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Abstract 최근 컴퓨터의 발전 및 공학 시스템의 복접성 증가에 따라 다분야 최적 설계가 다양한 분야에서 주목을 바고 있다. 다분야 최적설계 문제를 다루기 위한 전통적인 최적화 방법인 "over the wall" 접근 방법은 각 분야에서의 최적화 결과가 절차식 방법에 의해 얻어진다. 따라서 이러한 접근 방법은 잘못된 최적해를 산출할 수 잇으며, 결과적으로 각 분야에서 얻어진 최적화 결과에 상호 모순 또는 불일치성이 존재하는 경우 많은 시간을 소비하는 타협과정이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근 미국의 항공 분야를 중심으로 모든 분야를 동시에 고려하여 최적화 결과를 산출하는 다분야 최적 설계 방법론이 제기되었다. 현재까지 all at once 접근 방법, concurrent subspace optimization 접근 방법, 협동 최적화 접근방법 등과 같은 다분야 최적 설계에 대한 다양한 접근 방법이 제안되었으며, 이들 중 협동 최적화 접근 방법은 대규모 분산 설계 문제에 적합하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 다분야 최적 설계 문제에 대한 다양한 접근 방법 중에서 대규모 분산설게 문제에 적합한 협동 최적화 접근 방법에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 다양한 최적화 문제에 적용할 수 있는 효율성 있는 hybrid optimization 방법을 제안하였으며, 분산된 환경에서의 협동 최적화 접근 방법을 구현하기 위하여 분산 객체 기술의 하나인 CORBA를 이용하였다. 그리고 구현된 협동 최적화 접근 방법을 다양한 다분야 최적 설계 문제에 적용해 봄으로써 이의 응용 가능성을 검증 하였다.
Publication Date 2001-04-14

이규열, 노명일, "Hybrid Optimization 방법과 CORBA를 이용한 다분야 최적 설계에 관한 연구", 2001년도 한국항공우주학회 학술발표회, 진주, pp. 590-593, 2001.04.14


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    이성준, 노명일, 이혜원, 하지상, "딥 러닝을 이용한 선박 이미지 탐색 및 분류", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  7. No Image 23May
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    이성민, 노명일, 김기수, "선박 최적 항로 결정을 위한 목적 함수 및 제약 조건 선정에 관한 연구", 2017년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 455, 2017.02.08-10

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