• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.41-53
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• 2006

본 연구에서는 아연 및 카드뮴을 대상으로 수행된 흡착실험과 칼럼확산실험 결과를 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 과정을 통하여 비선형 흡착 모델 및 이류-확산 모델식의 파라미터들을 추정하여 보았다. 수행결과 비선형 흡착 식 (Langmuir 흡착모델과 Freundlich 흡착모델) 들의 모델파라미터 추정은 이들 흡착식 들의 선형화 과정을 거쳐 얻어진 파라미터들과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 오염물질의 이동 해석을 위해 수행된 이류-확산 모델의 유한요소해석과 모델 파라미터 추정을 위해 수행된 최적화 과정을 통해 얻은 아연과 카드뮴의 확산계수는 선형 분배계수를 이용할 경우 두 금속 모두에서 약 $10^{-7}cm^2/s$ 차원의 확산계수를 얻을 수 있었다. 또한 비선형 흡착 모델로부터 얻어진 지연인자를 이용할 경우 두 금속 모두에서 $10^{-6}{\sim}10^{-5}cm^2/s$ 범위의 확산계수 값을 얻을 수 있었다. 결론적으로 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 과정을 통한 비선형 흡착식 및 이류-확산 모델의 파라미터 추정은 성공적으로 수행될 수 있었고, 실측값과 최적화 과정을 거쳐 예측된 값 사이의 상관계수는 0.9 이상으로 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.688-694
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링을 뉴로-퍼지 모델에 직접 적용하여 모델을 최적화하는 방법을 제안하였다. 기존의 오차미분기반 학습을 통한 뉴로-퍼지 모델의 최적화 과정과는 달리 제안된 방법은 클러스터링 학습과 연계하여 모델을 구성하며 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 동시에 최적화를 수행한다. 순차적인 학습 기법에서는 각각의 학습 기법을 따로 적용하여 모델링을 실시하였으나 제안된 기법에서는 하나의 클러스터링 학습으로 전체 모델의 학습을 실시하였다. 또한 제안된 방법에서는 클러스터링이 수렴하는 만큼 전체 모델의 연산량이 감소하여 학습과정에서 발생하는 연산량 문제를 개선하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 연구 결과들과 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.251-258
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• 2023

안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.10-13
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• 2012

임베디드 시스템은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 그 범위는 더욱더 다양하게 늘어나고 있다. 이러한 다양성은 임베디드 시스템이 사용되는 목적에 따라 새로운 아키텍처를 요구하게 되면서, 아키텍처 구조, 동작에 대한 변경 또는 새로운 설계에 대해 개발 시간과 비용을 줄이기 위한 재목적 컴파일러의 개발 필요성과 중요성이 강조되고 있다. 더욱이 전력이 제한적인 모바일 기기에서 동작하는 어플리케이션의 최적화와 이러한 최적화를 위한 컴파일러 개발은 매우 중요한 이슈가 되고 있으며, 특히 어플리케이션 성능에 직접적인 영향을 주는 컴파일러 후단부는 다양한 방법론들이 적용되어 있고 많은 연구가 수행되고 있다. 이 논문에서는 EXPRESSION의 재목적 컴파일러인 EXPRESS의 후단부에서 코드 최적화를 위해 적용된 기법을 분석하고, 기존 코드 스케줄링과 더불어 성능 개선을 위해서 기본 블록 스케줄링을 추가한 모델을 설계하고 성능평가 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.75-78
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• 2023

본 논문은 객체탐지 모델 중 주류를 이루고 있는 YOLO의 v1부터 v8까지의 특성을 비교 분석하여 각각의 버전에 최적화할 수 있는 모델에 대한 연구이다. 연구 결과 v1, v2는 정확성이 최우선인 모델에 적합하다. 반면, v3, v4는 속도가 우선인 모델에 적합하다. 또한 v5, v6는 정확도와 속도 사이의 균형이 필요한 모델에 적합하다는 결론을 얻었다. v7, v8은 메모리 및 컴퓨팅 성능에 제약이 있는 경우 주로 적용이 가능하며, 적은 연산과 저 메모리 사용으로 객체를 탐지하여 포즈추정이나 객체 추적 등을 적용할 모델에 적합하다는 결과를 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권1호
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• pp.67-76
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• 2019

국내 건설 산업은 도시화 경제발전과 더불어 수요 공급에 대한 선호도가 변화되고 있다. 특히, 은행의 저금리로 인한 금융상품 대체재로 상가, 오피스텔과 같은 임대수익형 투자 상품에 대한 수요가 급증했다. 이에 따라 다양한 영향요인에 의해 사업의 성패가 결정되며, 이들의 상호작용성이 고려된 리스크 분석이 매우 중요하다. 현재 공동주택을 제외한 다양한 프로젝트에 관한 리스크 분석 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 최적화 기법을 활용한 주거형 오피스텔 프로젝트 수지분석 모델 개발이다. 이를 위해 첫째, 선행연구 고찰을 통해 기존의 리스크 관리 및 분석방법의 문제점을 구체적으로 확인하고, 본 연구에서 제안하는 모델 개발의 방향을 제시한다. 둘째, 주요 리스크 요인들의 상호영향관계를 분석한 이후, 이를 기반으로 인과지도를 작성한다. 셋째, 시스템다이내믹스를 활용하여 비용-수입 시뮬레이션, 그리고 최적화 모델을 순차적으로 개발한다. 마지막으로 사례프로젝트 대상으로 개발된 모델을 검증한다. 향후, 제안한 모델은 오피스텔개발사업 추진 시 수지 분석 및 경제적 손실을 줄이기 위한 대응방안을 마련하는데 활용된다. 본 연구는 기존 연구결과에서 제기된 바 없는 주거용 오피스텔사업의 내부의 사업비 확률론적 추정모델을 구축하였다는 점과 실제사례와의 검증을 통해 신뢰할 수준의 오차율이 검증되었다는 점에서 향후 신규 사업추진시 주요한 검증자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1603-1611
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• 2010

본 논문에서는 범프 및 브레이크 하중조건 하에서 자동차 넉클의 강도설계에 관한 다양한 회귀모델 기반 근사최적화 기법 및 그 성능을 비교하고자 한다. 최적설계문제는 응력, 변형 및 진동주파수의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 단면치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 순차적 근사최적화(SAO), 순차적 이점대각이차 근사최적화(STDQAO), 그리고 개선된 이동최소 자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM 와 Post-MLSM 이다. SAO 와 STDQAO 적용을 위하여 상용 프로세스통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사최적화 기법에 의한 설계결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사최적화 결과와 비교검토 되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.49-62
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• 2024

본 연구는 국내 모바일폰 산업을 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable closed-loop supply chain: SCLSC) 네트워크 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC 네트워크 모델의 지속 가능성을 위해 경제적, 환경적, 사회적 요인들이 각각 고려된다. 이들 세 가지 요인들은 SCLSC 네트워크 모델의 각 단계에서 고려되는 설비의 구축 및 운영으로부터 발생하는 총비용 최소화, CO₂ 방출 총량 최소화, 사회적 영향력 최대화를 목표로 한다. 이러한 목표들은 SCLSC 네트워크의 모델링 단계에서 각각 개별적인 목적함수로 고려되어야 하기 때문에 SCLSC 네트워크 모델은 다목적 최적화 문제로 간주할 수 있다. SCLSC 네트워크 모델은 수리모델을 사용하여 표현되며, 혼합형 메타휴리스틱 접근법을 수리모델에 적용하여 그 해를 구한다. 수치실험에서는 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법의 수행도가 기존의 메타휴리스틱 접근법들의 수행도와 비교된다. 실험결과는 본 연구에서 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법이 기존의 메타휴리스틱 접근법들과 비교하여 더 뛰어난 수행도를 보여주는 것을 알 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.127-134
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• 2009

본 연구에서는 여러 대의 타워 크레인이 다양한 후보지점을 갖고, 자재 역시 다양한 야적 후좌지점을 가질 때 자재 운반 최적화를 지원하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 모델을 제시하고자 한다. 대형 건축공사에서 타워 크레인의 위치와 자재 야적 위치의 변화는 자재 운반시간의 변화를 가져온다. 또한 여러 대의 타워 크레인을 사용하는 경우 각 자재의 운반에 어떠한 타워 크레인을 배정하느냐에 따라 작업의 효율성이 변화한다. 따라서 본 연구에서는 다중의 타워 크레인 설치 후보지, 여러 종류의 자재, 자재 야적 후보지점간의 다양하고 복잡한 상관관계를 다루기 위하여 유전자 알고리즘을 적용한 다중 양중장비 및 자재 야적 위치 최적화모델을 제시하였다. 또한, 제시된 모델을 사례에 적용하여 적용 과정을 예시하고 활용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.551-554
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• 2017

세계적으로 최대 산업은 의료 산업이며 노령화와 웰빙 수요 확대로 인해 미래 먹거리인 의료 산업의 경쟁 전략 검토가 필요하다. 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅데이터화 및 인공지능의 결합으로 지능의료의 역량 증대에 따른 디지털 헬스케어의 지능화 수준을 연구하여 미래 의료 분야의 의료 최적화 모델 구축하기 위한 대응 방안을 모색하고자 한다.