• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.226-226
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• 2011

최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.139-147
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• 2012

본 논문에서는 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 1단계로 단축시켰으며, 행과 열의 최소 비용만을 선택하여 비용을 감소시키는 최적화 과정을 거쳐 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 유전자 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 O($n^3$)을 O(n)으로 향상시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 할당 문제에 일반적으로 적용할 수 있는 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.521-521
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• 2016

상수도 관망은 수원에서 수요절점까지 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 수리학적 제한조건 (절점의 수압, 관로의 유속)을 만족하는 범위에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻는 것으로 Savic and Walters (1997)는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithms, Holland 1975)을 적용한 상수도 관망 설계 프로그램인 GANET를 제안하였고, Maier et al. (1996)은 개미군집알고리즘 (Ant Colony Optimization Algorithm, Dorigo et al. 1996)을 상수도 관망 최적설계에 적용한 후 그 결과가 유전 알고리즘에 비해 우수함을 증명하는 등 상수도 관망 최적설계에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 유전알고리즘은 선택, 교차, 돌연변이의 반복계산 과정을 통하여 최적해를 찾는 최적화 기법이다. 이 과정에서 결정변수는 유전자 (Gene)의 집합으로 표현되며, 염색체 (Chromosome) 내에서 근접한 유전 인자들은 일종의 Building Block을 형성하게 된다. Building Block은 좋은 해를 갖는 유전 인자를 높은 확률로 보관하여 지역해에 빠질 가능성을 줄이는 반면, 유전형 (Genotype)이 표현형 (Phenotype)을 충분히 모방하여 표현하지 못한 경우 오히려 최적해의 탐색을 방해할 수 있다는 한계점을 갖는다. 유전 알고리즘을 상수도 관망 최적설계에 적용하였을 때에도 이 한계점은 여실히 드러난다. 관로의 관경을 결정변수로 설정한 후 유전형으로 표현하였을 때, 관망도 상에서 근접하지 않은 두 관로가 염색체 내에서 연속으로 나열된다면 두 관로 간의 연관성이 실제보다 크게 고려되기 때문이다. 한편, 하모니써치 (Harmony Search, Geem et al. 2001) 알고리즘은 즉흥 연주 (Improvisation)를 통해 최상의 화음을 만들어내는 현상으로부터 착안하여 만들어진 최적화기법으로 연산 기법은 무작위선택, 기억회상, 피치조정 등으로 구성되어 있으며, 결정변수에 해당하는 연주자가 독립적으로 행동하며 해를 탐색한다는 점에서 유전알고리즘과 큰 차이를 갖는다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 Building Block에 의해 발생하는 오류를 개선하고자, 상수도 관망 최적설계 연구에 많이 사용되는 Hanoi 관망 (Fujiwara and Khang 1990) 관로의 정렬 순서를 여러 가지 기준으로 설정하여 관망데이터를 구축한 후 하모니써치와 유전 알고리즘을 적용하여 최적화를 수행하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 유전 알고리즘과 달리 하모니써치 알고리즘의 경우, 관로의 나열 순서와 상관없이 우수한 최적해 탐색 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.78-80
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• 2000

클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.162-165
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.71-79
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• 1998

본 논문은 유전알고리즘과 random tabu 탐색법을 조합한 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 유전알고리즘과 전역적인 최적해에 대한 탐색능력이 우수하고, random tabu 탐색법은 최적해에의 수렴속도가 매우 빠른 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 장점을 이용해서 수렴정도와 수렴속도가 더욱 향상된 최적알고리즘을 제안하여 알고리즘의 수렴성능을 조사하고, 실제 최적화문제로서 지진응답을 최소로 하기위한 배관지지대의 최적배치문제에 적용하여 기존의 방법과 비교를 통하여 유용성을 검토하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.3010-3023
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• 1998

유전자 알고리즘은 염색체 집단을 이용하는 탐색이므로 전역적인 최적해의 탐색 성능은 우수하여 최적해에 근접한 한점까지의 수렴속도는 빠르지만 탐색 메카니즘이 없기 때문에 최적해 근처의 탐색에서는 수렴 속도가 떨어지는 단점이 있고, 역전파 알고리즘은 개체 수준의 탐색이므로 지역적 미세조정의 탐색능력은 우수하지만 전역적 탐색기능이 없어 지역적 최적해로 수렴하는 경우가 있다. 본 논문에서는 수렴 속도가 향상된 윤곽선 추출을 위하여 유전자와 역전파 알고리즘을 병행해서 실행하는 윤곽선 추출방법을 제안하였다. 윤곽선 추출 방법은 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 연결강도와 오프셋 값을 계산한다. 다음으로 이 값을 역전파 학습 알고리즘 학습의 파라미터의 초기값으로 한 반복 학습으로 최적의 윤곽선 구조를 추출하였다. 제안된 알고리즘은 유전자 알고리즘 또는 역전파 알고리즘 단독으로 실행한 경우보다 수렴속도가 향상된 결과를 보여 주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.158-161
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.745-752
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• 2002

도로에서의 최적 경로 탐색은 출발지와 목적지의 위치를 알고 있는 경우로서 탐색에 대한 일종의 사전 지식을 가진 탐색으로 A* 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 단방향 A* 알고리즘은 최적의 경로를 보장해 주는 반면 탐색 시간이 많이 소요되고 양방향 A* 알고리즘은 최적 경로를 보장해 주지 못하거나 최적 경로 보장을 위해서는 오히려 단방향 A* 보다 탐색 시간이 더 많이 소요될 수도 있다. 본 논문에서는 탐색 시간이 우수하며 최적 경로를 보장하는 새로운 양방향 A* 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 실제 도로에 적용한 격과 정확한 최적 경로를 탐색하고 탐색 시간도 매우 우수한 것으로 확인되었다.