• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1873_1874
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• 2009

본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층의 활성함수로서 Fuzzy C-Means 클러스터링을 사용하며 더 나아가 모델의 최적화를 위해 PSO 알고리즘을 사용하여 은닉층의 노드 수와 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 NOx 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.24 no.6 s.177
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• pp.1408-1418
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• 2000

Gradient-based optimization methods are inefficient in applications which require expensive function evaluations, and useless in applications where objective and/or constraint functions are 'noisy' due to modeling and cumulative numerical inaccuracy since gradient evaluation results cannot be reliable. Moreover, it is difficult to be integrated with commercial analysis software, and they cannot be employed when only experimental analysis results are available. In this research an optimization program based on a response surface method has been developed to overcome the aforementioned difficulties. Various methods for design of experiments and new proposed approximation models are implemented in the program. The effectiveness of the optimization program is tested on several test problems and results are discussed.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.12 no.3
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• pp.120-131
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• 1997

This paper presents an approximate reanalysis methods of structures based on substructuring for an effective optimization of large-scale structural systems. In most optimal design procedures the analysis of the structure must be repeated many times. In particular, one of the main obstacles in the optimization of structural systems are involved high computational cost and expended long time in the optimization of large-scale structures. The purpose of this paper is to evaluate efficiently the structural behavior of new designs using information from previous ones, without solving basic equations for successive modification in the optimal design. The proposed reanalysis procedure is combined Taylor series expansions which is a local approximation and reduced basis method which is a global approximation based on substructuring. This technique is to choose each of the terms of Taylor series expansions as the basis vector of reduced basis method in substructuring system which is one of the most effective analysis of large -scale structures. Several numerical examples illustrate the effectiveness of the solution process.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.311-312
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• 2006

본 논문에서는 선로 전력조류제약을 고려한 경제급전(SCED : Security-Constrained economic dispatch)에 내점 선형계획법을 이용하여 최적해를 구하는 문제를 다룬다. 최적전력조류(Optimal Power Flow)식으로부터 선로의 유효전력만을 근사화하여 선로 전력조류 제약을 고려할 경제급전(SCED)의 식을 정식화한다. 선형계획법을 적용하여 최적해를 구하기 위해서 발전기출력과 유효전력, 부하, 손실과의 관계를 이용하여 경제급전의 식을 선형화 하는 알고리즘을 제시한다. 선형화 알고리즘은 목적함수로 계통 발전기의 총 연료비를 취하고 전력수급평형식으로 발전기출력증분에 대한 선로의 증분손실계수를 이용하며, 선로의 제약조건은 일반화발전 분배계수(GGDF : Generalized Generation Distribution Factor)를 이용하여 선형화한다. 최적화 기법으로서 내점법(Interior Point Method)을 적용하고자 하며 사례연구를 통하여 선형계획법 중 가장 많이 사용하는 심플렉스(Simplex)법과의 수렴특성을 비교하여 내점 법의 효용성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2089-2090
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• 2006

본 논문은 기호 코딩 및 정보입자를 이용한 유전자 알고리즘의 전방향 퍼지 집합 기반 뉴럴네트워크 (Information Granules and Symbolic Encoding-based Fuzzy Set Polynomial Neural Networks ; IG and SE based FSPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델은 각 입력에 대해 MFs의 개수 만큼 규칙을 생성하는 Fuzzy 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)를 그대로 사용한다. 그리고 IG based gFSPNN의 평가을 위해 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능 및 근사화 능력의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2091-2092
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• 2006

본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 유전자 알고리즘의 기호코딩을 이용한 정보입자 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Information Granules based genetic Fuzzy Polynomial Neural Networks ;IG based gFPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍 절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델의 전반부 구조와 후반부 구조는 기존 모델에 구성을 그대로 사용한다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.37 no.3
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• pp.64-74
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• 2014

We show how a supplier can peg cost measures to the reliability of his time guarantees via the penalty costs considered in the framework. The framework also enables us to study the connections between the logistics network and the market. In this context, we show that even when the market base increases significantly, the supplier can still use the logistics network designed to satisfy lower demand density, with only a marginal reduction in profit. Finally we show how the framework is useful to evaluate and compare various logistics system improvement strategies. The supplier can then easily choose the improvement strategy that increases his profit with the minimal increase in his logistics costs.

• Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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• 2004.05a
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• pp.19-22
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• 2004

A scheme of shape optimization by new approximation approach is applied to design of a flow guide in three-dimensional extrusion processes. The optimization scheme is presented to reduce computation time fur the optimization process and applied to an H-section extrusion problem for verifying the efficiency and the usefulness. The object of optimization is to minimize the deviation of exit velocity and control points of a Bezier curve describing the shape of the flow guide are regarded as design variables. The effectiveness of the proposed scheme is then demonstrated through the applied example.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.14 no.5
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• pp.498-503
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• 2003

We analyze the electro-optic polarization transmission characteristics of liquid crystal cells in the Poincare sphere representation. We determine fundamental conditions on maximizing of brightness and contrast ratio of liquid crystal display devices for polychromatic light by use of retardation films. For optimizing two colors, at least two properly designed retardation films are needed, and for three wavelengths, either it can be approximated to the two-color case or three retardation films are needed.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.