• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.131-143
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• 1996

다변량 층화임의추출에서 한 변수의 Neyman 최적배분은 다른 변수에 대한 층화분산을 최소화시키지 못하는 결과를 초래할 수도 있다. 따라서 다변량 자료의 경우 '최적'배분 대신에 '절충'배분이 도입되어 왔다. 이 연구에서는 각 변수별 Neyman 최적배분에 근거해서 얻은 층화표본평균벡터의 공분산 행렬에 가장 잘 적합되는 층별로 동일한 크기의 절충배분을 찾고자 한다. 이에 적절한 기준 다섯가지를 제시하고 예를 통해 비교, 분석하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.16 no.2
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• pp.45-54
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• 2007

In this article, we propose a different modeling approach, which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. Generally, Multi objective optimization problem is formulated by dependent factors as objective functions and independent factors as constraints. However, this paper presents the critical(dependent) factors as objective function and design(independent) factors as constraints for the selection of design factors directly. The objective function is normalized far the generalization of design factors while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodels fer the critical factors and design factor's domain. Then the effective and fast solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This paper provides a comprehensive framework for the system design using the simulation and metamodels. Therefore, the method developed for this research can be adopted for other enhancements in different but comparable situations.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.209-209
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• 2015

상수도 관망은 대표적인 사회기반시설로 수원으로부터 수용가에 이르기까지 안정적으로 유량을 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 요구되는 절점의 수압, 관로의 유속 등 수리학적 제약조건을 만족시키는 범위 안에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻어내는 것을 목표로 시작하였다. 하지만 비용만을 고려한 과거의 상수도 관망 최적설계는 미래의 불확실한 조건에 매우 취약하고, 사용자의 다양한 요구를 충족시키지 못한다. 이 때문에 현대의 상수도 관망의 설계시 다양한 설계인자의 고려와 함께 효율적인 최적설계기법 적용의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 상수도 관망 최적설계에 다양한 설계인자를 동시에 고려하기 위해 다목적 최적 설계기법인 Multi-objective Harmony Search 알고리즘을 적용하였다. 또한 다목적 최적설계의 효율성 증대를 위하여 매개변수 자동보정 기법 중 하나인 Parameter-Setting-Free (PSF) 기법(Geem and Sim, 2010)을 사용하였다. PSF 기법은 최적화 알고리즘의 매개변수 설정의 번거로움을 없애고, 반복수행을 통한 해 탐색이 진행됨에 따라 가장 효율적으로 작용하는 매개변수를 자동으로 설정하여 탐색효율을 강화하도록 고안된 기법이다. 본 연구에서는 제안된 기법을 실제 상수도관망의 최적설계에 적용하였고 그 결과를 분석하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 관망의 비용을 포함한 다양한 설계인자를 동시에 만족시키는 최적설계안을 효과적으로 도출 할 수 있었으며, 매개변수 자동보정 기법의 적용을 통해 해 탐색의 효율성과 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.110-110
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• 2016

도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.6
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• pp.649-653
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• 2014

Although many reliability analysis and reliability-based design optimization (RBDO) methods have been developed to estimate system reliability, many studies assume the uncertainty of the design variable to be constant. In practice, because uncertainty varies with the design variable's value, this assumption results in inaccurate conclusions about the reliability of the optimum design. Therefore, uncertainty should be considered variable in RBDO. In this paper, we propose an RBDO method considering variable uncertainty. Variable uncertainty can modify uncertainty for each design point, resulting in accurate reliability estimation. Finally, a notable optimum design is obtained using the proposed method with variable uncertainty. A mathematical example and an engine cradle design are illustrated to verify the proposed method.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.10 no.1
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• pp.38-43
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• 1998

매니폴로 부분이 선형 경사진 옷걸이형 다이의 최적 설계를 수행하였다. 다이흐름을 3차원 이용하여 해석함으로써 정확한 최적 설계결과를 얻을수 있었으며 형상 최적화 과정을 고찰함으로써 최적 설계도구의 효율성을 조사하였다. 공정의여러 매개변수들이 매니폴드의 형상에 미치는 영향을 조사하기 위하여 멱법칙 유체의 멱법칙 지수, 다이 슬롯의 두께 및 매니폴드 각도를 변화시켜며 최적 설계를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1189-1193
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• 2005

해안지역 지하수 개발에 있어 이익을 최대화하는 동시에 개발로 인한 부정적 영향을 최소화하는 4단계 확보방안이 제시되었다(박남식 등, 2004). 4단계 확보 방안 중 처음 3단계 방안에 대한 의사 결정 지원 도구역할을 할 수 있는 해안지하수 최적개발 모델이 개발되었다(박남식 등, 2003, 홍성훈, 2004). 개발된 모델은 대상 관정의 양수량과 위치에 대한 최적해 뿐만이 아니라 해수침투를 방지 및 제어에 대하여서도 최적화가 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모델의 민감도 분석 결과를 다루고 있다. 민감도 분석의 목적은 불확실성을 내포하고 있는 대수층의 주요 매개변수, 경계조건 등에 의해 야기될 수 있는 모델의 불확실성을 정량화하는 것이다(Anderson 등, 1992). 따라서 민감도 분석은 모델의 특성에 대한 이해뿐만이 아니라 모델에 있어 매개변수들의 영향 및 거동을 고찰하는데 중요한 연구이다. 구축된 최적개발 모델을 이용하여 수리전도도, 함양율, 대수층 두께와 같은 주요 매개변수들이 최적양수량 그리고 관정의 최적위치에 미치는 영향을 고찰하였다. 그 결과 회수율은 함양율 증가에 따라 증가하는데, 높은 수리전도도에서는 함양율과 선형관계를, 낮은 수리전도도에서는 비선형관계를 보였다. 관정의 최적위치는 수리전도도에 가장 민감하였으며, 함양율 증가에 따라 해안으로 이동하였다. 마지막으로 최적개발량과 최적위치를 동시에 고려할 경우 최적개발량만을 고려한 경우보다 회수율이 향상되었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.31 no.6
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• pp.458-467
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• 2019

The purpose of this study is the suggestion of optimized parameters in OI (Optimal Interpolation) by experimental study. The observation of applying optimal interpolation is ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) data at the southwestern sea of Korea. FVCOM (Finite Volume Coastal Ocean Model) is used for the barotropic model. OI is to the estimation of the gain matrix by a minimum value between the background error covariance and the observation error covariance using the least square method. The scaling factor and correlation radius are very important parameters for OI. It is used to calculate the weight between observation data and model data in the model domain. The optimized parameters from the experiments were found by the Taylor diagram. Constantly each observation point requires optimizing each parameter for the best assimilation. Also, a high accuracy of numerical model means background error covariance is low and then it can decrease all of the parameters in OI. In conclusion, it is expected to have prepared the foundation for research for the selection of ocean observation points and the construction of ocean prediction systems in the future.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.5
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• pp.413-419
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• 2008

Deterministic design optimization (DO) does not explicitly deal with a variety of factors from inherent randomness and uncertainties. Reliability based design optimization(RBDO) is necessary to use in engineering systems in order to guarantee quality and performance of product. In this paper, design variables are considered as random variables. Standard deviation according to change of design variables have changed as much as coefficient of variation. And, if the standard deviation is error of manufacturing, standard deviation-mean relation is concave form. We obtain reliability index using advanced first order second moment method(AFOSM). This paper is examined by solving two examples and the results are compares with DO, RBDO and suggested RBDO.