• 한국철도학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.222-228
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• 2010

전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.93-102
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• 2009

본 연구는 미호천 유역을 대상으로 유량곡선의 세부적인 특성을 고려한 다목적함수를 적용하여 Probability Distribution Model(PDM) 모형의 유량모의성능을 검토하였다. PDM은 유역을 한 개의 단위구역으로 개념화한 집중형 강우유출모형으로 영국의 지역화 연구 및 홍수량 산정방법에 대표적으로 이용되고 있다. PDM 모형의 5개 매개변수를 Monte Carlo 방법에 기반을 둔 분석도구(MCAT, Monte Carlo Analysis Toolkit)를 활용하여 사후검정분포, 검정근거 및 민감도 분석 등을 수행하였으며, 모형의 매개변수 중 cmax와 k(q)만이 뚜렷한 검정 근거가 있고 나머지 변수들은 동등성의 영향을 확인하였다. 또한, 유량곡선의 고유량 및 저유량의 특성을 맞춘 목적함수의 Trade-off를 고려한 매개변수의 파레토 최적해를 산정한 결과, 모든 목적에 최대한 부합하는 유량 산정의 가능성을 제시하였다. 검정(calibration)기간에서 NS*E=0.035, FSB=0.161, FDBH= 0.809로 안정적이며 만족할만한 모의성능을 나타내었고, 검증(validation)기간에 대해서도 안정적인 모의성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.539-550
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• 2005

본 논문은 연결비용 및 메시지 지연시간을 최소화하는 최적 LAM 설계를 위한 파레토 계층-적소 영역 유전자 알고리즘의 응용이다. 이러한 연구과제를 수행하기 위하여 LAN 설계를 위한 적합한 가능해의 표현 방법을 제안하고, LAN 설계 시 선택되는 여러 위상(topology) 형태는 지역적이고, 내선망에 가장 보편적으로 쓰이는 스패닝 트리 형태에 한정하여 유전자 알고리즘을 적용한다. 스패닝 트리를 초기 모집단의 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$ 수 개념을 이용한다. $Pr\ddot{u}fer$ 수는 간결하면서도 스패닝 트리의 특징을 잘 반영하며 염색체 표현에 적합하다. 유전자 알고리즘에 의해 이중 목적에 맞는 적응도 평가함수의 산출하고, 파레토 계층-적소영역 선별 알고리즘을 사용하며, 적합한 유전연산자를 적용함으로써 다양한 해공간을 탐색하여 최적 LAN을 하여, 제안되었던 알고리즘이 꽤 짧은 시간에 다목적 LAN 설계 문제의 좋은 해답들을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.535-540
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• 2010

본 연구는 철도물류터미널에서 작업선 배정 및 열차조성을 위한 최적화 모형을 제시한다. 본 연구에서는 하루 터미널 작업 종료시간을 최소화하며 처리 컨테이너수를 최대화하는 다기준 정수 계획 모형을 개발하였고, 의왕ICD로부터의 실제 데이터로부터 구성된 현실 문제에 대해 본 모형을 적용하여 실험하였다. 실험 결과 목적함수의 가중치에 따라 다양한 파레토 최적해를 산출할 수 있었으며, 기존의 해보다 전체 작업종료 시간을 약 6% 감소시켰으며 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 최적화 모형을 적용할 경우 설비의 추가적인 확장 없이도, 철도 컨테이너 터미널의 처리효율 향상을 가져올 수 있음을 의미한다.

• 산업공학
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• 제21권1호
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• pp.75-84
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• 2008

It is a difficult task for decision makers(DMs) to choose an appropriate release plan which balances the conflicts between water storage and hydro-electric energy generation in a multi-reservoir operation problem. In this study, we proposed a DEA-based ranking procedure by which the DM can rank the potential alternatives and select the best solution among the Pareto-optimal solutions. The proposed procedure can resolve the problem of mix inefficiency that may cause errors in measuring the efficiency of alternatives. We applied the proposed procedure to the multi-reservoir operation problem for the Geum-River basin and could choose the best efficient solution from the Pareto-set which were generated by the Coordinated Multi-Reservoir Operating Model.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.474-477
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• 2009

본 연구에서는 5MW급 수평축 풍력발전 블레이드에 대한 정격풍속과 낮은 풍속 영역을 고려하여 풍속에 대한 다점 최적설계를 수행하였다. 다점 최적설계를 수행하기 위해 블레이드 해석은 Blade Element and Momentum theory를 이용 하였으며, 설계 시 적용된 기저형상은 NREL에서 제안한 5MW급 풍력터빈 블레이드이다. 최적화 과정을 통해 얻어진 최적해의 집합에 대하여 L2 Norm을 통한 파레토분석을 하였으며, 이를 통해 기저형상의 연간 에너지생산량과 설비 이용률을 보다 향상 시킬 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.331-334
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• 2010

본 논문에서는 준능동 TMD가 설치된 고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위하여 다목적 유전자알고리즘(MOGA)을 이용한 퍼지관리제어기를 개발하였다. 퍼지관리제어기는 하위제어기인 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘과 스카이훅(skyhook) 제어알고리즘에 의해서 결정된 제어명령을 적절하게 하나로 합치는 역할을 한다. 다목적 유전자알고리즘의 최적화 과정에서 75층의 가속도 응답과 준능동 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 다목적 유전자알고리즘 최적화과정을 통하여 퍼지관리제어기의 파레토 최적해집합을 효과적으로 얻을 수 있었다. 다목적 유전자알고리즘에 의하여 개발된 퍼지관리제어기는 가중합방법의 제어기보다 매우 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.395-398
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• 2002

본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.43-52
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• 2007

공개 웹 서비스의 수효가 증가하면 동일한 기능을 제공하는 웹 서비스가 여러 개 존재하게 될 것이다. 이들은 가격, 응답 시간, 가용성 등 다양한 QoS 특성들을 가지게 되는데, 주어진 QoS 제약을 만족하며 가장 적합한 서비스를 선택하는 것은 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 병행 분기와 응답시간 제약을 중점적으로 고려하여 서비스의 선택 모형을 연구하였다. 다차원 다중선택 Knapsack 모형을 기본으로, 각 프로세스 실행 경로 별로 응답시간 제약조건을 갖는 방안과 전체 서비스 타입에 대하여 하나의 응답시간 제약조건을 갖는 방안, 그리고 특정 경로에 대해서만 응답시간 제약 조건을 적용하는 방안을 제시하고, 실험을 통하여 서비스 수, 병행 분기의 수 그리고 제약 조건 값의 크기 등의 변화에 따른 각 방안의 성능을 살펴보았다. 실험에 사용된 데이터를 기준으로 볼 때, 파레토 우세를 이용하여 후보 서비스 수를 줄이는 것은 매우 효과적이며, 중소규모의 복합 웹 서비스에서는 전체 서비스 타입에 대하여 하나의 응답시간 제약을 설정한 방안이 실행시간과 탐색 해의 최적 해 근접도 면에서 효율적인 것으로 분석되었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.73-80
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• 2010

상수도관망의 최적설계는 단목적함수와 고정된 수리학적 변수로 구성된 비용최소화의 문제로 시작되었다. 하지만, 미래의 불확실한 수요량의 변동과 같이 상수도관망 내에 존재하는 여러 불확실성을 고려하여 설계하는 것이 실제 상수도관망의 거동을 보다 적절히 예측하는 것이다. 따라서 상수도관망 내 존재하는 불확실성을 양적으로 고려하는 다양한 방법이 연구되어 상수도관망의 최적설계에 반영되었고, 다목적함수를 사용한 최적화문제도 다루게 되었다. 본 연구에서는 관망의 절점에서의 수요량과 관의 조도계수를 불확실성을 가진 변수로 두고, 비용 최소화와 관망의 강건성 (Robustness)을 최대화 하는 두 가지 목적함수를 가진 다목적함수 최적화 문제를 다루었다. 최적화 과정은 비용최소화와 불확실성을 고려한 최종 최적화의 두 과정으로 나뉜다. 각 절점에서의 수요량과 관의 조도계수는 베타확률밀도함수 (Beta PDF)를 사용, Latin Hypercube 샘플링 방법으로 불확실성을 고려하였고, 다목적함수의 최적화는 유전자 알고리듬 (Multi-objective Genetic Algorithms, MOGA)을 사용하였다. 제안된 방법은 New York Tunnels이라는 실제 상수도관망에 적용하여 적용성을 검증 하였고 그 결과를 분석하였다. 다목적 최적화 문제에서 최적화가 진행될 수 록 초기 값에 모여 있던 점들이 그 점 주위를 시작으로 해 공간에 최적 해를 찾아 오른쪽 아래 부분으로 탐색해 나가는 것을 확인할 수 있었고 최적설계의 해는 해 공간에서 Pareto Front를 구성하며 파레토 최적해를 구하였다.