• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.651-669
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• 2018

본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.73-80
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• 2012

대공간 구조물은 형태에 따라 구조물의 설계와 시공에 미치는 영향이 크기 때문에 초기 단계에서의 최적형태 설계가 중요하다. 그러나 기존의 대공간 구조물의 최적형태 설계는 구조엔지니어의 직관이나 경험을 바탕으로 수행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 대공간 트러스 구조물의 체계적인 최적형태 설계를 위해 위상최적화 기법과 Cellular Automata 모델을 이용한 통합프로세서를 제안하고자 한다. 먼저 위상최적화 기법을 이용하여 구조물의 초기 최적형상을 찾고, 다음 단계로 Cellular Automata 규칙에 의해 생성된 구조패턴을 적용하여 대공간 트러스 구조형태를 생성한다. 최종적으로 구조해석을 실시하고 크기최적화를 적용함으로써 설계조건을 만족하는 최적형태를 제안하고자 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.53-62
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• 2015

공기비용 트레이드오프 모델은 건설프로젝트의 계획 및 관리에 있어 매우 중요하다. TCTO 모델은 연속모델과 분절모델 두 가지 모델이 개발되어왔다. 그러나 한 종류의 모델만을 사용하여 현실적인 공기단축 시나리오를 적용하기에는 한계가 있다. 이에 TCTO 의 연속적인 모델과, 분절모델을 결합하여 진보된 모델을 제시하였으며 또한, 비선형 관계, 인센티브 및 지체보상금 고려가 가능하도록 TCTO모델에 포함되어 있다. 이런 특성들은 건설프로젝트에 적용가능하다. 6개의 activities로 구성된 CPM 네트워크는 연구에서 제안된 모델을 설명하기 위해 사용되었다. 제시한 모델은 모든 제약 조건을 만족시키는 최적 스케쥴 계산이 가능하다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 진보된 TCTO모델은 기존의 모델보다 최적화된 공기단축이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.780-785
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• 2010

본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming) 기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다.

• Composites Research
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• 제35권1호
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• pp.31-37
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• 2022

본 연구에서는 복합재료 블레이드의 최적 구조설계 프레임워크를 개발하고 이를 헬리콥터 블레이드에 적용하여 구조설계를 수행하였다. 개발된 최적 설계 프레임워크는 유전자 알고리즘과 입자 군집 최적화 알고리즘을 결합한 PSGA를 활용해 구성하였다. 이는 블레이드 단면에 대한 유한요소 모델 생성, 2차원 단면 유한요소 해석, 그리고 1차원 회전 보 해석의 단계를 거쳐 최적화 결과를 도출해낸다. 설계 과정에서 각 단면들은 B-spline으로 구성되며, 유한요소 생성 프로그램인 Gmsh를 활용해 모델링 된다. 이를 활용하여 최적화 과정에서 각 변수마다 대응되는 2차원 유한요소모델을 생성해 블레이드의 구조해석을 수행했다. 본 연구에서 제안한 프레임워크를 HART II 블레이드에 적용하여 최적 구조 설계를 수행했다. 최적 설계 결과 회전익 로터에서 요구하는 구조적 특징을 유지하면서, 공진회피와 질량 등의 조건이 개선된 블레이드 형상을 도출하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3C호
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• pp.115-125
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• 2009

지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.237-240
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• 2004

본 논문에서는 앞으로 광대역통합망에서 사용자의 요구사항에 따른 QoS를 제공하기 위한 연구의 일환으로 여러 가지 서비스 모델과 메커니즘을 살펴보고, 라우팅 최적화를 위한 유전 알고리즘과 hybrid 유전알고리즘에 대하여 논한다. OSPF에 바탕을 둔 라우팅 최적화만으로 QoS가 충분하지 않은 경우 약간의 MPLS 경로가 QoS를 개선하기 위해 설정될 수 있다. 이러한 상보형 MPLS 라우팅을 위한 두 개의 MTP 모델을 제안하고. 적절한 네트워크 QoS 대책으로 네트워크 내의 최대 링크 이용을 고찰한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.58-63
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• 1994

독일 원자력 발전소에서는 포괄적인 방화 연구의 한 부분으로써 방화에 관한 분석과 그것을 최적화 할 수 있는 확률론적 방법을 개발하였다. 그 일반적인 흐름을 살펴보면, 미국의 화재 위험성 분석의 방법을 따랐으며, 세밀한 부분에서는 약간의 수정을 한 것이다. 먼저, 선정된 공장지역에서의 화재 사건 경로(fire event tree)는 화재가 발생했을 때, 방화 조치와 안전시스템을 능 수동적으로 고려해서 설정된다. 방화 조치와 안전 시스템에 있어서의 실패 모델(failure model)은 발화 후 시간과 화재 영향과 같은 일상적인 변수와 관련해서 생긴다. 이러한 관련성은 일차(first-order) 시스템의 신뢰성 이론을 적절히 이용해서 화재 사건 경로를 분석할 때 알 수 있다. 더불어 화재가 발생했을 떠 방화 시스템의 실패 빈도, event paths의 상대적인 비중, 이러한 path내에서의 방화 조치 그리고 실패모델의 변수 등은 모두 시간 함수로 계산된다. 이러한 자료에 근거를 두고, 방화의 최적화는 주로 event path, 방화조치와 비중이 가장 큰 변수를 수정함으로써 가능하게 된다. 이것은 독일의 1300 MW PWR reference plant를 예를 들어서 증명될 것이다. 또한 충고를 받아들여서 수정을 하는 것은 발전소 직원과 화재 피해의 위험성을 줄일 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.839-846
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• 2013

본 연구에서는 실시간 선박관리시스템을 위한 최적 프로그램방법을 설계 및 개발하였다. 종래의 인터럽트 프로그램방식을 대신하여 다중작업과 시각화되어진 임베디드 실시간 관리시스템을 제안한다. 데이터 관리는 임베디드 실시간 운영체계상에서 개발하였고, 인공지능방식으로 중앙연산장치(CPU)를 최적화하도록 설계되었다. 최종적으로 시스템에서의 데이터손실을 최소화하면서 최적프로그램모델을 통하여 데이터처리를 향상시켰다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.532-533
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• 2008

연계지역 전력시장 간의 에너지 거래는 전체 전력시장의 사회적 편익을 향상시키기 위해 이루어진다. 기존의 연계지역 전력시장 간시장 최적화 문제를 다루는 중앙처리 접근방식은 경쟁적 전력시장 환경하에서 적합한 모델이 아니다. 본 논문은 연계지역 전력시장 문제를 다루기 위해 보완 라그랑지안 승수 기법(Augmented Lagrangian Relaxation) 기반의 분산처리 최적화 방법을 제시한다. Block Coordinate Descent(BCD) 분산처리 기법이 보완 라그랑지안 승수의 최적화 문제를 분리하기 위해 적용된다. 연계시장 모델을 구현한 사례연구를 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 입증한다.