• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제27권2호
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• pp.1-23
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• 2022

For its essential importance as a resource, sustainable development of groundwater has been major research interests for many decades. Conventional characterization of aquifer and groundwater has relied on borehole data from observation well. Although borehole data provide useful information on yield and flow of groundwater, it is often difficult and sometimes costly to estimate the spatial distribution of groundwater in entire aquifer. Geophysical probing is an alternative techique that provides such information due to its capability to image subsurface structures as well as to delineate spatial distribution of hydraulic parameters. This study presents various technical information about geophysical probing to estimate main characteristics of aquifer for groundwater exploitation. Subsequently, we analyzed representative cases, in which geophysical methods were applied to identify the location of the groundwater, classify freshwater and brine, derive hydraulic constants, and monitor groundwater.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.669-680
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• 2001

유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권5호
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• pp.605-617
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• 2020

In this study, the experimental tests for the direct tensile strength measurement of Ultra-High Performance Concrete (UHPC) were numerically modeled by using the discrete element method (circle type element) and Finite Element Method (FEM). The experimental tests used for the laboratory tensile strength measurement is the Compressive-to-Tensile Load Conversion (CTLC) device. In this paper, the failure process including the cracks initiation, propagation and coalescence studied and then the direct tensile strength of the UHPC specimens measured by the novel apparatus i.e., CTLC device. For this purpose, the UHPC member (each containing a central hole) prepared, and situated in the CTLC device which in turn placed in the universal testing machine. The direct tensile strength of the member is measured due to the direct tensile stress which is applied to this specimen by the CTLC device. This novel device transferring the applied compressive load to that of the tensile during the testing process. The UHPC beam specimen of size 150 × 60 × 190 mm and internal hole of 75 × 60 mm was used in this study. The rate of the applied compressive load to CTLC device through the universal testing machine was 0.02 MPa/s. The direct tensile strength of UHPC was found using a new formula based on the present analyses. The numerical simulation given in this study gives the tensile strength and failure behavior of the UHPC very close to those obtained experimentally by the CTLC device implemented in the universal testing machine. The percent variation between experimental results and numerical results was found as nearly 2%. PFC2D simulations of the direct tensile strength measuring specimen and ABAQUS simulation of the tested CTLC specimens both demonstrate the validity and capability of the proposed testing procedure for the direct tensile strength measurement of UHPC specimens.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.111-120
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• 2017

This paper proposes an improved standard genetic algorithm (GA) of making a near optimal schedule for integrated process planning and scheduling problem (IPPS) considering tool flexibility and tool related constraints. Process planning involves the selection of operations and the allocation of resources. Scheduling, meanwhile, determines the sequence order in which operations are executed on each machine. Due to the high degree of complexity, traditionally, a sequential approach has been preferred, which determines process planning firstly and then performs scheduling independently based on the results. The two sub-problems, however, are complicatedly interrelated to each other, so the IPPS tend to solve the two problems simultaneously. Although many studies for IPPS have been conducted in the past, tool flexibility and capacity constraints are rarely considered. Various meta-heuristics, especially GA, have been applied for IPPS, but the performance is yet satisfactory. To improve solution quality against computation time in GA, we adopted three methods. First, we used a random circular queue during generation of an initial population. It can provide sufficient diversity of individuals at the beginning of GA. Second, we adopted an inferior selection to choose the parents for the crossover and mutation operations. It helps to maintain exploitation capability throughout the evolution process. Third, we employed a modification of the hybrid scheduling algorithm to decode the chromosome of the individual into a schedule, which can generate an active and non-delay schedule. The experimental results show that our proposed algorithm is superior to the current best evolutionary algorithms at most benchmark problems.

• 청정기술
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• 제18권3호
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• pp.250-258
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• 2012

최근 나노기술의 급격한 발전은 산업 및 바이오의약 등 다양한 분야에 새로운 활용 가능성을 제시하고 있다. 그러나 나노물질과 나노소비재의 연간 생산량이 증가하고 있어서, 의도하지 않은 환경 노출이 야기되고 있다. 따라서 지속적인 나노기술의 발전을 위해서도 나노폐기물에 관한 효과적인 관리가 필요하다. 현재까지는 나노폐기물을 효율적으로 처리할 수 있는 기존의 처리시설이 없는 실정이다. 이에 본 총설에서는 몇 가지 주제에 관하여 기술하고자 한다. 국내외의 나노물질 및 나노소비재 현황을 파악하고, 나노폐기물의 정의와 주요 발생원이 무엇인지 파악하였다. 또한 기존의 폐기물 처리시설로 나노 폐기물을 처리 가능한지를 살피고, 개발되고 있는 새로운 처리법을 조사하였다. 마지막으로 나노물질에 관한 환경 규제를 거론하고, 나노폐기물에 관한 책임 있는 관리에 관한 새로운 나노폐기물 패러다임을 제시하고자 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.1-12
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• 2016

최적화 분야에서 Harmony Search Algorithm (HSA)은 근래에 개발된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘의 하나로, HSA가 개발된 이래 공학, 자연과학, 의약학 등 다양한 분야에서 많은 연구자들에 의해 활용되어왔다. 현재 최적화 대상 문제들의 복잡성이 날로 증가하고 있으며 이에 따라 기존 최적화 기법에 대한 효율을 개선하는 방법론 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 HSA의 구조적 특성에 초점을 맞추어 해탐색 능력을 향상시키는 것을 목표로 하여 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Multi-layered Harmony Search Algorithm (MLHSA)을 제안하였다. 개발된 MLHSA는 기존 HSA에 추가적으로 구조적인 특성을 부여하여 전역 탐색 및 지역 탐색 성능을 개선하였다. 또한, 제안된 기법의 효율성과 적용성을 검증하기 위해 이전 최적화 알고리즘 관련 문헌에서 다양한 알고리즘이 적용된 바 있는 수학적 최적해 탐색 문제와 상수도 관망의 최적 관경 설계에 MLHSA를 통한 최적화를 수행하였다. 적용 결과 본 연구에서 개발된 MLHSA는 기존 알고리즘을 효과적으로 대체할 수 있는 최적화 기법임을 확인할 수 있었다.