• 한국강구조학회 논문집
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• 제16권4호통권71호
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• pp.443-452
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• 2004

인간의 뇌와 유사한 병렬 연산 모델을 활용하여 다양하고 복잡한 비선형적인 문제에 효과적으로 연관관계를 조직화 할 수 있는 인공신경망에 관한 연구가 근래에 공학의 넓은 분야에서 도입되고 그에 따른 많은 성과가 나타나고 있다. 본 연구에서는 설계자의 판단력과 경험에 의존 하던 기존의 예비구조설계 단계에 효과적인 인공신경망을 적용하여 예비 구조설계 단계에 컴퓨터를 이용한 정형화된 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 각 구조물의 일반적인 설계과정에 따른 다단계 신경망을 제시하고 인공신경망의 학습은 역전파알고리즘과 유전알고리즘을 적용하여 예비구조설계의 원형을 구현한다. 이와 같이 구성된 다단계 신경망을 사장교의 예비구조설계 단계에 활용하여 본 연구의 적용성과 두가지 학습기법에 따른 결과를 비교 분석 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.239-245
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• 2012

본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권4호
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• pp.10-18
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• 2002

통신망 설계는 다양한 설계 인자들이 고려되는 다목적 함수 문제이다. 특히 망의 구성 비용, 메시지 지연 그리고 신뢰도는 망의 최대 효율을 얻는데 중요한 설계 인자이다. 최근 들어 유전자 알고리즘은 조합최적화 문제, 통신망 설계문제와 같은 현실적 문제를 위한 최적화 기법으로 널리 활용되어 지고 있다. 본 논문은 망의 구성비용과 메시지 지연시간을 최소화 하는 통신망 설계를 위한 다목적 유전 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 다목적 함수의 최적화에서 일반적으로 어려운 목적 함수간의 최적화를 위해 파레토를 이용하였다. 부호화 방법으로 프뤼퍼 숫자와 클러스터링 문자를 사용했고, 적합도 배분방법으로 파레토 순위할당 제거방법과 생태적 적소형태(niche-formation)방법을 사용하였으며, 조기수렴을 방지위해 변형된 엘리트 기법을 사용했다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 망구성의 후보해를 효과적으로 찾음을 보여준다.

• 항공우주기술
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• 제12권2호
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• pp.24-29
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• 2013

위성방열판은 내부의 부품유닛에서 발생하는 열을 외부우주로 방출하는 열전달경로를 확보하기 위해 적용되는 열제어방법 중 한 가지로서, 이것의 최적설계는 효율적인 위성 열설계의 한 방향이 될 수 있다. 본 연구는 위성 열제어 개발에서 활용하는 위성 열해석과 최적화알고리즘을 결합한 통합해석을 통하여 위성열모델 노드기반의 방열판설계최적화 접근방식을 제안하였다. 이 방법은 위성열해석과 최적화알고리즘의 해석소프트웨어의 종류에 상관없이 적용가능한 개념이며, 일반적인 위성열모델을 사용한 방열판설계의 개념을 그대로 유지하면서 최적화를 할 수 있기 때문에 위성설계에 실제적으로 사용할 수 있다. 또한, 두 해석소프트웨어를 결합하는 전체적인 해석구조와 본 방열판 설계 최적화문제에 대한 정식화를 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.43-45
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• 2001

본 논문에서는 한국정보보호 진흥원예서 표준으로 개발한 128비트 블록암호 알고리즘의 표준인 SEED를 하드웨어 칩으로 설계 연구하였다. 설계 연구 방법은 기존 암호 연산부의 속도 개선의 한 방법으로 암호 블록의 16 라운드 각각을 하나의 프로세서로 보고, 이를 파이프라인 방식으로 설계하여 암호 연산의 속도를 증진시키는 방법으로 설계하였다. Cadence의 NCVHDL로 Functional Simulation하고, Synopsys의 Compiler II로 Optimize된 Schematic을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1157-1162
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• 2015

본 논문에서는 OFDM 기반의 4x4 MIMO 알고리즘을 설계 및 구현을 하였으며, 구현된 결과를 검증하기 위한 방법을 제시한다. 알고리즘은 MRVD와 QRM-MLD을 적용했다. Matlab과 Simulink를 이용하여 채널 추정 및 MIMO 알고리즘을 Floating-point와 Fixed-point 모델로 설계하였다. 그 다음 Modelsim을 이용하여 VHDL로 구현한다. 구현된 알고리즘의 성능 검증을 위해 설계한 Simulink 모델과 Modelsim 시뮬레이션, ISE ChipScope, 그리고 오실로스 코프로 측정한 결과를 비교하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 시스템이 완성되지 않은 상태에서 구현된 알고리즘을 검증하는 방법이다. 검증 결과 ChipScope의 결과와 오실로스코프의 결과가 동일함을 확인하였고, 백홀 시스템에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.161-170
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• 2016

최근 소프트웨어 활용교육 중심에서 프로그래밍을 비롯한 컴퓨터과학을 기반으로 한 사고력 향상 중심의 컴퓨터 교육이 강조되고 있다. 시각화 자료를 이용하거나 활동 중심의 언플러그드 활동 중심의 알고리즘 교육을 기반으로 초등 알고리즘 교육에 대한 여러 연구가 이루어지고 있다. 그러나 아직 초등학생의 특성을 살린 학습자료나 수업 방법이 부족하여 실제 학교 현장에 도입하기에 여러 가지 어려움이 있다. 이에 본 연구에서 관련 선행 연구를 분석하여, 초등학생들의 발달단계에 적합한 활동중심의 검색 알고리즘 수업을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 수업 설계를 통하여 학생들의 사고력을 향상시킬 수 있는 알고리즘 관련 수업이 더욱 확대되기를 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1-10
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• 2021

과거에 설계자는 주로 과거의 경험과 설계 공간에 대한 산업 표준 임계값에 대한 참조에 의존했습니다. 이러한 설계는 종종 사용자의 요구를 충족하지 않는 공간을 초래합니다. 공간설계를 위한 BP신경망 알고리즘을 구축해 설계 매개변수를 생성하는 과정과 방법을 조사하는 것이 목적이다. 그런 관점에서. 본 논문은 공간 내 복잡한 욕구가 많은 유치원을 연구 대상으로 삼고 있으며, 기계학습의 BP신경망 알고리즘을 통해 환경행동변수와 공간설계변수의 상관관계를 각인하고 있다. 공간 설계 매개변수를 생성하는 방법을 연구합니다. 미래에는 특정 환경행동영향요소를 대체하여 해당 공간설계 매개변수를 도출할 수 있어 보다 광범위한 시나리오에 적용할 수 있고 설계자의 효율성을 높일 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권5호
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• pp.125-132
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• 2008

구조최적화는 최근 CAD와 컴퓨터 기술이 발전하면서 구조설계부분에 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 30층의 강구조물을 대상으로 유한요소해석 및 어댑티브 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 이용하여 최적중량설계를 구현하였다. 최적설계는 모든 설계상수와 설계하중들이 주어졌을 때, 목적함수가 최소로 됨과 동시에 모든 설계제약조건을 만족시키는 설계변수를 결정하는 설계법이라고 정의할 수 있다. 최적설계 구현을 통해 건설 측면에 있어 성능 향상과 신뢰도 향상 효과를 가져 올 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.475-478
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• 2005

본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.