• 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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2A
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• pp.223-231
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• 2008

This research presents a new maintenance planning method for deteriorating bridges considering simultaneously the minimization of the maintenance cost and maximization of the bridge performance. Optimal maintenance planning is formulated as a multi-objective optimization problem that treats the maintenance cost as well as the bridge performance such as the condition grade of the bridge deck, girder and pier. To effectively address the multi-objective optimization problem and decision making process for the obtained solution set, we apply a genetic algorithm as a numerical searching technique and adopt a preference-based optimization method. A numerical example for a typical 5-span prestressed concrete girder bridge shows that the maintenance cost and the performance of the bridge can be balanced reasonably without severe trade-offs between each objectives.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2002.05a
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• pp.660-665
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• 2002

일반적으로 유한요소 모델로부터 구한 해석결과는 대상 구조물의 모드 실험결과와 오차를 보인다. 이러한 오차로 인해서 유한요소 모델의 효용성에 한계가 발생하게 되면, 모델의 신뢰성을 높일 수 있도록 모델을 보정하는 절차가 필요하다. 유한요소 모델 개선은 이러한 오차를 줄이기 위해서 유한요소 모델을 변경하는 체계적인 접근법이다. 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 훨씬 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 모델의 수는 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 선택과 변경에 제한을 주면 초기 유한요소 모델에 비해서 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델 개선 과정을 통해서 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라서 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델 개선 방법에서는 실험결과와의 오차를 나타내는 단 하나의 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화하는 모델을 구한다. 최적화 결과를 얻기 전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오 방법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다목적 최적화 개념을 이용한 평가기준을 소개하고 특히, 대화식 다목적 최적화 기법을 이용하여 유한요소 모델을 개선한다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.12 no.2
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• pp.9-22
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• 2008

This paper presents an integrated optimal design technique of a hybrid structure-damper system for improving the seismic performance of the structure. The proposed technique corresponds to the optimal distribution of the stiffness and dampers. The multi-objective optimization technique is introduced to deal with the optimal design problem of the hybrid system, which is reformulated into the multi-objective optimization problem with a constraint of target reliability in an efficient manner. An illustrative example shows that the proposed technique can provide a set of Pareto optimal solutions embracing the solutions obtained by the conventional sequential design method and single-objective optimization method based on weighted summation scheme. Based on the stiffness and damping capacities, three representative designs are selected among the Pareto optimal solutions and their seismic performances are investigated through the parametric studies on the dynamic characteristics of the seismic events. The comparative results demonstrate that the proposed approach can be efficiently applied to the optimal design problem for improving the seismic performance of the structure.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.4
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• pp.10-18
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• 2002

Network topology design is a multiobjective problem with various design components. The components such as cost, message delay and reliability are important to gain the best performance. Recently, Genetic Algorithms(GAs) have been widely used as an optimization method for real-world problems such as combinatorial optimization, network topology design, and so on. This paper proposed a method of Multi-objective GA for Design of the network topology which is to minimize connection cost and message delay time. A common difficulty in multiobjective optimization is the existence of an objective conflict. We used the prufer number and cluster string for encoding, parato elimination method and niche-formation method for the fitness sharing method, and reformation elitism for the prevention of pre-convergence. From the simulation, the proposed method shows that the better candidates of network architecture can be found.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.401-404
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.3
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• pp.495-504
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• 2013

Evolutionary algorithms have been applied to multi-objective optimization problems by approximation methods using computational intelligence. Those methods have been improved gradually in order to generate more exactly many approximate Pareto optimal solutions. The paper introduces a new method using support vector machine to find an approximate Pareto frontier in multi-objective optimization problems. Moreover, this paper applies an evolutionary algorithm to the proposed method in order to generate more exactly approximate Pareto frontiers. Then a decision making with two or three objective functions can be easily performed on the basis of visualized Pareto frontiers by the proposed method. Finally, a few examples will be demonstrated for the effectiveness of the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.213-220
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• 2004

Evolutionary algorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several. often conflicting objective. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. Recently, pareto-based evolutionary algorithms uses a density information in fitness assignment scheme for generating uniform distributed global pareto optimal front. However, the usage of density information is not Important elements in a whole evolution path but plays an auxiliary role in order to make uniform distribution. In this paper, we propose an evolutionary algorithms for multi-objective optimization which assigns the fitness using pareto dominance rank and density weighting, and thus pareto dominance rank and density have similar influence on the whole evolution path. Furthermore, the experimental results, which applied our method to the six multi-objective optimization problems, show that the proposed algorithms show more promising results.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.9 no.3 s.32
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• pp.457-465
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• 1997

The Shape optimization makes it possible to reduce the weight of structure and cost then member sizing optimization. A vast amount of imprecise information is existed in constraints of the optimum design. It is very difficult and sometimes confusing to describe and to deal with the several criteria which contain fuzzy degrees of relatives importance. This paper proposed weighting strategies in the multiobjective shape optimization of fuzzy structural system by ${\alpha}$-cut approach. The algorithm in this research is numerically tested for 2-bar truss structure. The result show that. the user can choose the one optimum solution in practices as obtaining the optimum solutions according to the ${\alpha}$-cut approach, weight of volume and displacement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.637-637
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• 2012

본 연구에서는 내수침수 저감을 위하여 효율적(effective)인 우수저류조 설치에 따른 침수저감효과 극대화 방안을 제시하고자 한다. 여기서 효율성(effectiveness)은 침수저감량의 극대화 측면과 비용의 최소화 측면 두 가지로 구분된다. 최적 방재 시설물의 설치는 단순 설치비용 대비 저감량이 가장 큰 안을 제시하는 것은 의미가 없으며 일정 기준 이상의 방재성능을 발휘하면서 주어진 예산안에서 최적안을 찾아야 하므로 비용의 최소화 측면과 침수 저감량, 즉 맨홀에서의 월류 저감량을 최대화 하는 두 가지의 목적을 동시에 달성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다목적 최적화 알고리즘의 적용을 통하여 우수저류조 최적 설치지점을 선정하는 기법을 제안하였다. 본 연구에 적용한 다목적 최적화 방법으로는 목적함수의 최적해 탐색 효용성 측면에서 우수하다고 평가되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 다목적 최적화의 경우 해의 우열을 판단하기 위한 적합도 함수는 실제 각 목적함수의 적합도 값(real fitness value)이 아닌 해의 상대적인 우열(dominance or non-dominance)에 따라 부여되는 등급(rank)에 의해서 해의 우열이 결정되며 여기서는 Fonseca and Fleming(1993)이 제안한 Ranking method를 적용하여 적합도를 결정하였다. 한편 도시 우수관망의 해석 및 우수저류조 설치에 따른 월류량 분석을 위하여 미 환경청(US Environmental Protection Agency; EPA)에서 제공하고 있는 EPA-SWMM 5.0 engine을 사용하였으며 최적화 알고리즘의 구성을 위하여 Visual C++와 SWMM DLL을 연동하여 사용하였다. 연구 대상유역은 인천 청라지구(3공구)를 대상으로 기법의 적용성을 검토하였으며 저류지 설치에 따른 비용함수는 EPA(2002)에서 제안한 저류지 체적대비 공사비용을 원화로 환산한 후 청라지구의 공시지가를 고려하여 결정하였다. 최적화 기법의 적용 결과 저류지 설치비용에 따라 최대로 월류량을 저감시킬 수 있는 우수저류조 최적 설치위치의 조합(Pareto-front)을 결정할 수 있었다.