• 한국강구조학회 논문집
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• 제16권6호통권73호
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• pp.819-832
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• 2004

본 연구는 구조물의 형상 최적화를 효율적이면서 보다 용이하게 수행할 수 있는 기법을 제안하고자 하였다. 구조물의 형상 표현과 설계변수 선택을 위해 설계요소 개념을 활용하여 설계변수 수를 과감하게 줄일 수 있었고, 등매개변수 사상기법을 이용하여 최적화 과정 중 형상의 변화에 따른 유한요소망을 자동생성 하였으며 효율적인 최적화 과정 수행을 위하여 결정론적 최적화 기법(개선된 허용방향법)과 스토캐스틱 최적화 기법(유전 알고리즘)을 사용하여 그 결과와 효율성을 비교하였다. 최적화 과정 중 구조해석은 유한요소법을 이용하며 구조물의 부피와 단면적 등을 목적함수로 하여 형상 최적화를 수행하였다. 또한 제작성과 시공성을 위한 최종형상 제시를 위하여 최적형상에 완화곡선 처리를 시도하였다. 이상의 연구를 강구조물을 대상으로 한 몇 가지 수치 예에 적용한 결과 설계과정을 보다 단순화시켰으며, 두 가지 기법 모두 최적해에 수렴함으로써 목적함수 값을 효과적으로 개선시킬 수 있었다. 따라서 본 연구는 그 타당성과 적용성이 있다고 판명된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.336-339
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• 2006

모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.147-156
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• 1994

선체의 구조설계는 최적화 방법을 이용하여 상당히 오래 전부터 최적 구조설계 방법을 사용해 오고 있었으나, 대부분의 경우, 설계변수(設計變數)를 연속적인 실수(實數)로 가정하여 최적해를 구하거나, 아니면 실수(實數)와 정수(整數)가 혼합된 문제에 대해서는 뚜렷한 해결 방안을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 특히 최적해의 국부(局部) 최적성 내지는 이산적(離散的) 변수 특성이 있는 최적설계 문제에 대해서는 몇개의 초기치를 사용하여 얻어진 최적해를 상호 비교하여 주어진 문제의 전체적(全體的) 최적해를 구하고자 하였다. 많은 경우 이러한 방법은 확실한 대안이 되지 못하고 본질적인 문제점은 미해결로서 남아 있어 왔다. 그래서 본 연구에서는 생물의 진화 법칙을 모사한 유전적(遺傳的) 알고리즘을 이용하여 선체 구조물의 최적설계시 고려해야 하는 보강재의 갯수를 정수(整數)로 취급하는 문제라든지 판 두께와 같이 이산적(離散的) 특성을 갖는 설계변수 문제 등(等)이 최적설계에 미치는 영향을 검토하여 보다 일반적인 최적화 방법으로서 유전적(遺傳的) 알고리즘의 유용성을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제13권6호
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• pp.673-681
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• 2001

본 연구에서는 다설계 변수와 다제약 조건으로 구성된 단면, 형상 및 위상을 동시에 고려하는 구조물의 이산화 최적설계문제를 유전자알고리즘을 이용하여 체계화하였다. 본 연구에서는 유전자알고리즘의 적용방법을 초기화절차, 진화적 절차 그리고 유전적 절차로 구성하였다. 초기화절차에서는 한 세대의 개체 수만큼 염색체를 생성하고 진화적 절차는 구조해석의 결과를 분석하여 적합도를 계산하였다. 그리고 유전적 절차는 번식과 교배 및 돌연변이를 통하여 다음세대의 유전자를 생성하게된다. 이렇게 진화적 절차와 유전적 절차를 반복 수행하여 최적 해를 탐색한다. 본 연구에서는 설계자가 궁극적 목표로 하는 구조물의 응력 해석과 단면, 형상 및 위상최적설계를 동시에 수행할 수 있는 이산화 최적설계프로그램을 개발하고, 설계 예를 들어 비교 고찰하였다.

• 한국가스학회지
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 1997

다극 및 다목적함수 최적화 문제를 해결하기 위해서 유전 알고리듬을 이용한 일반적인 최적화 도구인 APROGA II가 개발되었다. 우선 다극 최적화를 위해서는 다중선택집합탐색 알고리듬을 이용하였다. 두 번째로 다목적함수의 최적화를 위해서는 파레토 우성 토너먼트와 공유개념을 이용한 선택방법과 선택집합을 이용한 연속적인 세대교체법을 이용하여 새로운 알고리듬을 제안하였다. 이들 알고리듬을 이용하여 3개의 탐색엔진(APROGA 탐색엔진, 다극 탐색엔진 그리고 다목적함수 탐색엔진)을 가지고, 이진 및 이산 변수를 다룰 수 있는 APROGA II 시스템이 개발되었다. 그리고 여러 가지 검토함수들과 사례연구들을 적용시켜서 다극 탐색엔진의 성공적인 적용성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-9
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• 2010

이 논문은 특징 선택에 사용되는 개미 군락 최적화의 수렴 특성을 개선하기 위해 선택적 평가라는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 불필요하거나 가능성이 덜한 후보 해를 배제함으로써 계산량을 줄인다. 이 방법은, 그런 해를 찾아내는데 사용할 수 있는 페로몬 정보 때문에 구현이 가능하다. 문제 크기에 따른 알고리즘의 적용가능성을 판단할 목적으로, 특징 선택에 사용되는 세 가지 알고리즘인 탐욕 알고리즘, 유전 알고리즘, 그리고 개미 군락 최적화의 계산 시간을 분석한다. 엄밀한 분석을 위해 원자 연산이라는 개념을 사용한다. 실험 결과는 선택적 평가를 채택한 개미 군락 최적화가 계산 시간과 인식 성능 모두에서 우수함을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권12호
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• pp.1163-1170
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• 2008

본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 유전 알고리즘을 이용한 최적화 스케줄링 알고리즘을 개발하고, 시뮬레이션을 통해 검증한 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 이러한 위성 임무 스케줄링은 요구되는 임무량이 많고, 제한조건들이 다양할수록 필수적이나, 스케줄링 기준 및 능률성은 위성의 운용목적에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스케줄링 알고리즘을 운용목적이 다른 위성들에 대해 목적함수 내 가중치 조정 및 유전 알고리즘 연산자의 조합에 따라 적용한 결과를 비교, 검증하였으며, 결과적으로 다양한 위성의 스케줄링 문제에 응용할 수 있음을 증명하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.13-20
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• 2019

맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권8호
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• pp.621-629
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• 2020

탑재 장비의 위치 결정 문제는 감항, 성능, 정비성, 환경요구사항 등의 다양한 기준을 고려해야 하는 복잡한 문제이다. 항공기의 기능이 복잡해짐에 따라 필요한 장비가 증가하고 있으며, 무인항공기는 조종사를 대신할 장비의 탑재로 더 많은 장비가 장착된다. 문제의 복잡성, 대상 장비의 수량 증가, 제한된 개발 기간 등으로 인하여 장비의 배치 결정은 설계자의 직관과 경험에 의존하는 부분이 크다. 최적화를 위해서는 정량적인 기준으로 평가가 필요하나 안전, 성능, 정비성 등의 기준은 정량적인 비교가 어렵거나 대상이 제한적인 한계가 있다. 본 연구에서는 장비의 장착과 정비를 고려하고 배치 모델을 순회판매원 문제로 단순화하고, 장비 간 연결 케이블의 중량이 최소가 되도록 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 전역 계산 결과와 비교하였을 때 더 적은 소요 시간으로 동일한 결과를 얻을 수 있었으며, Heuristic과 비교하여 개선됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.32-39
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• 2009

동화상의 부호화 효율향상을 위하여 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하여 영역 분할하는 방법을 제안한다. 유전적 알고리즘은 함수치만을 이용하여 큰 탐색공간으로부터 최적의 조합을 축차적으로 찾아내는 방법이다. 이동추정과 영역분할을 동시에 진행함으로써, 이동 벡터를 화면내의 작은 블록이나 화소의 각각에 할당하고, 그것을 부호화 정보량과 신호 대 잡음비의 관계로부터 최적화 문제로 변환할 수 있다. 즉, 이동보상예측 부호화에는 영역분할과 이동 추정은 서로 밀접하게 관계되어 있다. 이것은 부호량과 S/N비를 최적화하는 것으로서 화면 속의 각 블록에서 이동 벡타를 최적의 상태로 배치하는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 최적인 영역분할 결과를 얻기 위하여 GA의 데이터형과 그 데이터의 처리 방법에 대해서 검토하였다. 또한, 테스트 화상을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 확인하였다.