• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.106-108
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• 2007

EMS 계통해석 최적화기능은 전압계획(VVD), 안전도개선(SENH), 최적조류계산(OPF) 기능을 지원하고 있다. 그러나 이들 기능은 부등호 제약처리, 이산 제어요소 처리, 제어DB 구축과 최적화 파라미터 튜닝의 어려움, 급전 가능한 제어대상 최소화, 수렴특성 난조 등 프로그램의 강인성의 문제로 전 세계적으로 실 계통에서 활발히 사용되지 못하고 있다. 본고에서는 전력거래소(KPX) EMS 최적화 프로그램 기능소개와 실계통 활용을 위한 제어DB 재구축, 튜닝, 특성시험 결과와 향후계획을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2744-2746
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• 2000

일반화된 회귀 신경망을 이용하여 반도체 공정 최적화를 위한 플라즈마를 모델링한다. 플라즈마는 Box-W린son 실험계획표에 의해 특성화되었으며, 여기에서 변화시킨 인자로는 소스전력, 압력, 척지지대의 위치, 그리고 염소의 유량이다. 총 24회의 실험이 수행이 되었으며, 플라즈마 변수는 Langmuir Probe를 이용하여 측정하였다. 측정된 주요 플라즈마 변수로는 전자밀도, 전자온도, 그리고 플라즈마 전위이다. 폭변수를 점진적으로 증가시켜 회귀신경망을 최적화하였으며. 최적화된 모델은 통계적인 반응표면모델과 비교하였다. 비교 결과, 회귀신경망은 반응표면모델에 상응하는 예측능력을 보이고 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.89-93
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• 2009

홍수기에 집중되는 하천유출량을 갈수기에 적절히 활용하기 위한 대표적인 시설이 댐이다. 제한된 용수공급량을 적절히 분배해 용수수요량을 만족시키면서 미래 갈수기시 용수공급을 위한 댐 저류량을 조절하는 것이 댐 운영의 중요한 목적 중 하나이다. 본 연구에서는 댐 저류량에 따라 댐 계획방류량을 일정비율 줄여주는 Hedging Rule을 5단계로 적용하여 댐의 상시만수위 저류량에 대한 실제 저류량의 편차 절대치 합, 수요에 대한 용수공급 부족량의 합, 그리고 하천유지유량에 대한 하천유량 부족량의 합을 목적함수로 하여 혼합정수 선형계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)으로 식을 구성하였다. 한강수계의 다목적댐인 충주, 횡성, 소양강 댐과 용수전용댐인 광동 댐, 그리고 발전용 댐이지만 비교적 큰 저류용량을 가진 화천 댐을 댐 연계 운영 대상으로 하여 수자원장기종합계획의 2003년 유출량 및 수요량 자료와 댐운영실무편람의 댐 계획방류량 자료를 10일 단위로 입력하여 GAMS/CPLEX를 이용해 최적화하였다. 그 결과 생공용수 수요량 99.99%, 농업용수 수요량 99.91%, 그리고 하천유지용수 수요량 99.24%를 충족시키면서, 댐 저류율이 66.54%에서 86.39%로 증가하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.566-571
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• 2008

In this paper, we propose a footstep planning method of biped robot based on the Particle Swarm Optimization(PSO). We define configuration and locomotion primitives for biped robots in the 2 dimensional workspace. A footstep planning method is designed using learning process of PSO that is initialized with a population of random objects and searches for optima by updating generations. The footstep planner searches for a feasible sequence of locomotion primitives between a starting point and a goal, and generates a path that avoids the obstacles. We design a path optimization algorithm that optimizes the footstep number and planning cost based on the path generated in the PSO learning process. The proposed planning method is verified by simulation examples in cluttered environments.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.1
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• pp.101-109
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• 2016

During road construction, minimizing haul and return distances as well as keeping a balance between cut and fill quantities are two of the key tasks for earthmoving operation planning. The result of the earthwork planning has a significant impact on the construction cost and duration. Although there have been research efforts regarding optimized earthwork planning using linear programming, the current practice of selecting earthwork planning methods typically depends on a field manager's intuitive and/or experimental knowledge. Furthermore, there is no system considering earthwork influential field factors including the transportation distance, the earthwork quantity, and the recycling ratio of earth volume. Therefore, this research focuses on the development of such a model for planning the optimized earthwork to increase the efficiency of a road construction. The proposed model is developed based upon the transportation problem method which is a part of Linear Programming. The application result of optimization model on a case study shows that the duration and cost for earthwork ha sbeen reduced approximately 19% and 11% respectively

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.4
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• pp.547-559
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• 2003

In this study, a mathematical model is developed for sewer rehabilitation planning by considering cost and inflow/infiltration. A sewer rehabilitation planning model is required to decide the economic life of the sewer by considering trade-off between cost and inflow/infiltration. And it is required to find the optimal rehabilitation timing, according to the cost effectiveness of each sewer rehabilitation within the budget. To solve the problem, we formulated a multiple objective mixed integer programming(MOMIP) model based on network flow optimization. The network is composed of state nodes and arcs. The state nodes represent the remaining life and the arcs represent the change of the state. The model considers multiple objectives which are cost minimization and minimization of inflow/infiltration. Using the multiple objective optimization, the trade-off between the cost and inflow/infiltration is presented to the planner so that a proper sewer rehabilitation plan can be selected.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1992.10a
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• pp.145-150
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• 1992

화인세라믹의 우수한 공학적 특성으로 인한 최근의 이용가치 증대와 더불어 세라믹의 고정도 가공에 대한 관심이 높아지고 있다. 다이아몬드휠을 이용한 연삭이나 다이아몬드 공구를 이용한 선삭에 의해 세라믹의 고정도 표면생성을 실현시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고는 있으나 아직 미흡한 상태에 있다. 따라서 전통적으로 고정도 표면생성에 널리 용되어 온 래핑에 의한 표면다듬질이 현재 행하여지고 있는 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 화인세라믹의 고정도 표면생성을 위한 원통래핑 공정의 최적화 방법으로 실험계획법의 한 응용분야인 반응표면분석법을 이용하였으며 그 결과, 적은 재료와 시간으로 능률적이고 체계적인 실험 및 통계적인 분석을 통해서 원통세라믹의 고정도 표면생성을 위한 최적래핑조건을 찾아내었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.55-61
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• 2001

본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.09a
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• pp.178-182
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• 2005

품질 관리의 목표는 최종제품의 품질 보증에 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 품질 특성이 명확해야 하며, 동시에 품질 특성치에 영향을 주는 공정의 여러 변동 요인을 분명히 해야 한다. 실험계획법(Design of Experiments)은 특성에 영향을 미치는 여러 인자를 선정하며, 또한 이들의 관계를 알아보기 위한 실험을 실시하여 제품의 최적 제조조건을 경제적으로 찾아내는 기법이다. 본 연구에서는 실험계획법을 사용하여 유량을 최적화하는 요인을 선정, 얻어진 데이터를 통계적 방법으로 분석하여 최적의 조건을 나타내었다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.26 no.2
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• pp.54-60
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• 2018

This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).