Meta-heuristic algorithms have been developed to efficiently solve difficult problems and obtain a global optimal solution. A common feature mimics phenomenon occurring in nature and reliably improves the solution through repetition. And at the same time, the probability is used to deviate from the regional optimal solution and approach the global optimal solution. This study compares the algorithm created based on the above common points with existed SA and HS to show advantages in time and accuracy of results. Existing algorithms have problems of low accuracy, high memory, long runtime, and ignorance. In a two-variable polynomial, the existing algorithms show that the memory increases and the accuracy decrease. In order to improve the accuracy, the new algorithm increases the number of initial inputs and increases the efficiency of the search by introducing a direction using vectors. And, in order to solve the optimization problem, the results of the last experiment were learned to show the learning effect in the next experiment. The new algorithm found a solution in a short time under the experimental conditions of long iteration counts using a two-variable polynomial and showed high accuracy. And, it shows that the learning effect is effective in repeated experiments.

본 연구는 3개의 운전변수(압력, 공기량, 운전시간)를 실험 설계하고 마이크로 버블의 종말부상 속도(Terminal rise velocity)를 반응 값으로 하여 예측식 모델과 최적 조건을 수립하였다. 다항식 회귀분석을 통해 펌프의 압력(X1) 4.5bar, 공기량(X2) 3.3L/min 그리고 운전시간(X3)이 2.2min에서 종말상승속도(Terminal rise velocity)에 대한 최적값인 5.14 cm/min (85.7㎛/sec)을 얻었다. 또한, 레이저 입자계수 측정장치를 이용하여 2~5㎛ 및 25~50㎛ 영역에서의 가장 높은 마이크로버블 직경크기 분포를 확인하였다.

본 논문에서는 불확실성을 확률변수로 가정하고 구조물의 파손기준을 한계상태식(Limit State Equation)으로 정의하였다. 한계상태식을 Fleishman의 3차 다항식으로 근사하고 이론적인 확률 모멘트(Moments)를 계산하였다. Fleishman은 표준정규 분포 확률변수에 대해서만 3차 다항식을 제시하였으나, 본 논문에서는 이를 확장하여 베타, 감마, 균일 분포 등 다양한 확률변수에 적용하였다. 확률 모멘트를 계산하기 위해서 누률(Cumulants)과 정규화된 한계상태식을 활용하였으며, 피어슨 시스템(Pearson System)을 통해 한계상태식의 확률분포를 근사하였다.

저류층 내에 부존되어 있는 탄화수소의 매장량을 계산하기 위해서는 그 저류층의 공극률이 필요하다. 일반적으로 시추공 이외의 지역에 대한 공극률은 시추공에서 얻은 공극률 검층자료로부터 외삽하여 얻지만, 시추공을 포함한 지역에서 획득한 탄성파탐사 자료가 존재하는 경우 시추공 자료와 함께 탄성파 탐사 자료를 이용하여 시추공 이외의 지역에서 보다 정확한 유사 공극률을 추출해낼 수 있다. 이 연구에서는 다항식 신경망 기법을 이용하여 탄성파 탐사 자료와 공극률 검층 자료로부터 유사 공극률 검층 자료를 생성하는 모듈을 개발하였다. 먼저 탄성파 탐사 자료로부터 추출된 지하매질의 특성을 나타내는 탄성파 속성(seismic attribute)과 심도에 따른 시간의 자료로 변환된 공극률 검층 자료로부터 다항식 신경망 기법을 사용하여 상관계수를 추출하였고 이 계수를 이용하여 시추공이 없는 지역에서의 공극률 정보를 생성하였다. 한편, 개발된 모듈에서는 보다 정확한 공극률을 획득하기 위하여 각각의 탄성파 속성들과 공극률 검층 자료와의 상관성 분석을 통해 상관성이 높은 탄성파 속성들을 사용하였다. 개발된 다항식 신경망 모듈의 신뢰성, 활용성을 검증하기 위하여 개발된 모듈을 북해 F3 지역의 현장자료에 적용하고, 얻어진 결과를 상용 프로그램에서 사용되는 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과와 비교하였다. 두 방법으로부터 얻은 결과들은 유사한 결과를 보였으며 이를 통해 개발된 모듈의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 또한, 다항식 신경망 기법으로부터 얻어진 유사 공극률 검층 자료가 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과보다 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여주었다. 따라서 북해 F3 지역과 같이 시추공 자료가 부족한 지역에서는 다항식 신경망 기법이 효과적임을 알 수 있었다.

This paper showed the difference between the selectivity of gill net by least square method with polynomials in Kitahara's and that by maximum likelihood analysis for Japanese sandfish and Korean flounder. Catch experiments for Japanese sandfish using commercial vessels off the eastern coast of Korea were conducted with six different mesh sizes between October and December 2007 and those for Korean flounder with five different mesh sizes between 2008 and 2009. The mesh size of 50% probability of catch corresponding to biological maturity length of fish was not different between that by least square method and that by maximum likelihood analysis for Japanese sandfish, however, a little different for Korean flounder, that is, those mesh sizes of 50% probability of catch for biological maturity length of Korean flounder were 10.6cm and 10.1cm by least square method and maximum likelihood analysis, respectively.

본 논문에서는 축방향 인장 부재의 균열거동과 철근콘크리트 부재의 인장강화현상을 고려하기 위한 새로운 해석적 기법을 제시하였다 균열 후 거동 규명을 위하여 부착응력-슬립의 관계나 부탁 응력의 분포를 가정하는 기존의 해석방법과는 달리, 철근과 콘크리트의 변형률 분포 함수를 다항식으로 가정하여, 이를 바탕으로 일축 인장부재의 균열 해석 기법을 구성하였다. 제시한 균열 해석모델은 기존의 해석기법과 비교하여, 철근콘크리트 구조물의 유한요소해석을 위한 균열 후의 평균 응력-변형률 관계를 정의하거나, 부재의 길이방향으로 철근과 콘크리트가 분담하는 하중 및 슬립량 산정시 매우 효율적이다. 제안된 모델을 이용하여 얻어진 균열하중과 보강철근의 신장률 값을 다른 해석기법 및 실험값과 비교한 결과 만족할만한 정확도를 보여주었다.

노후 구조물의 안전진단을 위하여 동적재하시험을 수행하고 그 결과를 유한요소모델과 같은 해석적 모델과 결합하여 기존구조물의 강성평가 및 파손부위 색출에 적용하고 있는데 측정점의 제한성과 유한요소모델의 많은 자유도가 측정데이타를 유한요소모델과 연계하는데 커다란 문제점으로 대두된다. 본 연구에서는 유한요소모델과 같이 많은 자유도를 갖는 구조계의 해석적 모델을 측정데이타와 결합하기 위하여 축약된 좌표계에서 구조계의 동강성행렬(dynamic stiffness matrix)표현방법을 제시하였다. 유한요소모델로부터 좌표계를 축약시 필연적으로 발생되는 주파수의존성(frequency dependency)을 고려하기 위하여 주파수영역에서 Chebyshev다항식으로 축약된 동강성행렬을 표시하였고 특이점에서 발생되는 악조건(ill-condition)을 극복하기 위하여 특이해분리(singular value decomposition)기법을 사용하였다. 제시된 방법의 검증을 위하여 간단한 구조계에 대하여 시뮬레이션을 수행하였으며 본 방법으로 수립된 구조계의 동적모델은 축약이전의 전체계에 대한 동적특성을 비교적 정확히 유지하고 있고 일반적으로 사용되는 정적축약 형태의 수학적 모델보다 우수함을 알 수 있었다.

수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Grea