• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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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.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.8
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• pp.501-511
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• 2008

Probe design is one of the essential tasks in successful DNA microarray experiments. The requirements for probes vary as the purpose or type of microarray experiments. In general, most previous works use the simple filtering approach with the fixed threshold value for each requirement. Here, we formulate the probe design as a multiobjective optimization problem with the two objectives and solve it using ${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm. The suggested approach was applied in designing probes for 19 types of Human Papillomavirus and 52 genes in Arabidopsis Calmodulin multigene family and successfully produced more target specific probes compared to well known probe design tools such as OligoArray and OligoWiz.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.10 s.159
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• pp.861-869
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• 2005

A rainfall-runoff model should be calibrated so that the model simulates the hydrological behavior of the basin as accurately as possible. In this study, to calibrate the five parameters of the SSARR model, a multi-objective function and the genetic algorithm were used. The solution of the multi-objective function will not, in general, be a single unique set of parameters but will consist of the so-called Pareto solution according to various trade-offs between the different objectives. The calibration strategy using multi-objective function could decrease calibrating time and effort. From the Pareto solution, a single solution could be selected to simulate a specific flow condition.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.25 no.3
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• pp.99-108
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• 2022

Among induced polarization (IP) methods, spectral IP (SIP) uses alternating current as a transmission source to measure amplitudes and phase of complex electrical resistivity at each source frequency, which disperse with respect to source frequencies. The frequency dependence, which can be explained by a relaxation model such as Cole-Cole model or equivalent models, is analyzed to estimate SIP parameters from dispersion curves of complex resistivity employing multi-objective optimization (MOO). The estimation uses a generic algorithm to optimize two objective functions minimizing data misfits of amplitude and phase based on Cole-Cole model, which is most widely used to explain IP relaxation effects. The MOO-based estimation properly recovered Cole-Cole model parameters for synthetic examples but hardly fitted for the real laboratory measures ones, which have relatively smaller values of phases (less than about 10 mrad). Discrepancies between scales for data misfits of amplitude and phase, used as parameters of MOO method, and it is in necessity to employ other methods such as machine learning, which can deal with the discrepancies, to estimate SIP parameters from dispersion curves of complex resistivity.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.11
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• pp.71-77
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• 2019

This paper defines a multi-selection knapsack problem and presents an algorithm for seeking its optimal solution. Multi-selection means that all members of the particular group be selected or excluded. Our branch-and-bound algorithm introduces a simplex containing the feasible region of the original problem to exploit the fact that the most tightly underestimating function on the simplex is linear. In bounding operation, the subproblem defined over the candidate simplex is minimized. During the branching process the candidate simplex is splitted into two one-less dimensional subsimplices by being projected onto two hyperplanes. The approach of this paper can be applied to solving the global minimization problems under various types of the knapsack constraints.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.5
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• pp.29-34
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• 2014

We introduce a number of antenna optimization problem for the zero-forcing beamforming (ZFBF) scheme to enhance energy-efficiency (EE) of the multiple-input-multiple-output broadcast channel. For proposed optimization problem, we assume an instantaneous channel gain of the ZFBF scheme as an average channel gain, given by $N_a-K+1$, in order to reduce a computational complexity of finding the number of active antennas $N_a$. Then, we convert a fractional-form objective function into a subtractive-form, and find a solution of $N_a$ and the maximum EE by an iterative process. Simulation results show that the maximum EE value obtained by proposed algorithm is almost identical to the optimal EE value by the exhaustive search method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.7
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• pp.1-7
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• 2021

In this paper, we propose a feature selection technique for multi-label classification. Many existing feature selection techniques have selected features by calculating the relation between features and labels such as a mutual information scale. However, since the mutual information measure requires a joint probability, it is difficult to calculate the joint probability from an actual premise feature set. Therefore, it has the disadvantage that only a few features can be calculated and only local optimization is possible. Away from this regional optimization problem, we propose a feature selection technique that constructs a low-rank space in the entire given feature space and selects features with sparsity. To this end, we designed a regression-based objective function using Nuclear norm, and proposed an algorithm of gradient descent method to solve the optimization problem of this objective function. Based on the results of multi-label classification experiments on four data and three multi-label classification performance, the proposed methodology showed better performance than the existing feature selection technique. In addition, it was showed by experimental results that the performance change is insensitive even to the parameter value change of the proposed objective function.