• 천문학논총
• /
• 제30권2호
• /
• pp.359-361
• /
• 2015

We use the millennium simulation for studying the evolution of groups of galaxies over time. We find fossil and non-fossil groups as well as old and young groups at redshift z = 0 and follow them back in time to investigate the evolution of their parameters, such as mass assembly, luminosity gap and halo mass concentration. We find that fossils assemble a larger fraction of their mass at z = 0 than controls. The magnitude gaps between fossil and non-fossil groups are not the same because of major and minor mergers, in old and young groups as well. We also find that WMAP1 and WMAP7 cosmologies lead to the same evolutionary history for fossil and control groups.

• 천문학논총
• /
• 제30권2호
• /
• pp.473-474
• /
• 2015

Halo merger trees are the essential backbone of semi-analytic models for galaxy formation and evolution. Srisawat et al. (2013) show that different tree building algorithms can build different halo merger histories from a numerical simulation for structure formation. In order to understand the differences induced by various tree building algorithms, we investigate the impact of halo merger trees on a semi-analytic model. We find that galaxy properties in our models show differences between trees when using a common parameter set. The models independently calibrated for each tree can reduce the discrepancies between global galaxy properties at z=0. Conversely, with regard to the evolutionary features of galaxies, the calibration slightly increases the differences between trees. Therefore, halo merger trees extracted from a common numerical simulation using different, but reliable, algorithms can result in different galaxy properties in the semi-analytic model. Considering the uncertainties in baryonic physics governing galaxy formation and evolution, however, these differences may not necessarily be significant.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제3권1호
• /
• pp.43-48
• /
• 2005

In this paper, the adaptive fuzzy logic controller(AFLC) is proposed, which uses real-coding genetic algorithm showing a good performance on convergence velocity and diversity of population among evolutionary computations. The effectiveness of the proposed AFLC was demonstrated by computer simulation for speed control system of AC servo motor. As a result of simulation for the AC servo motor, it is shown the proposed AFLC has the better performance on overshoot, settling time and rising time than the PI controller which is used when tuning AFLC.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제26권6호
• /
• pp.797-807
• /
• 2020

Due to the influence of nonlinearity and time-variation, it is difficult to establish an accurate model of concrete frame structures that adopt active controllers. Fuzzy theory is a relatively appropriate method but susceptible to human subjective experience to decrease the performance. This paper proposes a novel artificial intelligence based EBA (Evolved Bat Algorithm) controller with machine learning matched membership functions in the complex nonlinear system. The proposed affine transformed membership functions are adopted and stabilization and performance criterion of the closed-loop fuzzy systems are obtained through a new parametrized linear matrix inequality which is rearranged by machine learning affine matched membership functions. The trajectory of the closed-loop dithered system and that of the closed-loop fuzzy relaxed system can be made as close as desired. This enables us to get a rigorous prediction of stability of the closed-loop dithered system by establishing that of the closed-loop fuzzy relaxed system.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.683-688
• /
• 2018

최근 하이브리드 전기자동차의 보급 확대에 따라 전기에너지 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 전기에너지 수요에 대응하기 위해 에너지 하베스팅 기술을 이용해 자가발전이 가능한 3가지 구조의 현가장치 적용 선형 발전 시스템을 ANSYS MAXWELL을 사용하여 전자기 시뮬레이션을 통해 각 구조의 발전 특성을 비교 분석 하였다. 다음으로 각 모델에 대해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization)툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)을 사용하여 최적설계를 수행하였다. 3가지 설계변수를 선정하여 실험계획법 기법 중 직교 배열표(Orthogonal Array)를 이용해 도출한 18개의 실험 점에 대해 전자기 해석을 통해 완성한 실험계획법을 바탕으로 근사 모델을 생성하였으며 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용한 최적 설계를 수행하였다. 마지막으로 초기 모델과 동일한 해석 조건을 사용해 최적 설계 결과 모델에 대한 전자기 시뮬레이션을 통해 최적설계 결과를 검증 하였다. 각 선형 발전기 모델에 대해 최적의 구조에 대한 발전 특성을 비교한 결과 8pole-8slot, 12pole-12slot, 16pole-16slot 구조에서 최대 발전량은 각각 366.5W, 466.7W, 579.7W로 slot, pole 조합 수가 많아질수록 발전량이 증가하는 결과를 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.169-178
• /
• 2010

행위자 기반 시뮬레이션은 시스템을 구성하고 있는 개체들이 자율적인 판단과 기억에 의해 상호 영향을 주면서 주어진 환경에 대응할 때 일정 시간이 경과한 후 시스템에 어떠한 현상이 발생하는가를 관찰하기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 팀 결성의 행태를 분석하기 위한 행위자 기반 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 팀의 결성은 팀 구성원 개개인의 선택과 판단에 의하지만 어느 한 개인의 일방적인 의사에 의해 이루어지기 보다는 여러 구성원의 상호 관계에 의한 것이라는 점, 그리고 이렇게 구성된 팀의 성취도는 경험이 반복될수록 변화한다는 점 등이 생태학적인 접근법을 가능하게 한다. 개발한 모형은 Netlogo 4.1으로 구현하였고 모의시험을 통해 검증하였다. 모의시험의 결과는 행위자 기반 시뮬레이션의 특성인 규칙의 적용 및 판단, 기억 및 진화의 속성을 잘 묘사할 수 있음을 보여주었다. 개발한 모형을 발전시킴으로써 팀 결성의 다양한 생태학적 분석에 적용이 가능하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.33-40
• /
• 2013

본 논문은 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션을 바탕으로 한 한국군 GOP 경계시스템에 관한 연구이다. 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 기반 소프트웨어인 MANA를 이용하여 다양한 시나리오를 모델링하고 유전학적 알고리즘을 통해 침투 양상이 변화하는 적에 대해 분석하였다. 우리는 유전학적 알고리즘을 이용하여 침투하는 적의 최적화된 행동에 근사하는 값을 구하기 위해 최적화 모델을 구성하였다. 그 결과는 GOP 경계시스템에서 침투하는 적의 행동에 대한 최적화가 경계시스템의 효과성에 현저한 차이를 가져온다는 점과 침투하는 적의 아군 자산에 대한 회피 정도는 각각의 자산의 중요성을 반영한다는 점에서 두 가지 중요한 통찰력을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.330-336
• /
• 2014

연속교반탱크반응기, 담수화 플랜트, 증류탑, pH 중화 프로세스 등을 포함한 많은 산업용 프로세스들은 높은 비선형성과 시변 특성으로 인해 제어가 까다로워 보다 정밀하고 안정된 성능을 가지는 제어기를 설계하려는 많은 노력들이 있어 왔다. 본 논문에서는 기존 연구의 단점을 개선한 CSTR 프로세스의 농도제어용 PID 제어기를 동조하는 문제를 다룬다. 액추에이터 포화 문제를 극복하기 위해 PID 제어기에는 적분기 안티와인드업 피드백 루프가 구성되며, PID 제어기의 파라미터는 전체 제어 프로세스가 만족스러운 설정치 추종 성능을 가지도록 진화연산(EA)에 의해 동조된다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 설정치 추종 성능, 외란 억제 성능과 파라미터 변동에 대한 강인성을 확인한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.218-219
• /
• 2011

본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.501-507
• /
• 2011

본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.