• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제36회 춘계학술대회논문집
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• pp.397-400
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• 2011

소형 가스터빈 엔진에 장착 가능한 저압단 축류 압축기의 공력성능 및 구조적 안정성을 동시에 고려한 최적화 설계를 수행하였다. 근사모델을 구축하여 유전알고리즘을 이용하여 전역 최적화 해를 도출하였다. 최적 설계된 압축기의 동익단은 Hub쪽에서 날개의 부하가 커지되, Tip쪽에서 입사각이 0에 가깝게 설계되었다. 한편 동익의 형상은 허브쪽에서 사다리꼴 모양으로 수렴이 되어 구조적 안정성을 확보하도록 설계가 되었다. 최종적인 수치해석 결과 작동점에서 동익단의 효율은 87.6%이며 구조적 안정성을 나타내는 안전계수는 3이상을 확보하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.196-196
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• 2021

상수관망은 많은 관을 통해 물의 수요가 있는 곳으로 물을 공급해주는 역할을 하는 사회기반 시설물이다. 상수관망 설계의 요점은 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째 요점은 다양한 종류의 관배치로 인한 상수관망 설계안의 많은 경우의 수이다. 두 번째 요점은 상수관망 내 절점의 최저 요구수압 등의 제약조건이다. 두 가지 요점이 있는 상황에서 상수관망 설계비용의 최소화를 위한 상수관망 최적설계는 많은 계산이 요구된다. 많은 계산이 요구되기 때문에 상수관망 최적설계에 최적화 기법을 적용할 수 있다. 본 연구에서 상수관망 최적설계를 위해 적용된 최적화 기법은 Hybrid Rate(HR)를 개선한 Hybrid Vision Correction Algorithm(HVCA)이다. HVCA는 Vision Correction Algorithm(VCA)을 기반으로 추가적인 전역탐색을 실행하는 Centralized Global Search(CGS)의 적용 및 자가적응형 매개변수인 Hybrid Rate(HR)를 적용하여 사용성과 성능을 개량한 알고리즘이다. HVCA의 기존 HR은 선형적으로 증가하는 형태이다. 선형적으로 증가하는 HR로 인해 HVCA는 최적해 탐색과정에서 지역해에 빠지는 문제가 발생하였다. HVCA의 문제를 해결하기 위해 HR을 비선형적으로 증가하는 형태로 개량하였다. HR이 개량된 HVCA를 수자원공학 문제인 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 비교하였다. 적용결과 HR이 개량된 HVCA가 기존의 HVCA보다 낮은 설계 비용을 나타내었다. 상수관망 최적설계 적용결과를 바탕으로 HR이 개량된 HVCA는 상수관망 최적설계 이외의 수자원공학 문제에도 적용가능할 것이다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 춘계공동학술대회 발표논문집 IMF시대의정보화 추진전략
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• pp.213-219
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• 1998

Genetic Algorithms(GAs ; 유전자 알고리즘)은 자연적 선택(natural selection)의 유전적인 메카니즘에 기초한 탐색 알고리즘(search algo-rithms)이다. GA는 세대(generation)를 거듭함에 따라 어떤 최적화화하는 해에 수렴해가는 탐색 알고리즘으로 전세대의 우수개체로부터 새로운 세대의 개체들이 집합이 형성되는 과정을 이용한 탐색 알고리즘이다. GA에 대한 최근의 활발한 연구와 많은 관심은 주로 기존의 기법이 특정 영역의 지식을 많이 필요로하는데 비해서 GA는 효율적인 영역독립 탐색경험들의 집합을 제공하여 최적해를 얻는 기법으로서 전역함수 최적화와 NP 등의 문제에 유용하다는 연구결과가 제시되고 있기 때문이다. 본 연구에서는 GA에 대한 명확한 이해와 세대의 형성 , 개체를 선택하기 위한 타당한 연산자(operator)에 관한 내용을 고찰하고, GA가 언제, 어떻게 사용되는가에 대해 응용사례를 중심으로 GA의 향후 연구방향에 대해 논의하고 GA가 앞으로 어떤 분야에서 어떻게 발전해 나가야 할 지에 대한 과제에 대해 논의한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.110-112
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• 2003

본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권2호
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• pp.22-31
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• 2005

본 연구에서는 회전익 항공기의 수직 이/착륙 성능과 고정익 항공기의 고속/고효율 순항 비행 성능을 모두 가지는 Canard Rotor/Wing 항공기 최적 형상설계를 수행하였다. CRW 항공기의 특징인 로터/날개 가변 방식과 로터 회전 시 팁 제트를 통하여 회전력을 얻는 점 때문에 기존의 회전익 또는 고정익 사이징 프로그램만으로는 바로 적용이 어렵고 Reaction Driven 로터에 대한 해석 모듈의 추가와 회전익/고정익 비행 모드 해석이 혼합되어야 한다. 따라서 기존의 사이징 프로그램을 바탕으로 로터 성능, 덕트 유동, 엔진 유동 해석 코드를 연결하여 Reaction Driven 로터 성능 해석이 가능하게 하였으며, 비행체 외형상 특징과 임무별 비행특징이 반영되도록 사이징 프로그램을 개발하였다. 1500 lbs급 소형 무인기에 대하여 비행체 사이징을 수행하고 성능에 크게 영향을 미치는 설계변수를 파악하여 최적화 문제를 구성하였고 전역적 최적화 기법을 이용하여 최소 중량을 가지는 CRW 항공기의 최적형상을 도출하였다.

• 우주기술과 응용
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• 제1권3호
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• pp.302-318
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• 2021

지구접근 소행성을 목적지로 하는 우주탐사선의 발사 시기를 결정하는 방법에 대하여 기본적인 연구를 수행하였다. 향후, 지구 궤도에 접근하는 소행성을 대상으로 하는 탐사선 임무가 국내에서 진행될 경우에 발사시기를 결정하기 위해서는 전역최적화(global optimization)기법을 적용하여 적절한 해를 구하여야 한다. 이를 위해서는 먼저 각 소행성들의 정확한 궤도 정보가 필요하고. 지구의 공전궤도 정보, 탐사선의 주엔진 성능 정보, 중력보조 기동의 횟수, 최대 비행시간 제한 등의 사전 시나리오가 논의되어야 한다. 또한 최적화의 기준이 우선 결정되어야 한다. 본 논고에서는 이러한 전제 조건과 정보를 바탕으로 PyKEP, EMTG(Evolutionary Mission Trajectory Generator) 등의 오픈소스 경로탐색 프로그램을 사용하여 소행성 탐사선의 발사 시기를 찾는 방안을 연구하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.295-300
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• 2003

공간적으로 영향을 받는 위치에서의 상호 연관성을 고려한 예측모형 중에서 크리깅 (kriging) 방법은 관측된 데이터를 보간(interpolation)하고, 부드럽게 연결(smoothing)하며, 새로운 데이터를 예측(prediction)하는 통계적 모형으로서 많이 활용되고 있다. 크리깅 모형을 적용하기 위해서는 먼저 주어진 두 위치에서의 비연관성을 나타내는 세미베리오그램 (semivariogram)의 3가지 모수(nugget, sill, range)를 추정해야 한다. 본 연구에서는 전역 적 최적화 방법인 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하여 세미베리오그램 모수들을 추정하였고, 이를 통해 강우량(rainfall)에 대한 크리깅 추정량을 산출하고 효과성을 판단하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.98-106
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• 1998

본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.101-109
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• 2016

카메라 센서는 사람의 눈에 비해 제한적인 다이나믹 레인지를 갖기 때문에 영상 획득 시 실제 보이는 것과 다른 모습의 영상을 획득하게 된다. 이러한 문제를 영상 처리를 통해 해결하고자 톤 맵핑 함수를 이용한 방법들과 사람의 눈을 모델링한 레티넥스 이론 기반의 방법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들은 후광 효과가 발생하거나 영상 개선 시 전역 또는 국부 콘트라스트 향상이 제한적이라는 단점이 있다. 제안하는 방법에서는 영상의 광원 정보를 레티넥스 이론을 활용하여 추정한 후 이를 영상의 품질 향상을 위해 다이나믹 레인지를 최적화시키는데 이용한다. 이 과정에서 후광 효과가 발생하는 것을 방지하기 위해 유사 밝기 영역에서만 평탄화가 이루어지고 밝기 차가 나는 영역은 밝기 차를 유지하도록 한다. 또한 톤 맵핑 함수 적용 시 하나의 화소가 아닌 주변 영역 정보와 추정된 광원 정보를 모두 고려하여 전역 및 국부 콘트라스트가 동시에 향상되는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과들을 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 국부 콘트라스트 수치가 약 0.4 향상 되었고, 시각적인 면에서도 콘트라스트 향상과 함께 암부와 명부를 동시에 효과적으로 표현한 것을 확인 할 수 있다.