시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering) - Day6 design synthesis 2

Day 6
Design SynthesisDesign Synthesis
전평단전평단 함정기술처함정기술처 소령소령 박진원박진원1212년년 함정기술처함정기술처 SESE 자체교육자체교육(7.10 ~ 8. 3)(7.10 ~ 8. 3)
!"#

Ⅰ D a y 5 B r i e f R e v i e w
Ⅱ 다 기 준 의 사 결 정 법
Ⅲ 대 안 분 석 및 종 합

설계조합 단계 초기 물리아키텍처, 기능/물리 매트릭스 작성 중요
기능분석/할당 산출물인 기능아키텍처를 기초로 요구조건 충족여부 계속 확인기능분석/할당 산출물인 기능아키텍처를 기초로 요구조건 충족여부 계속 확인
* 검토 중 오류 또는 누락사항 발생시 기능아키텍처 재검토 또는 요구조건 변경 가능
<Day 4><Day 4>
물리아키텍처 기능/물리 매트릭스는 설계조합 단계 후기 대안연구(절충분석)를
<Day 4><Day 4>
<Day 5><Day 5>
물리아키텍처, 기능/물리 매트릭스는 설계조합 단계 후기 대안연구(절충분석)를
위한 기초를 제공(Day 6)
분야별(기본/선체, 추진/보기, 전투체계 등) 설계조합(Design Sets) 도출분야별(기본/선체, 추진/보기, 전투체계 등) 설계조합(Design Sets) 도출
CAE, M&S등 전산도구 활용 설계 자동화 및 최적화 적용시 시너지 기대

설 계 조 합설 계 조 합 (( 22 ))설 계 조 합설 계 조 합 (( 22 ))

교육중점
다기준 의사결정법
요구조건요구조건 분석분석
시스템분석시스템분석//프로세스
다기준 의사결정법(Multi-Criteria Decision Making Theory)
• Maxmin/Maximax Method
• Weighted Sum Method 요구조건요구조건 분석분석
기능분석기능분석//할당할당
통제통제
요건루
프
설계루
입 력• Weighted Sum Method
• Hierarchical Weighted Sum
• Analytical Hierarchical Process, etc.
설계조합설계조합
프로세스
출 력
검증
프
y ,
대안분석(Trade-off study) 및 종합
• 분야별 Analysis of Alternatives (AOA)
• 성능지수(VOP) 할당
• 자동화 설계조합(PIDO)
기대효과
다기준 의사결정법(MCDM Theory) 이해
분야별 대안분석 방법 및 성능지수(VOP) 할당, 설계자동화/최적화 이해

다기준다기준 의사결정법의사결정법(MCDM)(MCDM)다기준다기준 의사결정법의사결정법(MCDM)(MCDM)

다기준 의사결정법
여러 기준을 지닌 복잡한 의사결정을 최적화하는 방법
다목적의사결정법 다속성의사결정법
여러 기준을 지닌 복잡한 의사결정을 최적화하는 방법
정해지지 않은 무한 개의 대안집합에서 고려중인 목적을
가장 잘 만족하는 최적의 대안을 찾는 방법,
이미 정해진 유한 개의 대안들의 집합에서 하나의 대안이나
그와 선호도가 같은 몇 개의 대안을 선정하는 방법
* Timothy J. McCoy, “MIT Ship System Engineering Lecture Note”, MIT, 2004
일반적인 시스템 설계는 유한개의 대안 집합 내에서 단일 또는 복수 대안을 선정하는 문제임
-> 함정 또한 그 특성상 MADM으로 대부분 의사결정을 할 수 있음

Attributes(속성)
(1) Maxmin/Maximax Model
A1 A2 A3 A4 A5 Max. Min. Avg.
D1 4 6 3 2 3 6 2 3.6(Maxmin)
D2 7 2 8 2 4 7 2 4.6
D3 8 5 4 6 3 8 3 4.8
igns(설계)
D4 6 7 5 5 6 7 5 5.8
D5 3 5 6 8 7 8 3 5.9
Desi
D6 8 9 2 8 8 9 2 7.0(Maximax)
• Maxmin : The alternative with the best low-performing attribute
단순 사용 가능하나, 고객(운용자)의 선호도를 반영할 수 없음
• Maximax : The alternative with the best high-performing attribute
단순 사용 가능하나, 고객(운용자)의 선호도를 반영할 수 없음
OMOE Hierarchy와 같은 계층적 논리구조에 적용할 수 없음

(2) Weighted Sum Method
A1 A2 A3 A4 Sum
Criteria(w)Criteria(w) 44 66 33 22 --
Attributes(속성)
설계)
∑
n
D
AW iCriteria(w)Criteria(w) 44 66 33 22
D1 7 2 8 2 6868
D2 8 5 4 6 8686
Designs(설
∑=
i
ii
D
AwW i
for i 1 2 3 n
D3 6 7 5 5 9191
for i=1, 2, 3…, n
단순하며 어느 분야에나 쉽게 적용 가능. 단, 가중치(w)에 대한 신뢰성 의문
OMOE Hierarchy와 같은 계층적 논리구조에 적용할 수 없음

(3) Hierarchical Weighted Sum Method
Total ShipTotal Ship OMOEOMOE
MobilityMobility PayloadPayload
5.05.05.05.0
1 51 5 1 51 5 3 03 0
Parameters,Parameters, WWjj
RangeRange SpeedSpeed MissileMissile GunGun TorpedoTorpedo
1.51.5 1.51.5 3.03.0 2.02.0 3.03.0
Attributes,Attributes, AAii
jW
W
~ iA
A
~
∑
= n
i
i
j
j
W
W
∑
= n
j
j
i
i
A
A
for i=1, 2, 3…, n
Total ShipTotal Ship
0.50.50.50.5
OMOEOMOE
0.50.5 0.50.5 0.3750.375 0.250.25 0.3750.375
Attributes,Attributes, AAii
단순하며 수학적 표현이나 설계대안(Design Variants)에 대한 상대적 평가에
적용 어려움

(4) Analytical Hierarchy Process(AHP) : 1970대 PennState Thomas Saaty 교수에 의해 개발
계층적계층적 구조구조(Hierarchy)(Hierarchy)와와 가중치가중치(Weights)(Weights) 기반기반 <-OMOE Hierarchy
인간의인간의 사고체계와사고체계와 유사유사 : 문제 분석/분해하여 구조화 가능하므로 논리적 일관성 유지 가능,
상대적 중요도 또는 선호도를 체계적으로 비율척도(Ratio scale)화 하여 정량적 결과 획득 가능
적용적용 절차절차
Total ShipTotal Ship OMOEOMOE
(1) Hierarchy w/ weight, attributes(e.g., MOP)(1) Hierarchy w/ weight, attributes(e.g., MOP) 준비준비
OMOEOMOE
weight,weight, WWjj
RangeRange SpeedSpeed MissileMissile GunGun TorpedoTorpedo Attributes,Attributes, AAii

(2)(2) 계층별계층별 쌍대비교쌍대비교(Pair(Pair--wise Comparison) :wise Comparison) : 각각 설문레벨설문레벨 별별 n(nn(n--1)/21)/2 회회 쌍대비교쌍대비교 필요필요
<< 설문설문1 :1 : Mobility(MOE1) vs. Payload(MOE2)>Mobility(MOE1) vs. Payload(MOE2)>
질문
매우
중요
( 3점 )
중요
( 2점 )
보통
( 1점 )
중요
하지
않음
( 1/2점 )
전혀
중요
하지
않음
( 1/3점 )
1 Mobility가 Payload보다 얼마나 중요하다고 생각하십니까? V
<< 설문설문2 :2 : Range(MOP1.1) vs. Speed(MOP1.2)>Range(MOP1.1) vs. Speed(MOP1.2)>
질문
매우
중요 보통
중요
하지
전혀
중요
하지질문
중요
( 3점 )
중요
( 2점 )
보통
( 1점 )
하지
않음
( 1/2점 )
하지
않음
( 1/3점 )
1 Range가 Speed보다 얼마나 중요하다고 생각하십니까? V
설문지설문지3 Mi il (MOP2 1) G (MOP2 2) T d (MOP2 3)3 Mi il (MOP2 1) G (MOP2 2) T d (MOP2 3)<< 설문지설문지3 : Missile(MOP2.1) vs. Gun(MOP2.2) vs. Torpedo(MOP2.3)3 : Missile(MOP2.1) vs. Gun(MOP2.2) vs. Torpedo(MOP2.3) >>
질문
매우
중요
( 3점 )
중요
( 2점 )
보통
( 1점 )
중요
하지
않음
( 1/2점 )
전혀
중요
하지
않음
( 1/3점 )( 1/3점 )
1 Missile이 Gun보다 얼마나 중요하다고 생각하십니까?
V
2 Missile이 Torpedo 보다 얼마나 중요하다고 생각하십니까? V
3 Gun이 Torpedo 보다 얼마나 중요하다고 생각하십니까? V
• 상호비교에 있어 중요성의 정도는 반드시 역 조건이 성립해야 함. 즉 A가 B보다 X배 중요하다면, B는 A보다 1/X 배 중요시 되어야 함
• 중간값을 줄 수 도 있음. 예를 들어 2와 3 사이 정도의 값이라면 2.5이나 2.6 등도 줄 수 도 있음

(3)(3) 매트릭스매트릭스 계산계산
a)a) 각각 수준별수준별 nxnnxn 매트릭스매트릭스 정의정의
• 가중치 : Mobility vs. Payload
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
11
11
A
• Mobility MOP : Range vs. Speed
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
11
11
B
• Payload MOP : Missile vs. Gun vs. Torpedo
⎥
⎥
⎤
⎢
⎢
⎡
= 113/1
231
C⎥
⎦
⎢
⎣ 11
⎥
⎦
⎢
⎣ 11
⎥
⎥
⎦⎢
⎢
⎣
=
112/1
113/1C
Where ,
1
ij
ji
A
A = 1=iiA
b)b) 각각 매트릭스매트릭스 별별 가중치가중치( i ht)( i ht)와와 최대고유치최대고유치( )( ) 계산계산λb)b) 각각 매트릭스매트릭스 별별 가중치가중치(weight)(weight)와와 최대고유치최대고유치( )( ) 계산계산
1. If w/ v is a non-zero scalar vector and is eigenvalueλvAv λ=
2. Do , then , gives0)det( =− IA λ 0)2(21)1(
11 22
⎥
⎤
⎢
⎡ −
λλλλλ
λ 02 == λλ
maxλ
2. Do , then , gives0)det( =IA λ 0)2(21)1(
11
=−=−=−−=⎥
⎦
⎢
⎣ −
λλλλλ
λ
0,2 21 == λλ
3. Substitute into , gives eigenvector21max == λλ 0
11
11
211
121
)( max =⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−
−
=⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−
−
=− vvvA λ
⎭
⎬
⎫
⎩
⎨
⎧
=
1
1~
1v
⎫⎧ 5011v
4. Do for weights of Mobility and Payload
⎭
⎬
⎫
⎩
⎨
⎧
=⇒===
∑
5.0
5.0
A
2
1
,
2
1
, 21 weightn
i
i
i
ww
v
v
w
018293with210
55.0
C
5.0
B
⎪
⎬
⎫
⎪
⎨
⎧
⎬
⎫
⎨
⎧
λSo 01829.3with
24.0
21.0C,
5.0
B max =
⎪
⎭
⎬
⎪
⎩
⎨=
⎭
⎬
⎩
⎨= λweightweight
So

c)c) 각각 가중치의가중치의 일관성일관성 검증검증(Consistency Test)(Consistency Test) ::
iifbhih
n−λ
sizematrixofnumbertheiswhereC.I max
n
n
n
=
λ
Thus 006.0
3
3-3.018295
C.I(C)and0
2
2-2
B)A,(C.I ====
negligibleis0.2C.Ibut,acceptableis0.2C.I0.1ry,satisfactois.10C.I ><<<
응답자의 의사 일관성(A와 B의 관계 A와 C의 관계 러나 B와 C간은?응답자의 의사 일관성(A와 B의 관계, A와 C의 관계, 그러나 B와 C간은?
* 응답자의 의사가 정확히 일치한다면 일 것이나, 그렇지 않다면 임n=maxλ
d)d) 계층트리계층트리(Hierarchical Tree)(Hierarchical Tree) 확인확인
n>maxλ
d)d) 계층트리계층트리(Hierarchical Tree)(Hierarchical Tree) 확인확인
0 50 50 50 5
OMOEOMOE
∑ 1
0.50.50.50.5
0.50.5 0.50.5 0.550.55 0.210.21 0.240.24
AttributesAttributes AAii
∑= 1
∑= 1 ∑= 1
RangeRange SpeedSpeed MissileMissile GunGun TorpedoTorpedo Attributes,Attributes, AAii

AHPAHP 적용시적용시 고려사항고려사항
-- 각각 레벨별레벨별 쌍대비교쌍대비교 문항수는문항수는 최대최대 99개를개를 넘지넘지 말아야말아야 한다한다((SaatySaaty, 1996) : ‘, 1996) : ‘매직매직 세븐세븐 넘버넘버’’ 이론이론
-- 적용적용 문제문제 유형유형,, 설문자의설문자의 전문성전문성 정도정도 등에등에 따라따라 다양한다양한 점수척도를점수척도를 적용할적용할 수수 있다있다..
예 매 점 점 점 하지않 점 전혀 하지 않 의 전적인예) ‘매우중요(6점)-중요(3점)-보통(1점)-중요하지않음(1/3점)-전혀 중요하지 않음(1/6)’ 또는 Saaty의 고전적인
9점 척도 쌍대비교도 적용할 수 있다.
-- 단단,, 점수간격이점수간격이 너무너무 크거나크거나 점수척도가점수척도가 복잡할복잡할 경우경우 판단의판단의 어려움이어려움이 따를따를 수수 있으므로있으므로,,단단,, 점수간격이점수간격이 너무너무 거나거나 점수척 가점수척 가 복잡할복잡할 경우경우 판단의판단의 어려움이어려움이 따를따를 수수 있있 ,,
경우에경우에 따라따라 적의적의 적용할적용할 필요가필요가 있음있음 :: 점수편차점수편차(1~9/1~6/1~3)(1~9/1~6/1~3)가가 작을수록작을수록 정교한정교한 가중치가중치 보장보장
-- 다수가다수가 참여하는참여하는 AHPAHP 조사의조사의 경우경우 조사자간의조사자간의 점수를점수를 ‘‘기하평균기하평균’’ 적용하여적용하여 평균값평균값 적용적용((SaatySaaty, 1996), 1996)
* 쌍대비교는 ‘A가 B보다 n배 중요하다’라는 의미로 구간별 편차가 n배씩 증가하는 경향을 띠므로
n
naaa L21meanGeometric =
-- AHPAHP에에 대해서는대해서는 여러여러 비판비판((부적절한부적절한 계층화의계층화의 위험성위험성,, 의도의도 반영반영 가능성가능성,, 의견의견 차이차이 극복극복 어려움어려움 등등))이이 존재존재
하는하는 것이것이 사실이나사실이나 현존하는현존하는 여타여타 다속성의사결정법다속성의사결정법 중중 가장가장 폭폭 넓게넓게 여러여러 분야에서분야에서 적용적용 중중

<Excel AHP tool><Excel AHP tool>
<Expert Choice><Expert Choice>
* Unknown, “Chapter 4. The Analytic Hierarchy Process and Expert Choice”, Unknown

수송시스템수송시스템
* 권용수, “신시스템엔지니어링 입무”, 아이워크북, 2010

(5) 다속성효용함수법(MAUT: Multi-Attribute Utility Theory) : Von Neumann, 1947
각각 계수의계수의 효용효용은은 측정측정 가능하며가능하며,, 각각 계수의계수의 가산가산(+)(+)이이 가능하다는가능하다는 가정하에가정하에 적용적용
가중치대한효용함수에각는효용의한에요인)(1h
)()(),( 221121
n
kk
xukxukxxu +=
∑ 가중치대한효용함수에각는효용의한에요인 ,)(,1where iii
i
i kxxuk ==∑
OMOEOMOE
0.50.50.50.5
0.50.5 0.50.5 0.3750.375 0.250.25 0.3750.375
WWMOEMOE
WWMOPMOP
∑= 1
∑= 1 ∑= 1
)VOP(MOP)( ⋅=∑ MOPMOE wwOMOE
0.70.7 0.80.8 0.750.75 0.450.45 0.50.5 VOP(MOP)VOP(MOP)
0.1~0
0 665
)5.0375.045.025.075.0375.0(5.0)8.05.07.05.0(5.0
))VOP(MOP)VOP(MOP)VOP(MOP())VOP(MOP)VOP(MOP( torpedogunmisslespeedrange
=
⋅+⋅+⋅+⋅+⋅=
++++=
∑
payloadpayloadspeedrangemobility wwwww
0.665=
AHPAHP를를 이용한이용한 계층별계층별 가중치가중치 계산과계산과 결합시결합시 함정함정 종합효과도체계와종합효과도체계와 같은같은 계층구조에계층구조에 적용적용 유리유리

다기준 의사결정법(AHP, MAUT 등)의 함정OMOE에 가중치 할당시 적용
AHPAHP를를 이용한이용한 MOEMOE 가중치가중치 MOPMOP 가중치가중치 또는또는 각각 MOPMOP별별 VOP(V l f P f )VOP(V l f P f ) 계산에계산에 적용적용AHPAHP를를 이용한이용한 MOEMOE 가중치가중치, MOP, MOP 가중치가중치 또는또는 각각 MOPMOP별별 VOP(Value of Performance)VOP(Value of Performance) 계산에계산에 적용적용
OMOEOMOE
0 50 5
OMOEOMOE
dd i ili il
0.50.50.50.5
0.50.5 0.50.5 0.550.55 0.210.21 0.240.24
Att ib tAtt ib t AARangeRange SpeedSpeed MissileMissile GunGun TorpedoTorpedo Attributes,Attributes, AAii
∑ ⋅= )VOP(MOP)( MOPMOE wwOMOE
함정설계에함정설계에 있어있어 각각 MOPMOP별별 성능지수성능지수(VOP)(VOP)는는 이산형변수와이산형변수와 연속형연속형 변수가변수가 공통공통 포함됨포함됨
이산형변수 예 : 유도탄 탑재수량 대잠/대함 센서조합 등- 이산형변수 예 : 유도탄 탑재수량, 대잠/대함 센서조합 등
- 연속형변수 예 : 최대속력, 작전지속일수, KG 등
설계변수의설계변수의 특성에특성에 따라따라 여러여러 다기준의사결정법다기준의사결정법 중중 최적방법최적방법 적의적의 적용적용설계변수의설계변수의 특성에특성에 따라따라 여러여러 다기준의사결정법다기준의사결정법 중중 최적방법최적방법 적의적의 적용적용

함정설계함정설계 대안분석대안분석 및및 종합시종합시 MOPMOP항목별항목별 VOPVOP 정의시정의시 다기준의사결정법이다기준의사결정법이 유용하게유용하게 활용됨활용됨
이산형변수
연속형변수연속형변수
Alan Brown, et al., “Multiple-Objective Optimization in Naval Ship Design”
또한또한 일부일부 설계변수설계변수((최대속력최대속력 등등 연속형변수연속형변수))는는 선형보간을선형보간을 이용하여서도이용하여서도 성능지수성능지수(VOP)(VOP) 정의정의 가능가능
* Scaled Utility Function Method* Scaled Utility Function Method
V lM i lV lA l ⎫⎧27 ⎫⎧0 000
667.0
2739
27-35
valueMarginal-ValueGood
ValueMarginal-ValueActual
ValueScaled*
==
=
⎪
⎪
⎪
⎬
⎫
⎪
⎪
⎪
⎨
⎧
=
35
31
27
Speed
⎪
⎪
⎪
⎬
⎫
⎪
⎪
⎪
⎨
⎧
=
0.667
0.067
0.000
U
27-39
⎪
⎪
⎭⎪
⎪
⎩39 ⎪
⎪
⎭⎪
⎪
⎩1.000

함정함정 예제예제 :: 5,0005,000톤급톤급 전투함전투함 개념설계개념설계
Phillip Brock, et al., “Design Report Small Surface Large Combatant(SSC)” VT Total Ship Systems Engineering, Spring 2010

다목적의사결정법 다속성의사결정법
정해지지 않은 무한 개의 대안집합에서 고려중인 목적을
가장 잘 만족하는 최적의 대안을 찾는 방법,
MOE, MOP 가중치 산정 OMOE 산출
Scaled Utility Method
* Timothy J McCoy “MIT Ship System Engineering Lecture Note” MIT 2004
Scaled Utility Method
* Timothy J. McCoy, MIT Ship System Engineering Lecture Note , MIT, 2004

대 안 분 석대 안 분 석 및및 종 합종 합대 안 분 석대 안 분 석 및및 종 합종 합

대안분석 및 종합
아키텍처 기반 최적 대안 선정을 위해 분야별 대안연구를 통한 복수 설계대안 도출
CAD, CAE, CASE 등 이용한 자동화/최적화 설계도구(PIDO) 적용으로 신속하며,
통계적으로 유의미한 최적의 복수 설계해결책 도출
주요 활동주요 활동
1) 분야별 설계 요구조건 및 제한조건 식별 및 정의
2) 분야별 설계가능 영역(Design Span or Design Boundary) 탐색 및 정의
3) 분야별 대안분석(A l i f Alt ti ) 및 대안별 성능지수(V l f P f ) 할당3) 분야별 대안분석(Analysis of Alternatives) 및 대안별 성능지수(Value of Performance) 할당
설계모듈
요소 개발
설계
DB
CAD
구조해석
유동해석설계
관리 기법
최적화 문제
구성 기법
PIDOPIDO
KernelKernel
통합통합
유동해석
특수성능 해석
전자기장 해석
MDO
방법론
근사 최적화
기법
전역 최적화
기법
화화
사용자
Future PIDO FrameworkFuture PIDO Framework

대안분석 예 : Hull Form Alternatives
분야별 설계 요구조건 및 제한조건 식별 및 정의
• 000함보다 소형의 전투체계를 탑재, 운용할 수 있어야 한다.(UR5)
• 기뢰 또는 소형보트 위협을 대응할 수 있는 독립적인 작전능력을 갖추어야 한다.(UR4)
• 작전임무 수행을 위해 최대속력은 30~50kts, 항속거리는 3000~6000nm 범위이어야 한다.(UR1)
분야별 설계가능 영역(Design Boundary) 탐색 및 정의
대상함정 임무 및 유사 실적함 기준

정의된 OMOE Hierarchy상 선형과 관련된 항속거리/최대속력 MOP의 VOP 정의
OMOEOMOE OMOEOMOEOMOEOMOE
1. Mobility1. Mobility 2. Payload2. Payload
0.50.50.50.5
OMOEOMOE
MOE weight,MOE weight, WWjj
1.1 Range1.1 Range 1.2 Speed1.2 Speed 2.1 Missile2.1 Missile 2.2 Gun2.2 Gun 2.3 Torpedo2.3 Torpedo
0.50.5 0.50.5 0.550.55 0.210.21 0.240.24
MOP weight,MOP weight, WWjj
MOP1.1 Design Space VOP
3000 0.4
MOP1.2 Design Space VOP
30 0.2
Endurance
Range
at 20kts
4000 0.6
5000 0.8
Maximum
Speed
35 0.3
42 0.6
6000 1.0 50 1.0
다기 의사결정법 적절한 개 방법 이 계산• 다기준의사결정법(MCDM) 중 적절한 1개 방법(AHP 또는 Scaled Utility Method) 이용 VOP 계산
• 설계조합 결과가 설계영역의 가운데 값일 경우 내삽법을 이용하여 계산

대안분석 예 : Payload Alternatives
MOP2.1 Option Design Space VOPMOP2.1 Option Design Space VOP
유도탄
(Missile)
1 해성 함대함 4기 0.3
MOP2.2 Option Design Space VOP
함 포
(Gun)
1 40mm 1문 0.1
2 40mm 1문 + 5인치 1문 0.6
3 40mm 2문 + 5인치 1문 1 03 40mm 2문 + 5인치 1문 1.0
MOP2.3 Option Design Space VOP
1 경어뢰 2문 0 3
어 뢰
(Torpedo)
1 경어뢰 2문 0.3
2 경어뢰 3문 0.6
3 경어뢰 4문 0.8
4 경어뢰 6문 1.0

대안종합
분야별 대안탐색 및 대안별 성능지수(VOP) 정의 결과 종합
요구조건 MOP 구 분 설계범위
기준치
(Threshold)
목표치
(Goal)
설계변수
UR1 MOP1 1 항속거리(20k ) 3000 6000NM 3000 6000 L B VUR1 MOP1.1 항속거리(20kts) 3000~6000NM 3000 6000 L, B, Vs,…
UR1, UR2 MOP1.2 최대속력 30~50kts 30 50
Es, L,
Cb,…
UR5 MOP2.1 유도탄 Options 1 3 B, L, Disp.
UR4 MOP2.2 함 포 Options 1 3 B, L, Disp.p p
UR4, UR5 MOP2.3 어 뢰 Options 1 4 B, L, Disp.
대안분석 및 종합 결과는 CAE, CASE 등 자동화 설계도구를 이용한 설계통합 및 최적화를
통해 최적 대안 도출시 효율성 제고 가능 : PIDO(Process Integration and Design
Optimization) 설계프레임Optimization) 설계프레임
- 예를 들어 최적 설계해결책은 위 MOP의 수 많은 불특정 조합중 복수의 결과일 것임

설계조합 결과
대안별 설계조합 결과 요약(수 많은 설계조합 중 제약조건을 충족하는 복수의 설계결과 중)
요구조건 MOP 구 분 설계결과 1 설계결과설계결과 22 설계결과 3 …
UR1 MOP1 1 항속거리(20kt ) 3000 40004000 6000UR1 MOP1.1 항속거리(20kts) 3000 40004000 6000
UR1, UR2 MOP1.2 최대속력 35 4242 45
UR5 MOP2.1 유도탄 2 33 1
UR4 MOP2.2 함 포 1 22 2
UR4, UR5 MOP2.3 어 뢰 3 22 2
종합효과도(OMOE) 0 419 0 6850 685 0 617종합효과도(OMOE) 0.419 0.6850.685 0.617 …
))VOP(MOP)VOP(MOP)VOP(MOP())VOP(MOP)VOP(MOP(
)VOP(MOP)( ⋅=∑ MOPMOE wwOMOE
“Best”“Best”
))VOP(MOP)VOP(MOP)VOP(MOP())VOP(MOP)VOP(MOP( torpedogunmisslespeedrange ++++= payloadpayloadspeedrangemobility wwwww
최적화 일반 이해 필요(뒤 몇 장 후)

““PProcessrocess IIntegration”ntegration”
* Nick Tzannetakis, “The state of process integration and design optimization”, 2005
““DDesignesign OOptimization”ptimization”
함정 초기단계 설계용 PIDO 프레임
“Process capturing Process automation simulation robot”“Process capturing Process automation simulation robot” “Decision support Design exploration Robust design”“Decision support Design exploration Robust design”Process capturing, Process automation, simulation robotProcess capturing, Process automation, simulation robot
해석프로그램, In-house 코드, 엑셀 등 다양한
설계 지원수단(모듈)간 데이터 활용 용이로 단일
Decision support, Design exploration, Robust designDecision support, Design exploration, Robust design
광범위한 설계영역(대안)에 대한 탐색 가능
다목적 최적화로 설계목표 달성 용이 및 의사결정을
프레임 내 동시(통합, 자동화) 설계
설계모듈의 재활용 및 수정 용이
Trial-and-Error를 신속, 효과적으로 수행 등
다목적 최적화 설계목 달성 용이 및 의사결정을
위한 고급 정보 (비용 대 효과 등) 제공
수작업 최소화 및 설계자 직관 배제 가능 등

• Nick Tzannetakis, “The state of process integration and design optimization”, 2005
• Brain J Brady, “Early-stage Evaluation of Naval Ship Machinery Systems using SEAQUEST”, 2008
• Phoenix Integration Webpages
Model Center CustomersModel Center Customers
PIDO 활용 증가 추세
SEAQUESTSEAQUEST
9 of the top 10 U.S. defense contractors and9 of the top 10 U.S. defense contractors and
7 of the top 10 aerospace companies7 of the top 10 aerospace companies
SEAQUESTSEAQUEST
* PIAnO(한양대 최적설계연구실)

설계절차 자동화
설계해 최적화설계조건 통합화설계조건 통합화
컴퓨팅성능 발전 최적화기법 발달
시스템성능 향상개발기간 단축
획득비용 절감

MIT/VT Math codes based
설계변수 정의 모듈 : 1EA
구구 성성
함정함정 초기단계초기단계 설계용설계용 PIDOPIDO 예예 :: A fully sequenced design structure matrix(SDSM) 기반
MIT/VT Math codes based
설계변수 정의 모듈 : 1EA
분야별 설계모듈 : 8EA
제한조건 모듈 : 1EA
목적함수 모듈 : 3EA
““Total 18Total 18
modulesmodules””
최적화 모듈 : 1EA
PIDO 상태(조합) 감시모니터 : 4EA
modulesmodules
입력자료입력자료
설계모듈(exe) : Fortran, excel, etc
입력/출력 : input, output
데이터베이스 : 전투체계 추진체계
입력자입력자
데이터베이스 : 전투체계, 추진체계
모듈 연결파일 : File-wrapper
설계모듈 개발 또는 재활용(일부 수정)
실행절차실행절차
설계모듈 개발 또는 재활용(일부 수정)
모듈간 연결(Link)
제한조건/설계변수/목적함수 설정
최적화(유전자 알고리즘) 설정
PIDO 실행 ““Best alternatives”Best alternatives”

Movie clip :Movie clip : Ship PIDO demonstrationShip PIDO demonstration

1.1. 설계모듈설계모듈 개발개발 5.5. 설계변수설계변수 연결연결3.3. 설계설계 D/BD/B 정의정의
Ship Synthesis Model 작성
““공학적공학적//경험적경험적 설계모델설계모델 구축구축””
2.2. 입력입력//출력출력 정의정의 4.4. 설계모듈설계모듈 배치배치
““설계모듈간설계모듈간 InterfaceInterface 연결연결””
““설계정보설계정보((중량중량,, 무게중심무게중심,, 전력전력 등등)) 정의정의””
6.6. 설계변수설계변수(DVs)(DVs) 정의정의
““설계모듈설계모듈 구동에구동에 필요한필요한
““설계모델설계모델 in/outin/out 등등 설정설정”” “MC Analysis view“MC Analysis view에에 모듈모듈 정렬정렬””
설계모듈설계모듈 구동에구동에 필요한필요한
전역변수전역변수((상수상수)) 정의정의//입력입력””

추진체계 모듈 IPO(IPO(InputInput,, ProcessProcess,, OutputOutput)) 예
Process 1Process 1Inputs (X) Outputs (Y)
Read Design VariablesRead Design Variables fromfrom
DVs or other modulesDVs or other modules
Process 2Process 2Inputs (X) Outputs (Y)
Compute Local valuesCompute Local values usingusing
Parametric equationsParametric equations
Write resultsWrite results computedcomputed for otherfor other
modules and optimizationsmodules and optimizationsmodules and optimizationsmodules and optimizations

최적화(Optimization) 개념

- 생물학적 진화이론(‘적자생존이론’)과 유전학(‘염색체’)에 기반한 모의 진화형 탐색 알고리즘(‘75. Holland)- 생물학적 진화이론(‘적자생존이론’)과 유전학(‘염색체’)에 기반한 모의 진화형 탐색 알고리즘(‘75. Holland)
유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
우수한 형질의 개체가 자연계에 잘 적응하며 우수한 후손을 생성함”
- 대규모 조합의 비선형 최적화 문제, 제한조건이 많은 이산화 문제 최적화에 적합
∙ 일반적 최적화 기법과 달리 구배(Gradient)를 이용하지 않으며(Local optimum 도달 경우 다수),
우수한 형질의 개체가 자연계에 잘 적응하며 우수한 후손을 생성함”
- 대규모 조합의 비선형 최적화 문제, 제한조건이 많은 이산화 문제 최적화에 적합
∙ 일반적 최적화 기법과 달리 구배(Gradient)를 이용하지 않으며(Local optimum 도달 경우 다수),
주어진 설계 공간 전역 탐색을 수행하므로 Global Optimum 도달 확률이 높으며, 초기치에 크게 의존치 않음
∙ ‘Black Box’ 형태의 공학적 문제(함정/항공기/자동차 설계 등)에 유용
- 단, 최적화 시간이 오래 걸리며 적절한 수렴 조건이 없음
주어진 설계 공간 전역 탐색을 수행하므로 Global Optimum 도달 확률이 높으며, 초기치에 크게 의존치 않음
∙ ‘Black Box’ 형태의 공학적 문제(함정/항공기/자동차 설계 등)에 유용
- 단, 최적화 시간이 오래 걸리며 적절한 수렴 조건이 없음
* 최동훈, “최적설계 신기술 세미나, 국과연”, 2000

1.1. 제한조건제한조건//설계변수설계변수 정의정의
3.3. 최적화최적화((유전자유전자 알고리즘알고리즘)) 설정설정
유전자 알고리즘을 이용한 다목적(효과도, 위험도, 비용) 최적화
““계산결과계산결과 적절성적절성 판단판단//목적함수에목적함수에 영향을영향을 주는주는 변수변수 추출추출””
2.2. 목적함수목적함수 정의정의
““비용비용 및및 위험도위험도 최소화최소화,, 임무임무 효과도효과도 최대화최대화””
““설계설계 대안대안 수수(Populations),(Populations), 세대세대((Generations)”Generations)”

함정 개념설계용 PIDO 이용한 설계결과
Ebattery
BATtype
Ng
PSYS
Depth
Wfuel
SPW
29%
29%
7%
5%
4%
4%
4%
D
C4I
B
Ndegaus
Cmanning
ASW
Lbow
L ft
4%
3%
2%
2%
2%
2%
1%
10095908580757065605550454035302520151050
Laft
Lmid
Npim
MCM
Ts
1%
1%
0%
0%
0%
임무임무 효과도효과도 주효과주효과 획득비용획득비용 주효과주효과

DB
Future of Ship PIDO
설계모듈
요소 개발
설계
CAD
구조해석
유동해석
관리 기법
최적화 제
PIDOPIDO
KernelKernel
합합
유동해석
특수성능 해석
최적화 문제
구성 기법
KernelKernel
통합통합
화화
전자기장 해석
사용자
MDO
방법론
근사 최적화
기법
전역 최적화
기법
Future PIDO FrameworkFuture PIDO FrameworkFuture PIDO FrameworkFuture PIDO Framework

설계조합시 MOE/MOP weight 및 VOP 정의 위한 다기준 의사결정법(MCDM)
분야별 변수 특성(연속형 또는 이산형)에 따른 MCDM 적의 적용분야별 변수 특성(연속형 또는 이산형)에 따른 MCDM 적의 적용
분야별 대안분석 및 종합, 설계 자동화 프레임(PIDO) 적용 통한 정확성/효율성 향상
단일 프레임내 설계통합, 자동화 및 설계최적화 동시 가능으로 신속한 최적
( ) 출설계해결책(Optimum Design Solutions) 도출 가능

최적화 이론 일반 : VP KOREA 이광기 이사(최적설계 전문가) 초빙강연

실습과제실습과제 W k h tW k h t실습과제실습과제 WorksheetWorksheet
• 과제 : 주어진 OMOE Hierarchy를 이용한 MOE weight, MOP
weight 계산
제출일 :
참여자 :
제출기한 : 7.26(목) 17:10분전까지

• 실습과제 : 주어진 OMOE Hierarchy를 이용한 MOE weight, MOP weight 계산
제공된 AHP Excel tool이나 직접 수계산 또는 어떤 수단이든 관계없이 이용 가능
나의나의 이상형이상형??
외외 기타기타외모외모 기타기타
얼굴얼굴 몸매몸매 재산재산 학력학력 성격성격
양식 무방(형식에 구애 말 것, 개인별 수준에 맞춰 자유로이 수정)

시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering) - Day6 design synthesis 2

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