• 한국항행학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.62-67
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• 2009

VLSI 설계를 위한 회로 시뮬레이션, 영상처리, 구조 공학, 항공역학 등 공학 분야에서 대형 선형시스템 방정식의 해를 구하기 위해 고성능 컴퓨터에 대한 요구가 증가되고 있다. 이런 요구를 충족하기 위해 많은 다양한 병렬처리시스템이 제안되고 제작되고 있다. 선형시스템의 특성에 따라 그 해를 구하기 위한 적절한 알고리즘이 필요하다. 선형시스템 방정식의 해를 구하기 위해 여러 가지 직접법, 반복법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 대형 스파스 행렬 형태를 가진 선형시스템 방정식의 해를 구하기 위해 지능적인 병렬반복법을 제안하고 효율성을 시뮬레이션에 의해 증명하였다.

• 전산구조공학
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• 제8권1호
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• pp.173-186
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• 1995

2가지 이상의 재질로 결합된 구조물이 온도 변화를 받으면 열응력이 발생한다. 이러한 응력은 재질간의 열팽창계수가 서로 상이하여 생긴다. 본 논문에서는 균일한 온도변화를 받는 복합 재료로 이루어진 축대칭 원판(disk)에 대한 응력상태를 구하는 공식을 유도하였다. 먼저, 재료역학원리를 이용하여 근사해를 구한 후, Eigenfunction series를 전개하여 탄성학적인 정확해(Exact Solution)를 구하였다. 또한 정확해는 유한요소법으로 구한 해와 비교하였다. 상기 근사해로는 연계면에서의 응력분포를 예측하는 데 어려움이 있었으나, 정확해는 유한요소법으로 구한 결과와 대체로 일치하고 있어 응력분포를 충분히 예측할 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 구한 정확해(Exact Solution) 공식은 복합재료로 구성된 구조물의 연계면에서의 응력분포를 결정하는 데 유용하다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권3호
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• pp.228-236
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• 2007

비대칭 트렌치 지형 위를 통과하는 장파의 해석 해를 유도하였다. 트렌치 내부의 수심은 트렌치 중심으로부터 거리의 멱에 비례하여 감소한다. 장파의 가정을 사용하여 지배 방정식인 완경사 방정식을 변수 계수를 갖는 이차 상미분 방정식으로 변환하였으며 멱급수를 이용하여 해석 해를 구하였다. 수치 모델과의 비교를 통하여 해석 해의 타당성을 확인하였다. 다양한 조건에서 해석 해를 계산하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.291-292
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• 2017

한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.185-190
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• 2002

외판원 문제는 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제에 대한 최적해를 구하거나 근사해를 구하는 다양한 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 마스터/슬래이브 모델을 이용하여 외판원 문제를 해결하는 효율적인 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 특히 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킬 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 임의로 생성하여 동적으로 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 또한 개체들이 교환되어질 슬래이브들의 위치를 결정하는 이동 정책을 개발하고 실험하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.57-66
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• 2005

본 연구에서는 얼랑(Erlang)분포의 규모모수에 대 한 축차확률비검정(SPRT)과 관련된 적분방정식의 정학한 해를 구하는 법을 살펴보기로 한다. 축차확률비검정에서 그 평균 표본 개수, 그리고 1종 오류 확률과 2종 오류 확률은 프레돔 형태의 적분 방정식으로 나타나게 된다. 이러한 적분 방정식은 보통 가우시안 쿼드러쳐(qudrature)를 이용하여 근사적으로 그 해를 구하는 것이 일반적이다. 얼랑분포의 경우 이러한 적분방정식의 해가 정확하게 구할 수 있음이 알려져 있다. 본 연구에서는 얼랑분포에서 그 해를 구하는 구체적 방법을 살펴보기로 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.2089-2093
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• 2007

저수지군 연계운영 문제는 서로 상충되는 목적들이 존재하고, 다양한 평가 기준들이 존재하는 다목적 특성을 갖는 문제이다. 때문에 저수지군 연계운영 문제에 다중목적계획법이 많이 사용되고 있으나 문제의 해결을 위해 사용한 다수의 목적간의 가중치 설정에 의사결정자의 주관적요소가 반영 될 수도 있고, 설정된 가중치에 따라 결과 값이 민감하게 반응하여 의사결정자가 바람직한 가중치 설정에 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 다중 목적 특성이 존재하는 저수지군 연계운영 문제에 다요소 의사결정기법 적용하여 바람직한 저수지별 저수 가중치를 선정하는 방법을 제안하는 것이다. 제안하는 저수 가중치 선정 절차는, 우선 GA-CoMOM (Genetic-Algorithm Coordinate Multi-reservoir Operation Model)을 통해 수계 전체 관점에서 저수량과 발전량의 상충되는 목적에 대한 파레토 최적해와 각 최적해에 해당하는 저수지별 저수 가중치를 도출한다. 다음 단계로 다요소 의사결정기법중에 하나인 수정된 거리척도 기반의 DEA 순위 선정 절차를 이용하여 도출된 최적해들의 운영 결과를 평가하여 파레토 최적해군 중에 선호해를 결정하고, 결정된 선호해의 저수지별 저수 가중치를 해당 기간의 저수 가중치로 선정한다. 설명한 선호 가중치 선정 절차를 금강 수계에 적용해 보고 저수지 연계운영에서 바람직한 가중치를 도출할 수 있음을 보인다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권2호
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• pp.31-47
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• 2007

본 연구는 엄격한 시간제약 차량경로문제에 대하여 유전자알고리즘과 휴리스틱 기법을 이용하여 최적해를 산출하는 것이다. 문제해결을 위해 수리적 모형을 구성하고, ILOG-CPLEX를 이용하여 최적해를 산출하였다. 임의 생성방법과 세이빙 휴리스틱을 적용한 초기해 생성, 실행불가능해의 교정과 유전자 알고리즘 종료 후 2-opt, Or-opt 등 해교정 및 해개선을 위한 과정이 추가된 하이브리드 유전자 알고리즘을 구축하여 엄격한 시간제약이 있는 차량경로 문제에 적용하여 솔로몬 예제와 비교하고, 제안한 알고리즘의 해공간탐색능력, 수렴성, 휴리스틱 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.139-147
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• 2012

본 논문에서는 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 1단계로 단축시켰으며, 행과 열의 최소 비용만을 선택하여 비용을 감소시키는 최적화 과정을 거쳐 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 유전자 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 O($n^3$)을 O(n)으로 향상시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 할당 문제에 일반적으로 적용할 수 있는 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.313-316
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• 2005

공진화 알고리즘은 두 개 이상의 개체군이 상호작용하며 진화하는 알고리즘이다. 기존의 진화 알고리즘이 하나의 개체군으로 구성된 정적인 적합도 지형에서 해를 찾는 방식임에 반해 공진화 알고리즘은 두개 이상의 개체군이 동적인 적합도 지형을 제공하여 더 강건하고 빠른 수렴성을 보인다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫번째 모델은 찾고 자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 찾고자하는 해와 이를 보조하는 스키마를 각각 개체군으로 구성해 진화하는 스키마 공진화 알고리즘이다. 세 번째 알고리즘은 해를 구성하는 부분을 두 개의 개체군으로 나누고 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다.