• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.241-243
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• 2004

실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.27-31
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• 2011

차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.501-511
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• 2008

프로브(probe) 디자인은 성공적인 DNA 마이크로어레이(DNA microarray) 실험을 위해서 필수적인 작업이다. 프로브가 만족시켜야 하는 조건은 마이크로어레이 실험의 목적이나 방법에 따라 다양하게 정의될 수 있는데, 대부분의 기존 연구에서는 각각의 조건에 대하여 각자 독립적으로 정해진 한계치(threshold) 값을 넘지 않는 프로브를 탐색하는 방법을 취하고 있다. 그러나, 본 연구에서는 프로브 디자인을 두가지 목적함수를 지닌 다중목적함수 최적화 문제(multiobjective optimization problem)로 정의하고, ${\epsilon}$-다중목적함수 진화 알고리즘(${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm)을 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 19종류의 고위험군 인유두종 바이러스(Human Papillomavirus) 유전자들에 대한 프로브 디자인과 52종류의 애기장대 칼모듈린 유전자군(Arabidopsis Calmodulin multigene family)에 대한 프로브 디자인에 각각 적용되었다. 제안한 방법론을 사용하여 기존의 공개 프로브 디자인 프로그램인 OligoArray 및 OligoWiz에 비해 목표유전사에 더 적합한 프로브를 찾을 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.861-869
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• 2005

강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며, 파레토 최적해를 사용함으로써 적용 목적에 따라 최대유랑을 잘 모의할 필요가 있다거나 전체 체적을 잘 모의할 필요가 있는 경우에 적합한 매개변수를 사용자가 선택하여 사용할 수 있는 장점이 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.99-108
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• 2022

유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.882-883
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• 2015

본 논문에서는 다양한 설계변수와 목적함수를 동시에 고려해야하는 전기기기 설계에 적용하기에 적합한 대리 모델을 이용한 새로운 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 적은 함수호출 횟수만으로도 정확하고 고르게 분포한 Pareto front set을 구현 할 수 있어 유한요소 해석을 이용하는 전기기기 설계에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 제안한 알고리즘의 뛰어난 성능을 기존 알고리즘들과의 비교를 통해 입증하였다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.316-318
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• 2002

DNA 컴퓨팅은 차세대 컴퓨팅 방법으로서 주목받고 있으나, 실제 생화학 분자인 DNA의 특성에 의한 오류 가능성을 내포하고 있다. 근래에 들어 이러한 문제점을 극복하고 DNA 컴퓨팅의 신뢰도를 향상시킬 방법으로서 실험에 사용될 DNA서열의 생성 단계에서 그 오류의 가능성을 예측하고 이를 최소화하고자 하는 방법이 많이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 DNA서열의 적합도를 측정할 함수를 적절하게 정의할 경우 서열 생성 문제가 수치 최적화 문제로 쉽게 환원될 수 있음에 주목하고 이러한 관점에서 실제 실험에서 발현되는DNA의 다양한 특징을 반영하고 그 최적화를 위하여 다중 목적 함수 진화 알고리즘을 적용하고자 시도하였다. 구현된 알고리즘은 진화의 각 단계마다 우열을 판별할 수 없는 여러개의 서열 묶음을 효과적으로 찾아내었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.71-77
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• 2019

본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.