• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.28 no.4
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• pp.21-32
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• 2019

Inspired by the social behavior models of a bird flock or fish school, particle swarm optimization (PSO) is a popular metaheuristic optimization algorithm and has been widely used from solving a complex optimization problem to learning a artificial neural network. However, PSO is difficult to apply to many real-life optimization problems involving stochastic noise, since it is originated in a deterministic environment. To resolve this problem, this paper incorporates a resampling method called the uncertainty evaluation (UE) method into PSO. The UE method allows the particles to converge on the accurate optimal solution quickly in a noisy environment by selecting the particles' global best position correctly, one of the significant factors in the performance of PSO. The results of comparative experiments on several benchmark problems demonstrated the improved performance of the propose algorithm compared to the existing studies. In addition, the results of the case study emphasize the necessity of this work. The proposed algorithm is expected to be effectively applied to optimize complex systems through digital twins in the fourth industrial revolution.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.1
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• pp.113-124
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• 2008

Distributed operation of overall structural design process, by which product optimization and process parallelization are simultaneously implemented, is presented in this paper. The database-interacted hybrid method, which selectively takes the accustomed procedure of the conventional method in the framework of the optimal design, is utilized here. The staged application of design constraints reduces the computational burden for large complex optimization problems. Two kinds of numeric and graphic processes are simultaneously implemented by concurrent engineering approach in the distributed environment of PC networks. The former is based on finite element optimization method and the latter is represented by AutoCAD using AutoLISP programming language. Numerical computation and database interaction on servers and graphic works on independent clients are communicated through message passing. The numerical experiments for some steel truss models show the validity and usability of the method. This study has sufficient adaptability and expandability, in that it is based on general methodologies and industry standard platforms.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.347-349
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• 2015

본 연구에서는 MOSFET 제작방법중 하나인 이온주입법에서 다양한 변수로 작용하는 도핑농도, 에너지주입, 바탕농도의 역할에 대해서 알아보고 채널길이가 감소함에 따른 단채널효과를 억제할 수 있는 최적점에 대하여 분석하였으며 Ion Implant 이차원 시뮬레이션값과 비교하였다. 결과적으로 농도와 에너지주입 그리고 채널길이에 따른 MOSFET의 최적화된 모델을 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.24 no.1
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• pp.66-75
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• 2020

Drilling operation is the most important and costly essential work in oil and gas exploration and development. Therefore, the studies about rate of penetration have been carried out continuously to improve drilling efficiency. In recent years, data-driven models have been developed by various researchers to overcome disadvantages of traditional mathematical models. For the data-driven models, selecting proper algorithms and parameters is very important. In addition, data-driven models should be retrained in real-time during continuous drilling operations in order to improve the model performance. In this paper, the latest studies are investigated to provide information about algorithms, drilling parameters and model retraining intervals that used in drilling optimization.

• Journal of KSNVE
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• v.10 no.3
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• pp.437-443
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• 2000

The optimal design problem for increasing dynamic stiffness using hybrid model which composed of original detailed BIW(body in white) and impinged beam elements is investigated. Using the characteristics of the beam elements and design sensitivity analysis this approach utilizes an optimization technique to determine the optimal section properties of beam elements. The constraint is to increase the first natural frequency by five percent compared with original one. The results show that the first torsion and bending natural frequencies are increased by five percent using hybrid model and optimization. These results indicate that this optimization method can be employed to enhance the dynamic stiffness of vehicle body structure in design concept stage.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.21-24
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• 2011

본 논문은 확장성(scalability)과 견고함(robustness)을 강조하는 새로운 형태의 병렬 분산 메타-휴리스틱 프레임워크를 제안하고 있다. PADO (Parallel And Distributed Optimization framework) 라고 이름 지어진 본 프레임워크는 이종의 계산 및 통신 자원들을 활용하여 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화하고 스케일러블한 속도 향상을 얻을 수 있다. 본 프레임워크는 기존의 시퀀셜(sequential) 최적화 프레임워크에 메타-휴리스틱 알고리즘의 병렬화 기법중 하나인 island 모델을 개선하여 구현하였다. 본 연구는 부분적으로 정렬된 지식 공유 방법(Partially Ordered Knowledge Sharing) 모델을 이용하여 병렬 환경 코디네이션(coordination) 오버헤드를 줄였고 계산 노드에 대한 확장성을 얻었다. 본 프레임워크를 통해 기존의 많은 메타-휴리스틱 알고리즘들을 재사용 할 수 있고 다양한 분야의 최적화 문제에 적용 할 수 있으며 계산량이 많은 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화를 통해 문제를 푸는 시간을 단축 할 수 있다. 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem)를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.77-80
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• 2007

최근 기업의 경영환경은 매우 급격히 변화하고 있으며 지속적인 고객가치 향상에 대한 압력을 받고 있다. IT투자의 가장 중요한 목표는 더 이상 단순히 생산비용을 낮추는 것이 아니고 최적화된 대량 생산을 위해 디지털로 연결된 세상에서 고객들과 파트너들에게 기업의 유용성을 높이는 데 있다. 따라서 기업들은 BPM을 통해 확장된 기업의 프로세스를 자동화 하고, 통합하고 최적화하기 위해 모든 역량을 집중하고 있다. 또한 RFID 응용시스템을 통해 기술적 측면에 접근하여 비즈니스 확장을 위한 시스템 개발에 주력하고 있다. 그러나 기술적 측면, 비즈니스 프로세스적인 측면 조직적인 측면을 함께 고려하여야 성공적인 기업 역량을 이룰 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 BPM 에 RFID 시스템을 통해 비즈니스 프로세스에 대한 접근 모델을 제안하였다. 이 방법론을 통해 비즈니스 프로세스 분석에서부터 시스템 분석 및 설계에 따른 시간 비용, 품질, 및 고객의 만족 수준에 혁신적인 개선을 이끌어내는 접근 방법론을 기대할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.22 no.51
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• pp.163-174
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• 1999

본 연구는 혼합모델 조립라인의 길이를 최적화하고 이 라인의 길이에서 완성시간을 최소화하는 새로운 제품투입순서를 결정하기 위하여 이단계법(two phase method)을 사용하였다. 최적화된 라인의 길이를 가지고 완성시간을 최소화하면 이 완성시간은 최적해이거나, 최적해에 가까운 근사해이고 이때 제품투입순서는 두 목적함수를 만족하는 새로운 투입순서이다. 제안된 이단계법으로 수식화한 모델들은 수치예를 통해 여러 가지 문제들을 실행한 결과 두 목적함수를 각각 실행시킨 결과보다 좋은 결과임을 증명하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.869-874
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• 2007

In searching for solutions to multiobjective optimization problem, we find that there is no single optimal solution but rather a set of solutions known as 'Pareto optimal set'. To find approximation of ideal pareto optimal set, search capability of diverse individuals at population space can determine the performance of evolutionary algorithms. This paper propose the method to maintain population diversify and to find non-dominated alternatives in Game model based Co-Evolutionary Algorithm.