최적 설계란 무엇일까? 4편

이전 포스팅은 다음과 같습니다.

최적 설계란 무엇일까? 1편

최적 설계는 무엇일까요? 최적설계는 설계할 때 원하는 성능 지표를 수식화한 후 지표가 최대화 혹은 최소화 된 최적화 설계안을 찾아 가는 기법입니다. 제품을 설계할 때 우리는 다양한 설계안

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최적 설계란 무엇일까? 2편

저번 시간에는 최적설계가 무엇인지에 대해 소개드렸습니다. 최적설계의 핵심은 원하는 성능을 최대치로 내기 위해 성능지표를 수식화 하여 최대화 혹은 최소화 시키는 것이라고 말씀드렸습니

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최적 설계란 무엇일가? 3편

그동안 진행했던 피드들을 통해 최적 설계에 대해 소개하고 있는데, 최적 설계 분야는 코에 걸면 코걸이, 귀에 걸면 귀걸이가 되는 것처럼 다양한 분야에 적용이 가능하며 방식도 여러 가지가

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오늘은 국부 최적화 전역 최적화에 대해 소개드리도록 하겠습니다.

국부 최적화는 국부 최적해를 찾는 방법입니다. 전역 최적화는 전역 최적해를 찾는 방법입니다.

그렇다면 국부 최적해와 전역 최적해는 무엇일까요?

최솟값을 찾는 문제를 생각해봅시다. 다음의 그림으로 국부 최적해와 전역 최적해 값을 표현할 수 있습니다.

위의 그림을 보시면 국부 최적해의 값이 국부적으로 최소값 혹은 최대값이란 것을 알 수 있습니다.

또한 전역 최적해는 함수의 모든 지점 중 가장 낮은 값 혹은 가장 높은 값을 의미합니다.

위의 그림에서는 가장 낮은 점인 c가 전역 최적해임과 동시에 국부 최적해이며 a와 b는 국부 최적해임을 알 수 있습니다.

국부 최적해를 찾는 대표적인 방법은 민감도(sensitivity) 기반 최적화 기법입니다. 민감도는 최적설계란 무엇인가 3편에서 이미 설명드린 바 있습니다. 국부 최적화는 이 민감도를 사용하여 설계변수의 변화가 0인 지점을 찾습니다.

전역 최적해를 찾는 대표적인 방법은 다음 방법이 있습니다.

- Genetic Algorithm

- 베이지안 최적설계

등등

최적의 지점을 찾는 방법은 다양하게 있습니다. 삶에서도 최적화 지점을 찾는 방법은 여러가지가 있습니다. 목적함수로 그 값을 판단하는 것 처럼, 다양한 방법으로 찾은 그 최적화된 지점이 객관적으로 최적의 지점인지 판단하는 것이 매우 중요한 것 같습니다.

앞서 소개해드린 각각의 방법들은 다 장단점이 있습니다. 그 이야기는 다음 시간에 차츰차츰 설명드리도록 하겠습니다.

바쁘신 시간 중 저의 이야기를 들어 주셔서 감사합니다.
마지막으로 제가 꿈꾸는 비전을 소개드리며 글을 마치겠습니다.

나는 서비스 로봇 및 모빌리티를 기반으로 사회 문제를 해결하는 기업들에게 에너지 효율과 소음 제어 기술 고도화 과정에서 직간접적으로 협력을 제공하 기술연구소장이 될 것이다.

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