• 한국자기학회지
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• 제24권5호
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• pp.160-164
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• 2014

본 논문에서는 설계변수의 불확실성을 고려한 BLDC 전동기의 코깅 토크 저감 설계를 수행하기 위하여 개선된 다구찌법을 이용한 효율적인 강건 최적설계 기법을 제안하였다. 일반적인 강건 최적설계 문제를 처리할 때 발생하는 기존 다구찌법의 단점을 해결하기 위하여, 벌칙함수와 최적수준 탐색기법이 새로이 도입되었다. 제안된 설계기법의 타당성을 검증하기 위하여 5 kW, 정격속도 2,300 rpm, 정격 토크 20 Nm의 전기자동차 구동용 BLDC 전동기의 코깅 토크 저감을 위한 강건 설계가 수행되었다. 또한 도출된 설계결과를 코깅 토크, 정격 토크 및 토크 리플에 대해 개념설계와 결정론적 최적설계 된 전동기들의 결과와 비교하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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• pp.24.3-24.3
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• 2011

우주발사체를 이용하여 인공위성을 궤도에 올리는 문제에서 가장 중요시해야 할 부분은 임무의 성공, 즉 정밀한 궤도 진입이다. 이것이 만족되어졌을 때, 비용의 최소화 또한 설계 시 중요한 고려사항이 된다. 이 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해선 최적 제어 전략이 필요한데, 통상적으로 이 과정은 발사 전에 최적화 기법 등을 이용하여 계산되고 검증된다. 그러나 기존의 최적화 기법은 대부분 선형 시스템에 적합한 기법들 이고, 우주발사체와 같이 매우 복잡하고 강한 비선형을 가진 운동방정식을 최적화 하려면 많은 계산이 소요된다. 계산 소모 시간을 줄이기 위해서는 선형화 등의 기법이 사용되는데, 그러한 경우 최적 해에 대한 신뢰도가 낮아질 수밖에 없다. 이 논문에서는 그러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 비선형 최적화 기법인 상태 의존 Riccati 방정식 기법 (SDRE)을 이용하여 인공위성을 주어진 궤도에 진입시키는 우주발사체의 최적궤도를 계산하였다. 또한 Hamiltonian 을 이용하여 산출된 궤도의 최적성을 보이고, 목표한 궤도와의 비교를 통해 제어기의 정밀성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.19-27
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• 2007

본 논문은 일반인들이 여행 시 필요한 최적의 경로를 찾아 주는 웹 사이트를 구현하는 방법을 제안한다. 출발지와 목적지만 주어질 때 최적 경로를 찾아 주는 웹 사이트는 이미 많이 존재한다. 그러나 방문할 도시가 여럿일 때 최적 경로를 찾아주는 사이트는 아직까지 존재하지 않는다. 출발 도시에서 출발하여 경유지를 모두 한번씩 방문하고 출발도시로 되돌아오는 최적 경로를 찾는 문제를 외판원 문제라고 하며, 이 문제는 지수 시간복잡도 문제로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 인공지능 탐색 알고리즘을 적용하여 외판원 문제를 푸는 방법을 웹 시스템으로 구현하였다. 지금까지 소개된 외판원 문제를 푸는 알고리즘은 출발지와 도착지가 동일한데 반하여 최적 경로 문제에서는 출발지와 도착지가 서로 다를 수도 있다. 본 논문이 제안하는 방법은 출발지와 도착지가 동일하거나 아니면 다르더라도 최적의 경로를 찾는다는 점이 기존의 연구와는 다르다. 본 논문에서 구현한 웹 사이트는 사용자에게 출발지, 목적지, 그리고 여러 경유지들을 선택하게 한 다음, 출발지를 출발하여 모든 경유지들을 경유하고 도착지로 도착하는데 비용이 가장 적게 드는 방문 순서를 효율적으로 찾아준다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.73-80
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• 2010

상수도관망의 최적설계는 단목적함수와 고정된 수리학적 변수로 구성된 비용최소화의 문제로 시작되었다. 하지만, 미래의 불확실한 수요량의 변동과 같이 상수도관망 내에 존재하는 여러 불확실성을 고려하여 설계하는 것이 실제 상수도관망의 거동을 보다 적절히 예측하는 것이다. 따라서 상수도관망 내 존재하는 불확실성을 양적으로 고려하는 다양한 방법이 연구되어 상수도관망의 최적설계에 반영되었고, 다목적함수를 사용한 최적화문제도 다루게 되었다. 본 연구에서는 관망의 절점에서의 수요량과 관의 조도계수를 불확실성을 가진 변수로 두고, 비용 최소화와 관망의 강건성 (Robustness)을 최대화 하는 두 가지 목적함수를 가진 다목적함수 최적화 문제를 다루었다. 최적화 과정은 비용최소화와 불확실성을 고려한 최종 최적화의 두 과정으로 나뉜다. 각 절점에서의 수요량과 관의 조도계수는 베타확률밀도함수 (Beta PDF)를 사용, Latin Hypercube 샘플링 방법으로 불확실성을 고려하였고, 다목적함수의 최적화는 유전자 알고리듬 (Multi-objective Genetic Algorithms, MOGA)을 사용하였다. 제안된 방법은 New York Tunnels이라는 실제 상수도관망에 적용하여 적용성을 검증 하였고 그 결과를 분석하였다. 다목적 최적화 문제에서 최적화가 진행될 수 록 초기 값에 모여 있던 점들이 그 점 주위를 시작으로 해 공간에 최적 해를 찾아 오른쪽 아래 부분으로 탐색해 나가는 것을 확인할 수 있었고 최적설계의 해는 해 공간에서 Pareto Front를 구성하며 파레토 최적해를 구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.287-287
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• 2022

홍수빈도분석의 실용적 측면의 목적은 특정 재현기간에 대하여 발생 가능한 홍수량을 설계홍수량(design flood)으로 설정함으로써 댐, 제방, 배수시설, 하수관거 등의 치수기능을 가진 치수시설물이 설계홍수량 내에서 홍수로 인한 피해를 발생시키지 않도록 그 규모와 기능을 설계함에 있다. 특히 우리나라의 경우 유량자료의 부족으로 강우빈도분석을 수행하여 재현기간별 확률강우량을 먼저 산정하고 이를 강우-유출모형을 통해 확률홍수량으로 전환한 뒤 하천등급에 따른 재현기간 기준에 따라 설계홍수량을 산정하고 있다. 그러나 이와 같이 결정된 설계홍수량이 특정유역에서 발생될 수 있는 피해규모에 대해 얼마나 적정한 지의 여부를 과학적으로 판단하기 위한 연구는 국내·외에서 찾아보기 어려우며, 이러한 문제를 개선하기 위한 기초 이론을 제공하는 것이 본 연구의 가장 중요한 목표이다. 홍수빈도분석을 통해 산정된 설계홍수량의 적정성 여부를 과학적으로 판단하기 위해 최근에 진행된 해외의 몇몇 연구에서는 총 기대비용함수(total expected cost function)의 개발에 근거한 최적설계홍수량을 활용할 수 있음을 제안한 바 있다. 이 개념은 계획된 설계홍수량 이상에서 발생될 수 있는 피해함수(damage function) 및 기대피해함수(expected damage function)와 비용함수(cost function)가 결정되면, 이로부터 총 비용을 나타내는 총 기대비용함수(total expected cost function)을 도출하고 총 기대비용함수가 최소가 되는 최적설계홍수량(optimal design flood)을 산정하여 이를 계획된 설계홍수량(tentative design flood) 비교함으로써 계획된 설계홍수량의 적정성을 판단하는 과정을 기초이론으로 활용한다. 본 연구에서는 불확실성으로 발생되는 범위를 고려한 최적설계홍수량을 산정하기 위하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하였으며, 자료의 종류에 따른 홍수량의 변화를 분석하기 위하여 년최대계열 및 부분시계열 자료를 각각 적용하였다. 한강유역에서 가평대성, 여주 및 한강대교 수위표 지점에서 측정된 자동관측유량장치에 의한 홍수량 자료를 활용하였으며, 최적설계홍수량이 기존 설계홍수량에 비해 크게 산정됨을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.61-67
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• 2008

무인항공기의 비행제어법칙 설계를 위하여 자동 제어기 이득 결정 프로그램을 개발하였다. 제어기 이득 결정 문제를 최적화 문제로 정식화 하고, 최적화 문제의 최적해로부터 제어기 이득을 결정하였다. 최적화 문제의 해를 계산하기 위해 진화연산기법의 하나인 PSO 알고리듬과 비선형 프로그래밍의 하나인 SQP 알고리듬을 연결하여 사용하였다. 이 방법을 통하여 최적해 계산 시간을 PSO 방법에 비하여 1/5로 감소시켰으며, 보다 정확한 최적해를 계산할 수 있었다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.629-638
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• 2000

알고리즘의 용이성과 전역적 최적해로의 수렴가능성 등의 이점을 가진 SA알고리즘은 구조최적화문제에 활발하게 적용되고 있으나 냉각스케줄의 설정, 모호한 종료기준, 과도한 반복해석 등의 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기존 SA알고리즘의 단점을 보완한 MSA 알고리즘을 개발하고자한다. MSA 알고리즘은 수렴에 요구되는 반복수를 감소시키고 국부최소점이 많은 동적최적화문제의 초기설계 선택의 자율성을 확보하기 위하여 SQ 및 SA의 2단계로 구성하여 개발하였다. 또한 기존 연구에서 제안된 냉각 스케줄에 의한 수렴성 등을 비교분석하여 구조최적화에 적합한 냉각스케줄을 제안하여 그 성능을 평면가새골조 구조물의 최적내진설계에 적용하여 분석하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.45-55
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• 2001

본 연구는 점탄성 감쇠기의 최적설계에 관한 연구로서 기존에 독립적으로 설계되던 점탄성 감쇠기와 설치용 가새 강성의 동시 최적설계 방법을 제시하였다. 이를 위해 직렬 연결된 점탄성 감쇠기와 가새를 상태방정식으로 모델링하였으며 최대응답계수를 이용해서 각층 최대 층간변위를 구속조건으로 하여 최적화 문제를 구성하였다. 구속조건에 대한 기울기 정보를 계산하는 과정에서 구조물의 동적거동에 관한 구속조건을 포함시켜서 문제를 재구성함으로써 변수를 줄일 수 있었다. 설계예제를 통해 현실적으로 충분한 가새 강성이 제공될 수 없는 경우에는 층간변위 구속조건을 만족시키기 위해서 가새 강성을 고려한 감쇠기 설계가 필요함을 확인할 수 있었다. 또한 가새 강성을 최적화 변수에 포함시킴으로써 불필요한 가새 강성을 줄일 수 있었으며 이를 보상하기 위한 감쇠기 물량의 상대적인 증가는 크지 않다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7B호
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• pp.1282-1291
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• 2000

기존의 LQ-서보형 PI 설계방법은 보드선도 상에서 저주파와 고주파 영역에서의 루프전단함수의 특이값 일치에 기이한 설계상의 문제를 가지고 있다. 이러한 점을 해결하기 위해 역 최적제어와 볼록형 최적화기법에 기초한 새로운 설계 방법을 제안하고자 한다.