• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.297-301
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• 2010

본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.557-558
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• 2022

본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11A호
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• pp.878-891
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• 2011

본 논문에서는 사용자들 간의 간섭이 존재하는 무선망에서 상하향 링크의 수율 최대화를 동시에 고려한다. 상향 링크에서는 라그랑지안 완화기법에 기반으로 하는 분산적이고 반복적인 알고리즘을 제안하다. 상향 링크에서의 라그랑지 곱수와 네트워크 쌍대성 성질을 이용하여 채널 이득과 최대 전력 제약이 상향 링크와 동일한 듀얼 하향 링크에서의 수율 최대화를 얻을 수 있다. 본 논문에서 증명한 네트워크 쌍대성 성질은 기존의 연구에 비해 보다 일반적인 형태를 가진다. 또한, 모의실험 결과는 채널의 상관 계수가 ${\theta}{\in}$(0.5, 1] 일 때, 상하향 링크에서 제안된 기법들이 각각 최적값에 근접하다는 것을 보여준다. 반면에 채널의 상관 계수가 낮을 때 (${\theta}{\in}$(0, 0.5]), 하향 링크에서의 성능 열화를 관찰할 수 있다. 네트워크 쌍대성 성질은 상향 링크에 비해 채널 이득과 최대 전력 제약이 다른 실제 하향 링크로 확장된다. 이러한 쌍대성 성질에 기반으로 하는 기법은 실제 하향 링크에서도 충분히 적용될 수 있음이 모의실험 결과로 보여진다. 기존에 제안된 알고리즘의 복잡도를 고려하였을때, 본 논문의 결과는 일반화된 네트워크 쌍대성 성질의 성능과 실제 적용면에서 상당히 유용하다고 할 수 있다.