• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.529-533
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• 2019

오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.19-28
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• 2000

구륜 이동 로봇(Wheeled Mobile Robot)은 제어기 설계에 있어 Nonholonomic Constraints등에 의해 많은 어려움을 지닌다. 본 논문에서는 구륜 이동 로봇의 제어를 위해 PD와 퍼지 시스템이 결합된 제어기가 설계되며, 유전알고리즘에 기초되어 최적 퍼지시스템이 형성된다. 시스템의 최적화 과정은 독립적으로 수행되는 여러 단계들로 이루어지며, 각 단계마다 다른 형식의 알고리즘이 적용되며 효율적 탐색을 위해 Niche알고리즘 및 면역 알고리즘이 결합되어 적용된다. 각 출력용어집합은 최적의 원소들을 얻기 위해 수행되는 탐색에 의해 그 구성이 변화되며, 변화된 출력용어집합의 구성 원소와 관계된 규칙기반이 동시에 조절된다. 출력용어집합의 추가된 원소들 및 조절된 규칙에 대한 적합성이 평가되고 제어 성능의 향상에 기여하지 못한 부분들은 제거된다. 출력변수의 용어집합 및 규칙에 대한 반복적 조절 과정이 완료된 후, 입력 소속함수들에 대한 조정이 제약조건을 가지고 수행되며, 진화연산에 의한 출력소속함수들에 대한 조정이 수행된다.

• 산업융합연구
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• 제17권4호
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• pp.131-137
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• 2019

전통적으로 예상 전송 시간 메트릭을 라우팅으로 사용하는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크는 모바일 유저에게 심각한 지연을 발생한다. 캐시를 갖는 메쉬 라우터를 통해 성능 향상을 기대할 수 있지만, 콘텐츠 인기도, 캐시 비용 및 다운로드 지연을 고려한 캐싱 할당 기법에 대한 연구는 부족하다. 이러한 문제점을 해결하고자 모바일 유저 수의 증가에 따라 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기반 사용자 중심의 캐싱 기법을 제안한다. 또한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘 (일정 교차/변이)을 적용하여 예상 지연 시간을 줄이며 캐시 적중률에 만족하는 최적의 모바일 유저 수를 찾는다. 이는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크를 운영하는 통신 사업자가 다양한 캐싱 비용, 라우터 속도, 콘텐츠 인기도를 고려한 목표 캐시 적중률을 만족할 뿐만 아니라 성능 향상을 기대할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1693-1705
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• 2013

국내의 수로교는 쌀문화로 상징되는 농업용수를 공급하는 교량으로서 수로교를 개보수하기 위해서는 기본설계를 실시하는 것이 바람직하나 현재 생략되고 있는 실정이므로 이에 소요되는 공사비를 산정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2003년 이후 교체한 RC구조 수로교에 대한 실적자료를 기초로 개략공사비 산정 회귀분석(RA) 모델과 사례기반추론(CBR) 모델을 개발하였다. RA 모델의 경우 단순회귀 모델이 다중회귀 모델보다 오차율이 낮았다. CBR 모델의 경우 유전 알고리즘을 이용하였으며 영향요인의 가중치, 편차, 순위조건을 최적화 대상으로 하였고 특히 영향요인 가중치의 범위를 제한하여 수로교 개보수 공사비의 예측 정확도를 제고하였다. RA 모델과 CBR 모델 사이의 오차율은 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서 제시된 수로교 개보수 개략공사비 산정방법은 개보수사업의 시행에 따른 신속한 의사결정을 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.47-61
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• 2007

기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.479-482
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 뉴럴네트워크의 새로운 구조인 Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks(FSPNN)을 소개한다. 제안된 모델은 일반적인 최적화 방법과 정보 입자를 이용하여 네트워크를 설계한다. 최종 구조는 Fuzzy Set-based Polynomial Neuron(FSPN)을 기반으로 설계한 FPNN과 동일하다. 첫째로 FSPNS의 종합적인 설계방법(유전자 알고리즘을 이용한 최적 구조 탐색)에 대해 소개한다. FSPNN에 관계되는 입력변수의 개수, 후반부 다항식의 차수, 멤버쉽 함수의 수 그리고 입력변수 개수에 따른 입력변수를 유전자 알고리즘을 통하여 동조한다. 두 번째로, 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙 형성과 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 HCM 클러스터링을 통한 Information Granules로 정의한다. 또한 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 이 네트워크의 성능은 기존에 퍼지 또는 뉴로퍼지 모델링에서 실험된 모델링 표준치를 이용하여 평가한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.702-705
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• 2011

본 논문에서는 초고층 전단벽-아웃리거 시스템에 대해, 기존의 근사해석법과 유전알고리즘을 이용하여, 물량최적설계 기반의 구성요소 단면 및 아웃리거 최적위치 결정에 관해 연구를 진행하였다. 아웃리거 시스템의 최적성은 아웃리거의 위치와 아웃리거 시스템을 구성하는 전단벽-아웃리거, 외곽기둥의 단면 성능의 복잡한 관계에 의해 역학적으로 결정된다. 하지만 기존의 아웃리거 시스템의 최적화 연구는 대부분 전단벽과 아웃리거, 외곽기둥의 단면은 고정된 상태에서, 아웃리거의 위치만 설계변수로 하여 아웃리거의 최적위치를 찾는 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 G.A.를 이용하여, 아웃리거 설치위치뿐만 아니라 전단벽과 아웃리거, 외곽기둥의 단면까지 설계변수로 하여 물량최적설계 조건을 만족시키는 아웃리거시스템의 최적설계 연구를 진행하였다. 또한 반복 계산의 시간을 줄이기 위해 기존의 근사해석법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 초고층 구조물의 초기 설계 시에 구성요소의 단면 및 아웃리거 설치 층의 선정에 적극 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.385-391
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• 2022

본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.537-544
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• 2020

악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.445-454
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• 2015

본 논문에서는 고이득 이중 반사경 안테나(DTA: Dual Reflector Antenna)의 성능 향상을 위한 최적설계 기법으로 유전 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하였다. 또한, 최적설계과정에서 반복해석에 요구되는 계산 시간을 줄이고자 ADE 안테나의 각 반사경의 표면전류분포 계산에 반복적 물리광학법(IPO: Iterative Physical Optics)을 이용하였다. 물리광학법 적용시 음영지역에 대한 고려 및 다중반사에 의한 영향을 MFIE(Magnetic Field Integral Equation) 기반의 반복적인 계산을 통해서 해의 정확도를 향상시켰다. 또한, 설계변수의 축소 및 제작 가능한 부드러운 곡면 형성을 위하여 베지어 곡선을 적용하였다. 이럴 경우, 베지어 곡선의 제어점이 설계변수로 설정이 된다. 최적설계를 위한 목적함수로 HPBW(Half Power Beam Width), FNBW(First Null Beam Width), SLL(Side Lobe Level) 등을 고려하였으며, 설계 및 해석의 결과를 기존의 상용 해석프로그램과 비교하였다.