• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.7
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• pp.21-29
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• 2015

This paper proposes a novel two-tier optimization approach for decision making in many-objective problems. Because the Pareto-optimal solution ratio increases exponentially with an increasing number of objectives, simply finding the Pareto-optimal solutions is not sufficient for decision making in many-objective problems. In other words, it is necessary to discriminate the more preferable solutions from the other solutions. In the proposed approach, user preference-oriented as well as diverse Pareto-optimal solutions can be obtained as candidate solutions by introducing an additional tier of optimization. The second tier of optimization employs the corresponding secondary objectives, global evaluation and crowding distance, which were proposed in previous works, to represent the users preference to a solution and the crowdedness around a solution, respectively. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, decision making for some benchmark functions is conducted, and the outcomes with and without the proposed approach are compared. The experimental results demonstrate that the decisions are successfully made with consideration of the users preference through the proposed approach.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.25 no.1
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• pp.1-11
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• 2021

POGO is a dynamic axial instability phenomenon that occurs in liquid-propelled rockets. As the natural frequencies of the fuselage and those of the propellant supply system become closer, the entire system will become unstable. To predict POGO, the propellant (oxidant and fuel) tank in the first stage is modeled as a shell element, and the remaining components, the engine and the upper part, are modeled as mass-spring, and structural analysis is performed. The transmission line model is used to predict the pressure and flow perturbation of the propellant supply system. In this paper, the closed-loop transfer function is constructed by integrating the fuselage structure and fluid modeling as described above. The pogo suppressor consists of a branch pipe and an accumulator that absorbs pressure fluctuations in a passive manner and is located in the middle of the propellant supply system. The design parameters for its design optimization to suppress the decay phenomenon are set as the diameter, length of the branch pipe, and accumulator. Multiple-objective function optimization is performed by setting the energy minimization of the closed loop transfer function in terms of to the mass of the pogo suppressor and that of the propellant as the objective function.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2000.10a
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• pp.443-448
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• 2000

In this paper, multiphase optimization of machine structure is presented. The goal of first step is to obtain (i) light weight, (ii) rigidity statically. In this step, multiple optimization problem with two objective functions is treated using Pareto Genetic Algorithm. Where two objective functions are weight of the structure, and static compliance. The method is applied to a new machine structure design.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1803-1807
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• 2007

본 연구에서는 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형에 대하여 유역의 다양한 유출특성을 잘 반영할 수 있는 매개변수를 산정하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위한 최적화 알고리즘은 다목적 유전자 알고리즘인 NSGA-II를 선정하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지의 목적함수를 대상으로 다양한 함수값을 나타내는 비지배관계의 최적군을 생산하였다. 수 백개로 나타나는 최적군의 다양한 해들 중, 특정 목적함수에 대하여서만 정도가 높거나 낮은 편협한 해들을 배제하고 두루 정도가 높은 값을 나타내는 소수의 비지배해들을 추출하기 위하여 선호적 순서화 기법이 적용되었다. 그 결과 많은 해들 중 단 4개의 해가 최우선해의 위치를 갖는 것으로 나타났으며, 이러한 방법론으로 최적화된 해의 적합성을 살펴보고자 국부최적화 기법인 Powell 방법과 기존에 널리 쓰여온 유전자 알고리즘인 SGA(Simple Generic Algoritm)의 결과와 비교 검정을 수행하였다. 비교한 결과 NSGA-II를 적용하여 산정된 매개변수가 4가지 목적함수 및 관측유량과의 통계치에서 두루 양호한 결과를 나타내었다. 또한 관측유량과 함께 도식하여 살펴본 결과, NSGA-II의 최우선해가 타 자동보정 기법에 비하여 상대적으로 관측치에 보다 잘 부합되는 모의유량을 계산하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.114-114
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• 2018

과거 수십년간 댐의 운영방법은 과거 관측 유입량 자료를 바탕으로 결정되었지만, 미래 기후변화의 불확실성을 고려하면 기존 운영방법이 더 이상 유효하지 않을 수 있다. 따라서, 이에 대응하여 수자원을 적절히 운용하기 위해서는 기후변화의 불확실성을 고려한 댐의 운영방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 예측 유입량의 불확실성을 고려하기 위하여 로버스트(Robust) 의사결정 방법을 댐 운영 최적화에 접목한 다목적 로버스트 최적화(Multi-Objective Robust Optimization) 방법을 제안한다. 이는 기존의 다목적 로버스트 의사결정이론(MORDM, Multi Objective Robust Decision Making)과 로버스트 최적화이론(Robust Optimization)을 결합한 의사결정 방법이다. 로버스트 최적화의 목적함수는 로버스트 항(Robust Term)을 신뢰도, 심각도, 그리고 회복도 등의 여러 관점으로 구성할 수 있으며, 이는 다목적 최적화의 일종으로 볼 수 있다. 본 연구는 신뢰도와 심각도 관점으로 로버스트 항을 적절히 구성하고 그 가중치들을 조절하며, 그에 따라 기후변화의 상황에서 댐 운영의 수행결과가 어떻게 변하는지 의사결정자들이 파악할 수 있도록 가시화한다. 그리고 동시에, 목표하는 댐 운영의 안정성이 다양한 미래 기후변화 시나리오 상에서 유지되도록 하는 로버스트 항과 각 항의 가중치들을 결정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 의사결정자는 여러 측면에서 안정적인 다목적 로버스트 최적화의 해를 찾아갈 수 있다. 댐 운영을 위한 로버스트 최적화를 진행하기 위해서 본 연구는 Robust-SDP(Stochastic Dynammic Programming)을 수행하였으며, 대상유역인 보령댐이 이수기동안 인근지역의 수요량만큼 물을 충분히 공급함을 목적으로 로버스트 최적화를 진행하였다. 아울러, 저수지 용량이 로버스트 최적화에 미치는 영향을 분석하기 위해서 남강댐에 동일한 최적화 방법을 적용하고 이를 비교하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.155-160
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• 2001

To achieve high precision cutting as well as production capability in the machine tool, it is needed to develop excellent rigidity statically, dynamically and thermally as well. In order to predict the qualitative behavior of a machine tool, simultaneous analysis of mechanics and heat transfer is required. Generally, machine tool designers have solved designing problems based on partial estimation of the specified rigidity. This study clears the inter-relationship between therm, and propose multi-phase optimization of machine tool structure using a genetic algorithm. The multi-phase solution method is consists of a series of mechanical design problem. At this first phase of static design problem, multi-objective optimization for the purpose of minimization of the total weight and static compliance minimization is solved using the Pareto Genetic Algorithm.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.331-334
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• 2010

본 논문에서는 준능동 TMD가 설치된 고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위하여 다목적 유전자알고리즘(MOGA)을 이용한 퍼지관리제어기를 개발하였다. 퍼지관리제어기는 하위제어기인 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘과 스카이훅(skyhook) 제어알고리즘에 의해서 결정된 제어명령을 적절하게 하나로 합치는 역할을 한다. 다목적 유전자알고리즘의 최적화 과정에서 75층의 가속도 응답과 준능동 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 다목적 유전자알고리즘 최적화과정을 통하여 퍼지관리제어기의 파레토 최적해집합을 효과적으로 얻을 수 있었다. 다목적 유전자알고리즘에 의하여 개발된 퍼지관리제어기는 가중합방법의 제어기보다 매우 우수한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.177-181
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• 2003

PID(Proportional-Integral-Derivative)제어기는 제어악고리즘의 단순성과 실 현장에서의 강인성 등으로 산업용 보일러의 제어시스템서 주로 이용되어 왔다. 그러나 다중 루프를 가진 보일러 시스템에서는 루프간의 상호 간섭 영향 등으로 부하 변화에 따라 요구되는 증기(steam)압력, 증기 유량(steam flow)변화 등을 동시에 만족하도록 급수 유량, 연교 유량, 공기 유량 등을 PlH제어기만으로 제어하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 보일러 시스템의 다목적 성능 최적화에 각각의 적합도 함수 $f_{a}$ , $f_{b}$, $f_{c}$를 정의하고 면역 알고리즘을 이용해 최적화를 구하고 그 결과에 대한 특성과 유효성을 검토하였다.다.다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.05a
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• pp.565-570
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• 2001

대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.12
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• pp.1211-1218
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• 2008

This study is for design of the detention system distributed in a watershed by the Multi-Objective Genetic Algorithms(MOGAs). A new model is developed to determine optimal size and location of detention. The developed model has two primary interfaced components such as a rainfall runoff model to simulate water surface elevation(or flowrate) and MOGAs to get the optimal solution. The objective functions used in this model depend on the peak flow and storage of detention. With various constraints such as structural limitations, capacities of storage and operational targets. The developed model is applied at Gwanyang basin within Anyang watershed. The simulation results show the maximum outlet reduction is occurred at detention facilities located in upper reach of watershed in the peak discharge rates. It is also reviewed the simultaneous construction of an off-line detention and an on-line detention. The methodologies obtained from this study will be used to control the flood discharges and to reduce flood damage in urbanized watershed.