• Journal of Practical Engineering Education
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• v.13 no.2
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• pp.233-242
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• 2021

In this paper, as a liberal arts course for non-majors, we proposed a supervised learning artificial neural network parameter optimization method and a basic education method for activation function to design a basic artificial neural network subject curriculum. For this, a method of finding a parameter optimization solution in a spreadsheet without programming was applied. Through this training method, you can focus on the basic principles of artificial neural network operation and implementation. And, it is possible to increase the interest and educational effect of non-majors through the visualized data of the spreadsheet. The proposed contents consisted of artificial neurons with sigmoid and ReLU activation functions, supervised learning data generation, supervised learning artificial neural network configuration and parameter optimization, supervised learning artificial neural network implementation and performance analysis using spreadsheets, and education satisfaction analysis. In this paper, considering the optimization of negative parameters for the sigmoid neural network and the ReLU neuron artificial neural network, we propose a training method for the four performance analysis results on the parameter optimization of the artificial neural network, and conduct a training satisfaction analysis.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.52 no.5
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• pp.564-573
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• 2014

Economic optimization of cumene manufacturing process to produce cumene from benzene and propylene was studied. The chosen objective function was the operational profit per year that subtracted capital cost, utility cost, and reactants cost from product revenue and other benefit. The number of design variables of the optimization are 6. Matlab connected to and controlled Unisim Design to calculate operational profit with the given design variables. As the first step of the optimization, design variable points was sampled and operational profit was calculated by using Unisim Design. By using the sampled data, the estimation model to calculate the operational profit was constructed, and the optimization was performed on the estimation model. This study compared second order polynomial and support vector regression as the estimation method. As the sampling method, central composite design was compared with Hammersley sequence sampling. The optimization results showed that support vector regression and Hammersley sequence sampling were superior than second order polynomial and central composite design, respectively. The optimized operational profit was 17.96 MM$ per year, which was 12% higher than 16.04 MM$ of base case.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.32 no.4
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• pp.317-328
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• 2013

In this paper, the optimization has been performed to design a multi-layer structure that is used as a structure for noise reduction of acoustic sonar sensors in underwater vehicles. Two design goals are considered to reduce self-noise from own machineries and to enhance acoustic signals detected from outside. Both distinct and continuous design parameters have been used such as selection of material properties of each layer and thickness of each layer, respectively. The sensitivity of design parameters has been analyzed and the evolutionary algorithm has been implemented for design optimization. For design optimization process, each of the design goals and the two combined design goals have been considered to analyze the achievement of those design goals.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.108-108
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• 2017

깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.1
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• pp.1-8
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• 2019

In this study, the multi-objective optimization method is attemped to optimize the hydrological model to estimate the runoff through two hydrological processes. HL-RDHM, a distributed hydrological model that can simultaneously estimate the amount of snowfall and runoff, was used as the distributed hydrological model. The Durango River basin in Colorado, USA, was selected as the watershed. MOSCEM was used as a multi-objective optimization method and parameter calibration and hydrologic model optimization were tried by selecting 5 parameters related to snow melting and 13 parameters related to runoff. Data from 2004 to 2005 were used to optimize the model and verified using data from 2001 to 2004. By optimizing both the amount of snow and the amount of runoff, the RMSE error can be reduced from 7% to 40% of the simulation value based on the initial solution at three SNOTEL points based on the RMSE. The USGS observation point of the outflow is improved about 40%.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.1
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• pp.1-11
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• 2018

In various engineering fields, determining the appropriate parameter set is a cumbersome and difficult task when solving optimization problems. Despite the appropriate parameter setting through parameter sensitivity analysis, there are limits to evaluating whether the parameters are appropriate for all optimization problems. For this reason, kinds of a Self-adaptive Harmony searches have been developed to solve various engineering problems by the appropriate setting of algorithm's own parameters according to the problem. In this study, various types of Self-adaptive Harmony searches were investigated and the characteristics of optimization were categorized. Six algorithms with a differentiation of optimization process were applied and compared with not only the mathematical optimization problem, but also the engineering problem, which has been applied widely in the algorithm performance comparisons. The performance of each algorithm was compared, and the statistical performance indicators were used to evaluate the application results quantitatively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1991.07a
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• pp.88-101
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• 1991

충주댐 및 소양강댐 유역에 대해 현재 한국수자원공사에서 개발 사용되고 있는 저류함수 유출모형에 최적화 기법을 적용하여 모형을 효율적으로 자동보정 하기위함이 본 연구의 목적이다. 최적화 기법으로는 다양한 조건하에서도 해의 안정성이 Gradient-Based 방법보다 우수한 직접 탐색법(Direct Search Method)의 하나인 Pattern-Search법으로 선정하였으며 목적함수로는 산정된 유출과 관측치의 편차의 제곱에 대한 누계치로 정의하였다. 합성유입량(Synthetic Inflow)을 이용한 민감도 분석에 의해 매개변수 5개(유역 저류상수 및 지체시간, 포화우량, 하도의 지체시간)를 결정변수로 선정하였다. 또한 실시간 모형의 보정을 위하여 최적화 모형의 수렴조건을 분석한 결과 P-S 법의 증분 감소횟수 2회가 합리적으로 나타났다. 본 모형을 충주댐 및 소양강댐의 과거 홍수사상에 대해 적용하였으며 댐지점에서 전체유역을 일괄 보정하는 방법과 댐 상류 수위국을 기준으로 나눈 중유역별로 일괄 보정하는 방법을 채택하여 분석하였다. 실시간 보정된 모형의 예측기능을 시험한 결과 상당한 오차발생의 여지가 충분하며 중유역별 매개변수의 보정은 대유역 일괄보정에 비해 예측에 따른 오차를 줄일 수 있는 방법의 하나이다. 또한 최적화 기법에 의한 매개변수의 자동 보정은 시행착오에 의한 수동보정의 경우보다 시간 및 노력면에서 효율적이며 보다 신뢰성 있는 보정을 실시 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.203-207
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• 2007

본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는 과정에서 최적화된 매개변수를 적용하는 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 주어진 영상 신호에 3차 회선 보간 기법을 수행하여 높은 해상도로 변환시킨다. 변환된 영상 신호는 다시 3차 회선 보간 기법으로 변환 과정을 통해 처음 주어진 원 영상 신호와 같은 해상도로 변환시킨다. 여기서 변환된 영상 신호와 원 영상 신호의 차이를 최소로 만드는 매개변수는 적응적으로 최적화된다. 적응적으로 최적화된 매개변수는 보간 커널을 최적화하여 3차 회선 보간 기법의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 알려진 여러 영상으로 기존에 존재하던 보간 기법들과 비교하는 실험을 하고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.392-395
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• 2009

응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.11a
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• pp.179-184
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• 2001

대부분의 제품 생산 시에는 시제품을 제작하여 이에 대한 성능 심사를 통해 미비한 부분을 보완하기 위한 재설계 작업과정을 필요로 한다. 설계 작업에 가장 중요한 부분인 특정 설계 변수에 대한 민감도의 파악은 설계 작업의 핵심적인 역할을 하고 있다. 대개의 경우 진동설계를 위한 설계변수로 구조물의 단위면적, 길이, 재료의 성질과 같은 물리적인 변수를 많이 활용하고 있으며 이러한 변수들에 대한 민감도 해석 기법들은 이미 많은 연구를 통해 실용화되고 있다. 그러나 이러한 변수만으로는 주어진 조건을 만족하도록 설계하기가 어려운 경우가 있다. 이런 경우는 부가구조물을 첨가하여 저진동 설계조건을 만족하는 구조물을 제작하는 것이 보편적이다. 한편, 구조물의 최적화 과정에서 고유진동수를 고려해야 하는 경우가 많다. 저주파 영역의 문제에서는 첫번째 고유진동수가 구조물의 진동량에 관계되는 중요한 요인이 되고, 또한 공진에 의한 문제가 발생했을 경우에는 고유진동수를 옮겨서 공진을 회피할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 에어컨 실외기의 진동을 저감하고 그로 인한 구조기인 소음을 저감하기 위하여 음압 레벨을 바탕으로 정한 관심 주파수 영역에 고유진동수가 존재하지 않도록 부가구조물을 최적화하였다. 최적화에 필요한 민감도는 신뢰성 있는 유한요소 모델을 구성하는 것이 쉽지 않으므로 실험으로 구한 주파수 응답함수를 이용하였다.