focusing on effects rather than attrition-based destruction. For a successful implementation of EBO, identifying key nodes in an adversary network is crucial in the process of EBO. In this study, we suggest a network-based approach that combines network centrality and optimization to select the most influential nodes. First, we analyze the adversary’s network structure to identify the node influence using degree and betweenness centrality. Degree centrality refers to the extent of direct links of a node to other nodes, and betweenness centrality refers to the extent to which a node lies between the paths connecting other nodes of a network together. Based on the centrality results, we then suggest an optimization model in which we minimize the sum of the main effects of the adversary by identifying the most influential nodes under the dynamic nature of the adversary network structure. Our results show that key node identification based on our optimization model outperforms simple centrality-based node identification in terms of decreasing the entire network value. We expect that these results can provide insight not only to military field for selecting key targets, but also to other multidisciplinary areas in identifying key nodes when they are interacting to each other in a network.

인공 고관절 치환술에 사용되는 금속 삽입물은 크기와 성분에 따라 주변 조직과 크고 작은 자화율의 차이를 일으켜 다양한 금속 인공물의 원인이 되며, 영상에 진단적 가치를 떨어뜨린다. 수신대역폭을 높이는 것은 인공물 감소에 효과가 있으나, 높은 수신대역폭은 획득 영상의 신호대잡음비를 감소시키는 단점이 있어 일정 수치 이상으로는 적용 하기에는 어려움이 있다. 딥러닝 알고리즘은 영상의 신호대잡음비를 높이고 전체 영상에서 균일하게 배경 잡음을 제거하는 데 매우 효과적이다. 이에 본 연구에서는 금속 인공물 감소를 위해 기존에 높은 수신대역폭을 이용하는 MARS(metal artifact reduction sequence) 프로토콜과 더욱 높은 수신대역폭을 설정한 프로토콜(Ultra MARS) 을 획득한 후 딥러닝을 이용하여 딥러닝 Ultra MARS로 변환한 후에 금속 인공물의 차이를 비교하였다. 딥러닝 적 용 후 Ultra MARS에서 적용 전 또는 기존의 MARS 기법보다 인공물의 크기가 작게 측정이 되었다. 또한, 인공물의 전체적인 SSIM(structural similarity index measure)에서도 기존의 MARS 기법보다 전체면적이 작게 측정되었 다. 더 나아가 SSIM의 결과 딥러닝 적용 전후의 구조적 유사성 역시 유사하게 나왔다. 딥러닝 알고리즘을 기존에 인공물을 줄이기 위해 사용하는 MARS와 같은 기법에서도 월등하게 높은 수치를 사용하는 강조영상을 획득 가능하 며 영상의 인공물도 줄이며, 영상의 대조도 또한 유지되는 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.