• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.206-211
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• 2006

수량화 문제는 n개의 성질을 갖는 m개의 개체들을 각 개체들의 유사도(similarity)를 가장 잘 반영하도록 p차원의 공간 상에 대응시키는 문제이다. 본 논문에서는 물리학에서의 열평형 상태(thermal equilibrium state)에서 분자시스템의 해석적 근사 움직임에 대한 이론인 평균장 이론(mean field theory)에 의한 분자의 평균 변화량 계산과 어닐링(annealing) 방법에 의한 평균장 신경회로망(mean field neural network)을 수량화 문제(quantification analysis problem)의 해결에 적용하였다. 그 결과, 제안한 최적화 응용기법 이 기존의 고유치 분석방법(eigen value analysis)에 비해 비용측면에서 좀 더 최적에 가까운 해답을 찾아낼 수 있음을 확인하였다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2001년도 공동학술대회
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• pp.225-231
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• 2001

최근 인구 증대 및 도시 집중화에 따른 지상공간 부족의 대안 및 택지 이용도 효율 방안으로 지하공간 개발의 필요성이 증대되고 있다 특히 날로 증대되고 있는 지하공간에서의 문제점으로 설계 및 용도에 적합한 환기 시스템의 도입 및 운영의 미흡으로 공기질 악화 현상과 국민 보건상의 문제로 노출되고 있는 실정이다. 환기시스템은 일상적 공간환기는 물론 화재시의 배연기능을 포함한다. 따라서, 정상적인 작동(일반 환기)과는 별도로 비정상 환경(화재시의 배연)에서의 중요성이 인식되고 있다. 따라서, 시스템 설계 오류는 화재발생시 중대한 인명피해로 연결됨으로서 그 중요성은 아무리 강조하여도 지나침이 없다 이미 미국, 일본, 노르웨이 등의 선진 외국에서는 지하공간의 최적환경 개선은 국민 삶의 질 향상이라는 관점 하에 꾸준히 진행되어오고 있다. $^{(1~3)}$ 우리나라에서도 서울1기 지하철을 시작으로 교통난의 해소를 위하여 2005년까지 총연장 60km에 이를 것으로 전망됨에 따라 지하공간의 공기질 개선 및 화재시의 배연설비의 최적화가 요구된다.(중략)

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.917-920
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• 2016

전통적 도래각 추정기법[1]과 별개로 2004년 이후 입사신호의 입사방향은 공간 영역에서 희소도(sparsity)를 가짐을 이용한 도래각 추정 기법이 제안되었다. 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF 알고리즘에 이용되는 비용함수는 비선형 다변수 최적화문제이다. 적절한 변환을 통하여 해당 비용함수는 볼록 최적화 (convex optimization) 문제로 표현할 수 있다. 볼록 최적화 문제는 제한조건이 있는 최적화 문제이며 제한조건에 포함되는 상수를 지정해야 한다. 본 연구에서는 제한조건에 포함되는 사용자지정 상수값 결정법을 제안한다. 잡음의 실수부와 허수부가 서로 독립인 평균 0인 정규분포를 따름을 이용하여 제한조건에 포함되는 행렬의 Frobenius norm의 평균을 유도할 수 있으며, 이를 이용하여 제한조건에 포함되는 상수를 결정할 수 있다. 제안된 방법에 의해 결정된 상수를 이용한 SpSF 알고리즘이 실제로 동작함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1071-1083
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• 2005

최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-55
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• 2009

본 연구는 확률적 시스템에서 관심 성과함수의 기대치의 최적을 유도하는 서비스 자원의 최적 배분 문제를 조사하였다. 이러한 목적으로 통제변수를 활용하여 성과함수 기대치에 대한 서비스 자원 파라미터의 gradient를 구하는 방법을 제안하고 이를 최적화 기법의 탐색과정에 적용하여 가용 자원의 최적 배분 문제를 분석하였다. 제안된 gradient 추정 방법은 시뮬레이션 실험에서 입력 파라미터의 차원이 증가하더라도 추가로 표본점의 수를 증가시킬 필요가 없이 단일점에서 시뮬레이션 반응 결과만을 활용하고 또한 시뮬레이션의 발전과정에서 성과함수와 입력 파라미터 사이의 논리적인 관계를 기술할 필요가 없어 적용하기에 편리하다고 볼 수 있다. 본 연구의 결과를 다 차원 파라미터 공간으로의 확장하는 문제와 다양한 형태의 시뮬레이션 모형으로 적용 문제는 향후 연구해야 할 과제로 생각된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1090-1098
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• 2014

이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.297-305
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• 1999

본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 이진 위상 홀로그램의 설계시 요구되는 조합 최적화 문제(combinatorial optimization problem)를 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하고자한다. 이진 위상 홀로그램의 설게는 출력 면에서 원하는 이미지를 생성하기 위하여 홀로그램의 각 셀에 이진 위상을 결정하는 것으로 최적화 문제로 귀착된다. 유전자 알고리즘을 이진 위상 홀로그램 설계에 효율적으로 적용하기 위하여 이차원 염색체 부호화 및 주기성을 고려한 교차 연산자등을 사용하면, 그 결과 홀로그램 설계시 요구되는 이차원 퓨리에 변환(Fourier transform)을 자연스럽고 효율적인 방법으로 수행할수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하여 구한 최적의 이진 위상 배열로 공간 빛 변조기(spatial light modulator, SLM)를 이용하여 광학적으로 이미지를 재생하고, 재생된 광학 이미지는 원하는 이미지와 거의 일치함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권2호
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• pp.216-224
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• 2000

공간 계획 시스템(Spatial Layout Planning System)은 사용자의 요구에 따라 사각의 자원을 일정 공간 안에 할당하고 사용자의 만족도를 최대화함으로써 공간 효율성을 최적화하는 시스템이다. 공간 계획 문제는 방대한 범위의 공간을 탐색해야 하므로 시간과 공간적 측면에서 높은 복잡도(Complexity)를 갖는 문제이다. 또한 특정 영역의 수정 요구나 재설계 요구와 같은 사용자의 동적인 요구 사항들을 수용할 수도 있어야 한다. 본 논문에서는 CSP(Constraint Satisfaction Problems) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용함으로써 효과적으로 공간 계획 문제를 해결할 수 있도록 하였으며 사용자의 요구에 따라 변화되는 제약조건은 지능형 사용자 인터페이스 모델을 통해 좀 더 향상된 결과가 도출될 수 있도록 설계 및 구현하였다. 또한, 2차원 도면에서의 수정 요구에 대한 편이성과 시각적 검증을 위해 웹 환경 하에서의 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용한 3차원 도면을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.829-839
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• 2004

정수계획법에 기반 한 기법들은 다양한 승무일정계획 최적화 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 정수계획법은 대상 문제의 제약조건 및 목적함수가 모두 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있으며 문제의 규모가 클 경우 과도한 수행 시간과 메모리 자원을 요구하게 된다. 반면 이웃해 탐색 기법과 같은 휴리스틱 탐색 기법은 대상 문제의 제약조건이나 목적함수의 형태에 관계없이 쉽게 적응이 가능하다. 그러나 이웃해 탐색 기법은 복잡한 탐색 공간을 탐색할 경우 국소 최적해에 도달한 후 국소 최적해로부터 쉽게 빠져나오지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이웃해 탐색 기법과 정수계획법의 장점을 효과적으로 결합하기 위한 방안을 제시하고 있으며 실제 운행중인 지하철 승무일정계획 문제에 적용해 봄으로써 대규모 승무일정계획 최적화 문제에 성공적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2001

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.