• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.9
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• pp.694-705
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• 2010

The mutation operation is the main operation in the evolutionary programming which has been widely used for the optimization of real valued function. In general, the mutation operation utilizes both a probability distribution and its parameter to change values of variables, and the parameter itself is subject to its own mutation operation which requires other parameters. However, since the optimal values of the parameters entirely depend on a given problem, it is rather hard to find an optimal combination of values of parameters when there are many parameters in a problem. To solve this shortcoming at least partly, if not entirely, in this paper, we propose a new mutation operation in which the parameter for the variable mutation is theoretically estimated from the self-adaptive perspective. Since the proposed algorithm estimates the scale parameter of the Cauchy probability distribution for the mutation operation, it has an advantage in that it does not require another mutation operation for the scale parameter. The proposed algorithm was tested against the benchmarking problems. It turned out that, although the relative superiority of the proposed algorithm from the optimal value perspective depended on benchmarking problems, the proposed algorithm outperformed for all benchmarking problems from the perspective of the computational time.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.709-712
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• 2010

본 논문은 개미군락최적화 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 설계최적화에 대한 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 트러스의 설계최적화를 수행하기 위하여 구조물의 중량을 최소화하는 것을 목적 함수로 하고 구조물에서 발생하는 응력과 변위의 허용치를 초과하지 않는 것을 구속조건으로 이용하였다. 본 연구에서는 개미군락알고리즘을 구조물의 최적화에 적용하기 위하여 외판원문제(travelling salesman problem: TSP)를 재 정의하는 방법을 사용하였으며 최대-최소개미시스템(max-min ant system)을 도입하여 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 이때 이산화 된 설계변수를 사용하였으며 구속조건을 처리하기 위해서 벌점함수를 사용하였다. 본 연구를 통하여 개미군락최적화 알고리즘은 구조최적화에 그 적용 가능성이 높았으며 전통적인 최적검색 기법의 새로운 대안으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.8 no.2
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• pp.205-213
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• 1988

It is not a simple task to optimize a cable stayed bridge, because it involves, in addition to the section properties, number and arrangement of cables, initial tension forces of cables, and type and height of the tower as design variables. This study deals with an optimization problem of cable stayed bridges considering initial cable forces, section properties of the girder and the tower, and coordinates of the tower. In order to avoid difficulties in dealing with numerous variables which interact mutually, separate design spaces are adopted for initial cable forces, section properties, and coordinates, respectively. Strain energy stored in the structure is used as the object function in the design of the initial cable forces, while weight of the structure is used in the design of section and coordinates. Upper and lower limits of the initial forces, allowable stresses including the effect of buckling, and lower limit of the sectional area are considered as constraints. The proposed method is applied to a fan type bridge and a harp type bridge. It is believed through comparison of the results to the previous results in the literature that the proposed method renders rational design values. It is also shown that the coordinate optimization, which is usually deleted in the optimization process, results in additional saving of materials.

• Composites Research
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• v.29 no.1
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• pp.7-15
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• 2016

The quality of polymeric automotive parts depends highly on an injection molding process, which causes various defects, such as warpage, sink marks, weld lines, shrinkage, residual stress, etc. This study is to determine the optimum processing parameters, such as packing pressure, mold temperature, melting temperature, and packing time for the manufacture of polycarbonate buttons in cars on the basis of FEM, the Taguchi method, and analysis of variance (ANOVA). As a result, the optimum processing parameters of buttons made of polycarbonate material were obtained as follows: 140 MPa of packing pressure, $105^{\circ}C$ of mold temperature, $292.5^{\circ}C$ of melting temperature and 1 second of packing time. A gain of S/N (signal to noise) ratio, 10.2, was obtained with the optimum values. Moreover, the melting temperature was found to be the most significant factor followed by the mold temperature.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.467-470
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• 2005

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2006.06a
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• pp.31-32
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• 2006

본 논문은 중형엔진 조립과정에서 실린더 프레임 회전 작업에 사용하는 지그의 구조해석을 수행한 후, 지그의 안전성을 검토하고 지그의 경량화를 통하여 실용적인 지그 설계안을 제안하였다. 현장 작업자가 들 수 있는 최대 무게를 넘는 지그를 구조해석 모델로 선정한 후, 해석모델은 지그, 실린더 프레임, 볼트, 너트, 샤클 핀을 3차원 입체요소로 구성하고 ABAQUS/Standard를 사용하여 재료 비선형 및 접촉을 고려한 구조해석을 수행하였다. 구조최적화를 위하여 응력이 상대적으로 낮은 부위와 작업성을 고려하여 설계변수를 선정하고, 실험계획법의 직교배열표를 활용하여 설계변수에 대한 각 부위의 민감도와 경량화 모델을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.3-7
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• 2002

컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.6 no.1
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• pp.129-152
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• 1996

본 연구는 다양한 변수에 따라 달라지는 환경산업의 경제성을 비교평가히는 모델을 개발한 것이다. 최근 환경산업으로 부각되고 있는 지역난방과 개별가스난방사업을 사례로 모델을 실증적으로 적용하여 시뮬레이션하였다. 열병합발전과 보조보일러 및 쓰레기 소각로로 구성된 지역난방시스템과 소각로와 개별 가스보일러로 구성된 개별난방시스템을 각각 최적화하고 최저비용을 구하여 비교한 것이다. 분석대상에 쓰레기소각로을 첨가함으로써 매립에서 소각으로 바뀌는 쓰레기정책을 반영하였으나 소각로 규모는 사전에 열공급과는 무관하게 결정되므로 다른 시스템과 연계하여 최적화 하지 않고 600톤/일의 규모로 정하여 분석하였다. 최적화하는 경우는 훨씬 규모가 줄어드는 것으로 나타났다. 국가경제적인 측면에서 다양한 난방방식에 따른 규모별, 열원별, 지역별(기후별), 사용연료별로 경제성과 환경성을 비교평가함으로써 변수의 변화에 따른 합리적인 난방방식 및 사용연료를 선택하도록 하였다. 환경배출량도 동시에 비교하였으나 시나리오 간에 크게 차이가 나지않아 비교에는 포함시키지 않았다. 이 모델은 난방사업 뿐만 아니라 갈등이 예상되는 다른 환경산업들을 평가하는데도 용이하게 활용될 수 있도록 GAUSS프로그램으로 개발되어 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.