• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.495-504
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• 2013

진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을 보인다. 마지막으로 몇 개의 수치예제를 통해 제안된 방법의 효율성에 대해 보일 것이다.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.984-993
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• 1992

Fuzzy L.P. with Multi-criteria function is adopted in this VAR planning algorithm to accomplish the optimization of comflicting objectives, such as the amount of the VAR installed and power system loss, while keeping the bus voltage profile within an admissible range. Fuzzy L.P. with Multi-criteria function, a powerful tool dealing with the fuzziness of satisfaction levels of the constraints and the goal of objective functions, enables us to search for the solutions which may contribute in VAR planning. This advantage is not provided by traditional standardized L.P. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified by the test on the IEEE-30 bus system.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 추계학술대회(한국공작기계학회)
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• pp.231-236
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• 2001

The goal of multiphase optimization of machine structure is to obtain 1) light weight, 2) statically and dynamically rigid structure. The entire optimization process is carried out in two phases. In the first phase, multiple optimization problem with two objective functions is treated using pareto genetic algorithm. Two objective functions are weight of the structure, and static compliance. In the second phase, maximum receptance is minimized using genetic algorithm. The method is applied to design of quill type machine structure with back column.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권11호
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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.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.46.2-46.2
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• 2009

탑재소프트웨어는 위성의 자세, 전력, 열 제어를 담당하는 소프트웨어로서 위성의 탑재컴퓨터 상에서 실행된다. 탑재소프트웨어는 추력기, 배터리, 온도조절장치와 같은 위성의 하드웨어 장치를 자치적으로 관리한다. 지상에서 위성을 운영할 수 있도록 탑재소프트웨어는 지상으로부터 명령을 받아서 처리하고, 위성의 텔레메트리 데이터를 지상으로 전송한다. 위성의 탑재소프트웨어를 프로그래밍하기 위하여 C 언어와 ADA 언어가 주로 사용된다. 이 논문에서는 소프트웨어 디자인과 하위레벨 프로그래밍 관점에서 C 언어와 ADA 언어를 비교 분석한다. 프로그래밍언어는 소프트웨어 디자인과 불가분의 관계에 있다. 이 논문은 프로그래밍언어와 함께 다목적실용위성과 통신해양기상위성의 소프트웨어 디자인을 소개한다. 다목적실용위성의 탑재소프트웨어는 절차 지향언어인 C로 작성되었으며, 함수 호출을 기반으로 설계되었다. 통신해양기상위성의 경우, 객체지향언어인 ADA로 작성되었으며, HOOD(Hierarchical Object-Oriented Design) 기법에 따라 모델링되었다. 탑재소프트웨어 프로그래밍언어는 위성의 탑재 하드웨어와 직접적으로 상호작용하도록 요구된다. 이 논문은 C와 ADA 언어가 메모리주소 및 로우 스토리지를 다루는 방법을 보여준다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권9호
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• pp.149-157
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• 2004

This paper presents a new method for hi-objective optimization. Ordinary weighted sum method is easy to implement, but it has two significant drawbacks: (1) the solution distribution by the weighted sum method is not uniform, and (2) the method cannot determine any solutions that reside in non-convex regions of a Pareto front. The proposed adaptive weighted sum method does not solve a multiobjective optimization in a predetermined way, but it focuses on the regions that need more refinement by imposing additional inequality constraints. It is demonstrated that the adaptive weighted sum method produces uniformly distributed solutions and finds solutions on non-convex regions. Two numerical examples and a simple structural problem are presented to verify the performance of the proposed method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2639-2641
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• 2003

유전자 알고리즘은 다윈의 자연선택설과 유전자의 진화 개념을 이용한 적응 탐색 알고리즘으로 적용하고자 하는 문제의 매개 변수를 유전자와 비슷한 데이터 구조로 부호화하고, 유전 연산자를 이용하여 문제의 해답을 찾는 알고리즘이다. 최근 유전자 알고리즘은 이러한 복수개의 목적 함수를 최적화 하기 위한 다중 최적화 문제를 위한 최적화 기술로서의 관심이 크게 다루어지고 있으며 전송 문제, 생산 공정 문제 계획 등과 같은 다목적 함수를 다루는 많은 응용 부분에 대해 적용되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연을 고려한 이중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러 가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.9-22
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• 2008

이 논문에서는 구조물의 내진성능 향상을 위한 방법으로서 구조부재 및 수동형 감쇠기의 통합최적설계기법을 제시한다. 이는 구조부재 및 감쇠기의 최적배치를 다루는 최적화기법이다. 통합시스템의 최적설계를 위하여 다목적최적화기법을 도입하고, 이를 보다 효율적으로 다루기 위하여 목표신뢰성 제한조건을 갖는 다목적최적화문제로 재구성하였다. 수치해석 예제를 통하여 다양한Pareto 최적해를 제시하였으며, 이들이 기존 설계방법에 상응하는 순차적 설계방법 및 가중합방법에 따른 단일목적함수 최적화방법을 포괄함을 검증하였다. 여러 Pareto 최적해로부터 강성 및 감쇠장치의 사용량을 달리하는 3가지 대표설계안을 선택하고 이들의 내진성능을 다양한 지진하중에 대하여 비교 분석하였다. 이로부터 제시하는 방법이 구조물의 내진성능 향상을 위한 설계방법으로서 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.419-426
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• 2020

본 연구에서는 철골편심가새골조 시스템을 대상으로 다목적최적화기법을 통해 설계를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 최적화 설계를 위해 유전 알고리즘의 일종인 NSGA-II를 활용하였다. 여기서, 목적함수는 이율배반적 관계를 갖는 구조물량과 층간변위로 하여 최소화되고, 제약조건에는 구조기준에서 요구하는 내력비, 링크의 회전각 등을 포함하였다. 제약조건은 최적화 알고리즘 내에서 각 항목을 위반할수록 목적함수 값을 크게 증가시키는 벌금함수의 형태를 가지고 있다. 설계기준에서 EBF 시스템의 설계규정은 링크 부재만 항복이 허용되며 나머지 부재는 링크 항복 시 발생되는 부재력을 탄성상태에서 견디도록 의도한 역량설계법에 기초한다. 그러나 최적화를 통해 도출된 결과 중 일부는 구조기준의 설계조항은 만족하지만 특정층 링크에 소성변형이 집중되어 연약층을 형성함으로써 기준에서 의도하는 역량설계의 원칙을 위배하는 결과가 나타났다. 이를 해결하기 위해 모든 링크의 전단 초과강도계수 중 최대값이 최소값의 1.25배를 넘지 않도록 하는 제약식을 추가하였다. 새로운 제약식을 추가한 경우 모든 최적해는 설계기준과 역량설계의 원칙을 준수하는 것으로 나타났다. 모든 설계안에서 보 경간에 대한 링크의 길이비는 전단링크의 범주에 해당하는 10% ~ 14%였다. 전체적으로 설계안들은 링크의 초과강도 계수비가 가장 지배적인 제약으로 작용하였으며, 구조기준의 요구사항 중 층간변위와 내력비 등의 항목에서 허용치에 비해 매우 보수적으로 설계되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.651-652
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• 2008

In this paper, we suggest a new multiobjective optimization algorithm which is based on the simulated annealing(SA) method. The proposed algorithm uses population-based simulated annealing and adapts elitism in the process of selection.