• 한국항공우주학회지
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• 제41권7호
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• pp.509-515
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• 2013

본 연구에서 익형 형상 설계를 위해 전역적 다목적 최적화 기법인 적응영역 다목적 유전자 알고리즘 코드를 개발하였다. 저마하수에서 최대 양력과 순항조건에서 최대 양항비를 동시에 만족시키기 위해 목적함수로 양력계수와 양항비를 선정하였으며, 익형 형상 설계를 위해 PARSEC 기법을 이용하였다. 그 결과 참조 익형 대비 나은 공력 특성을 나타내는 2개의 익형이 선택되었으며 최대 양력과 양항비는 첫 번째 익형에 대해 약 4.89%, 5.38% 증가하였으며, 두 번째 익형에 대해 약 7.13%, 4.33% 증가하였다.

• Computers and Concrete
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• 제2권5호
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• pp.411-421
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• 2005

A linear programming problem of the optimal proportioning of concrete aggregates is discussed; and a self-adaptive genetic algorithm is developed to solve this problem. The proposed method is based on changing a range of variables for capturing the feasible region of the optimum solution. A computational verification of this method is compared with the results of the linear programming.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.147-154
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• 2013

LED 통신 환경에서 Adaptive Genetic Algorithm을 적용한 수신전력 변동 범위를 최적화하는 방안을 제안한다. 유전자 알고리즘을 이용해 고정 또는 이동 사용자를 위해 동적으로 전력 분배를 최적화함으로써 적응성, 환경 특성 및 사용자의 이동 패턴으로부터 독립하여 맞춤형 시스템 설계의 필요성을 없애므로 사용자의 편리성을 쉽게 높일 수 있다. 또한 실내 모든 위치에서 전력편차를 줄임으로써 에너지 절감 할 수 있다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 제안방식은 장애물이 존재하지 않은 빈 방을 고려하였으며, 전력편차는 $10.5{\mu}W$가 감소하였으며, 약 10%의 수신 전력 편차를 감소시킬 수 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 제안한 유전자 알고리즘이 기존의 방법과 비교하였을 때, 최적값으로의 수렴이 개선되어서 에너지 절감 측면에서 효율적임을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권3호
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• pp.248-254
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• 2009

유전자 알고리즘은 공기역학적 최적 형상 설계를 위해 매우 유용한 도구임에도 불구하고 인구수 기반의 탐색 알고리즘이 내포하고 있는 과도한 계산 시간으로 말미암아 제한적으로 적용된다. 본 연구에서는 과도한 계산 시간을 줄이고 정확한 최적해를 유도하기 위해 근사모델인 역전파 신경망과 전역적 최적화 기법인 실수기반 적응영역 유전자 알고리즘을 결합한 하이브리드 기법을 제안한다. 그 결과 하이브리드 기법이 에어포일의 항력 및 최적화 계산 시간 측면에서 일반적인 유전자 알고리즘 대비 14%, 33% 향상된 결과를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1278-1282
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• 2003

A new interacting multiple model (IMM) method using intelligent input estimation (IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The genetic algorithm (GA) is utilized to optimize a fuzzy system for a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권7호
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• pp.601-608
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• 2015

유연날개의 공력 및 구조 설계값을 설계 변수로 하여 정적 상태에서의 정적 공탄성해석 및 최적화를 수행하였다. 정적 공탄성해석과 최적화를 위해 상용 해석소프트웨어들이 연계된 강건한 다분야 최적설계 시스템을 개발하였다. 최적화 설계변수로는 가로세로비, 테이퍼비, 후퇴각과 날개 위아래 스킨 두께를 설정하였다. 전역적 다목적 최적화를 위해 실수기반 적응영역 다목적 유전자 알고리즘을 적용하였으며 계산시간을 줄이기 위해 메타모델로 서포트벡터회귀 기법을 적용하였다. 유연날개에 대한 파레토 결과 분석을 통해 최대 항속시간과 최소 중량에 대한 최적 결과를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 2003

A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.