• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.175-184
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• 2008

도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.286-294
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• 2016

초기설계 단계에서 시스템의 성능을 고려한 형상의 최적화가 필요하다. 하지만, 일반적으로 공학시스템의 성능예측은 많은 계산 시간이 요구되는 작업이다. 시스템 형상의 최적화를 위해서는 다양한 설계대안에 대한 성능의 평가가 요구되므로 초기 설계과정에서 많은 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 많은 연구자들은 응답표면방법을 이용한 성능예측에 관한 다양한 연구를 시도하고 있다. 하지만, 이 방법은 비선형성이 강한 문제에서 예측오차가 비교적 크게 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 연구의 최종목표는 초기설계과정에서 성능예측을 위한 적절한 근사모델을 제시하고, 해양시스템 성능예측문제(부유식 해상발전기 하부구조물 최적화 문제, 유조선의 선저외판 최적화 문제)에 적용하여 제시된 근사모델을 검증하는 것이다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제5권2호
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• pp.113-126
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• 1987

본 논문은 통행 기·종점 및 교통수단선택의 문제를 교통망 평형모형과 종합하여 이를 하나의 최적화 문제로 구성하는 방법 및 그의 실제응용 방법을 제시, 검토하였다. 두 가지의 행태적 특성, 즉 교통비용을 최소화하려는 사용자 평형과 통행 기·종점 및 교통수 단 등의 선택에 있어 어느 수준의 상호교류를 유지하려고 하는 엔트로피 극대화 현상이 병 애되어 최적화 문제를 형성하게 된다. 본 연구의 목적은 이의 체계적 구성과 아울러 이를 여러 도시에서 설치, 사용되고 있는 개재의 UTPS프로그램과 종합시킴으로써 개재의 대한 데이터베이스를 사용케하고 실제응용을 단순화 시키는데 있다. 개발된 모형과 방법은 시카 고 지역의 자료를 이용하여 그 타당성이 검토되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.67-69
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• 2003

소프트웨어 시스템을 집적하는데 있어서 컴퍼넌트 중심의 소프트웨어 개발 접근 방법이 큰 경향이다. 집적 소프트웨어 시스템의 전체 신뢰도를 확보하기 위해 소프트웨어 컴퍼넌트의 테스트 및 자원의 유한성 내에서 소프트웨어가요하는 조건을 만족해야만 한다. 기지의 비용, 신뢰도, 테스트 노력, 시스템 컴퍼넌트의 기타 다른 공헌 인자를 가지고 순열조합의 최적화 문제로서 시스템 테스트의 최적화 문제 효율을 공식화할 수 있다. 본 연구에서는 그 각각이 사전에 명세화한 신뢰도 요건을 가진 단일 또는 다중 실용화 시스템에 대한“소프트웨어 컴퍼넌트 테스트 자원 할당”을 고려한다. 이것은 내고장(fault-tolerant) 시스템에도 확장해서 실용화할 수 있다. 테스트 자원 할당문제에 체계적으로 접근하는 절차를 논하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.167-168
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• 2015

유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 지리정보시스템(GIS)의 경로 최적화 문제, 게임에서의 길찾기, 인공지능에 많이 적용되고 있다. 마이크로 유전자 알고리즘은 일반 유전자 알고리즘에 비해 작은 크기의 모집단을 사용함으로써 알고리즘의 효율을 높일 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 무향 Rural Postman Problem 해법으로 마이크로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.538-540
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• 2004

본 연구는 컴퓨터 연산을 위한 하드웨어 설계에서 고성능 연산에 사용되는 케리-세이브 가산기 (Carry-save adder) 합성에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는, 연산 합성 문제와 합성된 연산의 배치 문제를 두개의 연속된 독립된 두개의 문제로 간주하고 풀었지만, 본 연구에서는 연산 합성 과정에서 연산 배치를 고려한 통합된 방법을 제시하여 전체적인 최적화된 결과를 얻었다. 연결선 상에서의 전력 소모나 지연시간이 점점 더 중요해지는 시스템-온-칩 (system-on-chip) 설계에서 본 연구의 통합적인 설계 방법은 매우 긴요하며 앞으로 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.39-55
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• 1992

본(本) 연구(硏究)에서는 트러스구조물(構造物)의 효율적(效率的)인 형상최적화(形狀最適化)를 위해서 3단계분할최적화(段階分割最適化) 기법(技法)을 유도(誘導)하였다. 3단계분할최적화(段階分割最適化) 기법(技法)을 적용(適用)하기 위하여 제(第)1단계(段階)에서 설계변수(設計變數)로 목적함수(目的函數)는 구조물(構造物)이 에너지를 최대(最大)로 흡수(吸收)할 수 있도록 변형(變形)에너지를 택하였으며 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力), 변위제약(變位制約) 및 다(多) 재하조건(載荷條件)을 고려(考慮)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 2단계(段階)에서 설계변수(設計變數)는 부재단면적(部材斷面積)으로하여 목적함수(目的函數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量函數)를 택하였으며 제약조건식(制約條件式)으로는 제(第)1단계(段階)에서 얻은 최대변위(最大變位)를 대입(代入)한 평형조건식(平衡條件式) 및 다재하조건(多載荷條件)을 고려(考慮)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 3단계(段階)에서는 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的函數)로는 중량함수(重量函數)로 하여 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 이와같이 형성(形成)된 제(第)1, 제(第)2단계(段階)의 최적화(最適化) 문제(問題)는 선형계획문제(線形計劃問題)로 된다. 따라서 3단계(段階) 분할최적화(分割最適化) 기법(技法)은 최적화(最適化) 과정(過程)이 간편(簡便)하고 구조해석(構造解析) 및 감도분석(感度分析)을 위한 기법(技法)을 적용(適用)할 필요(必要)가 없으므로 최적화(最適化) 과정중(過程中) 구조해석(構造解析) 및 감도분석(感度分析)에 요구(要求)되는 시간(時間)을 줄일 수 있는 효율적(效率的)인 기법(技法)이었다. 제(第) 3단계(段階)에서는 절점좌표(節點座標)를 설계변수(設計變數)로 하므로서 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화과정(最適化過程)이 용이(容易)하다. 또한 본(本) 연구(硏究)는 각(各) 단계(段階)에 각각(各各) 다른 최적화기준(最適化基準)을 사용함으로써 수염속도(收斂速度)를 향상(向上)시키고 있다. 본(本) 연구(硏究)의 기법(技法)을 4종(種)으 트러스 구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과 트러스 구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애받지 않고 효율적(效率的)으로 최적해(最適解)에 수염(收斂)함과 동시(同時)에 타(他)의 연구(硏究)와 거의 동일(同一)한 연구결과(硏究結果)를 얻었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.21-28
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• 2013

일반적으로 최적화 문제에서 군사 시뮬레이션과 같이 결과가 확률적으로 나타나는 경우를 계산할 때에는 문제를 모델링 하여 일반적인 최적화 기법을 적용하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 군사 시뮬레이션의 특징을 반영하는 복잡한 반응표면을 가진 확률적 평가 함수를 정의하였다. 그리고 이러한 확률적 시뮬레이션에 대해 기존의 PSO법이 가진 약점을 보완하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용해 평가 함수에 대한 최적화를 시행하였으며 최적화의 속도와 정확도에 영향을 미치는 계산 조건들의 상호작용을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 확률적 시뮬레이션의 최적화 전략을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1229-1244
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• 2017

최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.