• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.91-93
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• 2004

이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.29 no.10 s.241
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• pp.1139-1147
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• 2005

The shape optimal design of the plate-fin type heat sink with vortex generator is performed to minimize the pressure loss subjected to the desired maximum temperature numerically. Evaluation of the performance function, in general, is required much computational cost in fluid/thermal systems. Thus, global approximate optimization techniques have been introduced into the optimization of fluid/thermal systems. In this study, Kriging method Is used to obtain the optimal solutions associated with the computational fluid dynamics (CFD). The results show that when the temperature .rise is less than 40 K, the optimal design variables are $B_1=2.44\;mm,\;B_2=2.09\;mm$, and t=7.58 mm. Kriging method can dramatically reduce computational time by 1/6 times compared to SQP method so that the efficiency of Kriging method can be validated.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.135-141
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• 2001

차량 충돌시 자동차의 시트는 승객 및 운전자를 보호해야 한다. 따라서 자동차시트는 충분한 강도를 가져야 하며 이것은 여러 가지 법규에 의해서 제재되고 있다. 물리적 실험 결과가 법규에 정한 규정치를 만족시키기 위해 과대설계 될 수 있다. 그러나 이것은 연비를 줄이기 위한 경량화의 만족이라는 설계요구에 상충한다. 본 논문에서는 헤드레스트 강도시험을 시뮬레이션하고 과대 설계되어 있다고 판단되는 어퍼암을 최적화 모델로 최적설계를 수행하였다. 순차 이차 계획법인 PLBA 알고리즘과 민감도 해석을 위하여 직접근사해석법을 사용하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.12 no.1
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• pp.1-7
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• 2006

본 논문에서는 다양체 (manifold) 구조와 스칼라 변위함수 (scalar displacement function)에 기반한 새로운 변위곡면 (displaced surface)의 표현 기법을 제안한다. 변위곡면은 제어메쉬 (control mesh)의 각 정점에서 변위된 국소적 패치들 (displaced local patches)을 블렌딩 (blending)함으로써 생성된다. 제안된 변위곡면은 점 군 (point cloud)의 형태로 주어진 기하학적 모델을 근사하기 위해서 사용된다. 점 군의 데이터로터 제어메쉬가 생성되고, 점 군의 점들이 제어메쉬의 국소적 패치들 (local patches)에 사영 (projection)되어 각 패치들로 부터의 스칼라 변위함수가 구해지고, 이러한 변위함수들을 최적화 하여 높은 정밀도를 갖는 최종적인 곡면을 생성된다. 점 군의 형태로 주어진 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해서 제안된 근사기법의 효율성과 정밀도가 입증된다. 본 논문에서 제안된 표현기법은 다 단계 (multi-level) 변위함수를 통해 다중해상도 표현 (multi-resolution representations)과 골격기반 형상변형 (skeleton-driven deformation)등과 같은 다양한 응용들에 효율적으로 사용된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.19 no.2
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• pp.433-442
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• 1995

For the line search of a multi-variable optimization, an efficient algorithm is presented. The algorithm sequentially employs several polynomial approximations such as 2-point quadratic interpolation, 3-point cubic interpolation/extrapolation and 4-point cubic interpolation/extrapolation. The order of polynomial function is automatically increased for improving the accuracy of approximation. The method of approximation (interpolation or extrapolation) is automatically switched by checking the slope information of the sample points. Also, for selecting the initial step length along the descent vector, a new approach is presented. The performance of the proposed method is examined by solving typical test problems such as mathematical problems, mechanical design problems and dynamic response problems.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.81-84
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• 2003

$\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.16 no.12
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• pp.1156-1166
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• 2004

The shape of plate-fin type heat sink is numerically optimized to acquire the minimum pressure drop under the required temperature rise. In constrained nonlinear optimization problems of thermal/fluid systems, three fundamental difficulties such as high computational cost for function evaluations (i.e., pressure drop and thermal resistance), the absence of design sensitivity information, and the occurrence of numerical noise are commonly confronted. Thus, a sequential approximate optimization (SAO) algorithm has been introduced because it is very hard to obtain the optimal solutions of fluid/thermal systems by means of gradient-based optimization techniques. In this study, the progressive quadratic response surface method (PQRSM) based on the trust region algorithm, which is one of sequential approximate optimization algorithms, is used for optimization and the heat sink is optimized by combining it with the computational fluid dynamics (CFD).

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.13 no.2
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• pp.95-109
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• 1993

In this study, the optimal configuration of arch structure has been tested by a decomposition technique. The object of this study is to provide the method of optimizing the shapes of both two hinged and fixed arches. The problem of optimal configuration of arch structures includes the interaction formulas, the working stress, and the buckling stress constraints on the assumption that arch ribs can be approximated by a finite number of straight members. On the first level, buckling loads are calculated from the relation of the stiffness matrix and the geometric stiffness matrix by using Rayleigh-Ritz method, and the number of the structural analyses can be decreased by approximating member forces through sensitivity analysis using the design space approach. The objective function is formulated as the total weight of the structures, and the constraints are derived by including the working stress, the buckling stress, and the side limit. On the second level, the nodal point coordinates of the arch structures are used as design variables and the objective function has been taken as the weight function. By treating the nodal point coordinates as design variable, the problem of optimization can be reduced to unconstrained optimal design problem which is easy to solve. Numerical comparisons with results which are obtained from numerical tests for several arch structures with various shapes and constraints show that convergence rate is very fast regardless of constraint types and configuration of arch structures. And the optimal configuration or the arch structures obtained in this study is almost the identical one from other results. The total weight could be decreased by 17.7%-91.7% when an optimal configuration is accomplished.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.11
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• pp.7754-7760
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• 2015

The outer tie rod is one of the part of steering system, the optimization process was executed to find the lightweight design. The inner tie rod was considered in the optimum design of an outer tie rod. it could be closer to the test condition than in the case of considering outer tie rod only. The aluminum forging material was considered as a weight reduction proposal. The target of optimization was the shape of the minimum weight to resist at the load of buckling. RSM and Kriging interpolation method were applied as a optimization method to consider the nonlinear shape optimization problem. Then, 16.3%, 16.6% of weight reduction was obtained from the result comparing with that of the initial model. The results of meta model optimization was compared with that of finite element method. The error values of buckling load estimation were 2.6%, 2.04%. and those of weight estimation were 0.17%, 0.13%. Therefore, it seemed that the result of Kriging model could be obtained closer to optimum value than that of RSM model.