• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.16 no.1 s.68
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• pp.123-134
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• 2004

In this research, a multilevel decomposition technique to enhance the efficiency of the configuration optimization of truss structures was proposed. On the first level, the nonlinear programming problem was formulated considering cross-sectional areas as design variables, weight, or volume as objective function and behavior under multiloading condition as design constraint. Said nonlinear programming problem was transformed into a sequential linear programming problem. which was effective in calculation through the approximation of member forces using behavior space approach. Such approach has proven to be efficient in sensitivity analysis and different form existing shape optimization studies. The modified method of feasible direction (MMFD) was used for the optimization process. On the second level, by treating only shape design variables, the optimum problem was transformed into and unconstrained optimal design problem. A unidirectional search technique was used. As numerical examples, some truss structures were applied to illustrate the applicability. and validity of the formulated algorithm.

• Information Systems Review
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• v.5 no.2
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• pp.203-217
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• 2003

Constraint Programming and Optimization have developed in different fields to solve common problems in real world. In particular, constraint propagation and linear Programming are their own fundamental and complementary techniques with the potential for integration to benefit each other. This intersection has evoked the efforts to combine both for a solution method to combinatorial optimization problems. Attempts to combine them have mainly focused on incorporating either technique into the framework of the other with traditional models left intact. This paper argues that integrating both techniques into an old modeling fame loses advantages from another and the integration should be molded in a new framework to be able to exploit advantages from both. The paper propose a declarative modeling framework in which the structure of the constraints indicates how constraint programming and optimization solvers can interact to solve problems.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.2
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• pp.27-35
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• 2009

Integer programming is a very effective technique for searching optimal solution of combinatorial optimization problems. However, its applicability is limited to linear models. In this paper, I propose an effective method for solving a nonlinear optimization problem by integrating the powerful search performance of integer programming and the flexibility of neighborhood search algorithms. In the first phase, integer programming is executed with subproblem which can be represented as a linear form from the given problem. In the second phase, a neighborhood search algorithm is executed with the whole problem by taking the result of the first phase as the initial solution. Through the experimental results using a nonlinear maximal covering problem, I confirmed that such a simple integration method can produce far better solutions than a neighborhood search algorithm alone. It is estimated that the success is primarily due to the powerful performance of integer programming.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.47-55
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• 2010

Linear constraint satisfaction optimization problem is a kind of combinatorial optimization problem involving linearly expressed objective function and complex constraints. Integer programming is known as a very effective technique for such problem but require very much time and memory until finding a suboptimal solution. In this paper, we propose a method to improve the search performance by integrating local search and integer programming. Basically, simple hill-climbing search, which is the simplest form of local search, is used to solve the given problem and integer programming is applied to generate a neighbor solution. In addition, constraint programming is used to generate an initial solution. Through the experimental results using N-Queens maximization problems, we confirmed that the proposed method can produce far better solutions than any other search methods.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.4 no.5
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• pp.600-607
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• 1998

일반적인 비선형 동역학 최적화문제를 비선형 프로그래밍 문제로 변환하는데 제어변수들을 방사성 기본 함수로 근사화하는 방법이 사용되었다. 방사성 기본 함수의 계수들을 연속적으로 보정하기 위하여 최소수정기법에 기초를 둔 비선형 프로그래밍 알고리즘이 연구되었다. 이러한 알고리즘을 실제적인 다변수 제어 시스템에 적용하여 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.1 no.3 s.3
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• pp.73-82
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• 2001

This study examines the applicability of the Nash model and the Diskin model, which are linear and nonlinear runoff models, respectively, by applying optimization techniques to the parameter calibration of the two models. Nonlinear programming which is one of traditional optimization techniques and Genetic Algorithm which has been actively applied recently are used in this study. The Nash and Diskin models which use the calibrated parameter with a flood events are applied to a different flood event in Soyang Dam basin. The results obtained from the parameter calibration show slight discrepancy depending upon the flood events. It has been found in the comparion between the observed hydrograph and the hydrographs obtained from the parameter calibration that the Diskin model can better simulate the observed hydrograph than the Nash model can, especially, for the peak flow. This can be analyzed that the Diskin model which is a nonlinear runoff model is better off in simulating the nonlinear characteristic of the rainfall-runoff process.

• Computational Structural Engineering
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• v.5 no.3
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• pp.48-51
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• 1992

이 글에서 설계변수가 유한개이고 목적함수 및 제약함수가 설계변수의 비선형 함수로 표시되는 최적화 문제를 기술하고, 그 해법을 개념적으로 고찰하며 마지막으로 구조최적설계 문제의 특성과 최적화 과정을 살펴보기로 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10c
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• pp.185-188
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• 2007

본 논문에서는 수소이온교환막 연료전지의 퍼지 모델링 기법을 제안하였다. 수소이온교환막 연료전지는 가정용으로 공급이 적합한 연료전지로서 최근들어 많은 연구가 진행되고 있다. 연료전지 특성 모델은 이러한 연구에 중요한 역할을 하고 있으면 이 때문에 다양한 연료 전지 모델링 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 선형 행렬부등식 최적화기법을 기반 새로운 형태의 퍼지 모델링 기법이 제안되었다. 최종적으로 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.4
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• pp.28-33
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• 2005

군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.481-482
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• 2007

무효전력 계획은 크게 계통운용계획과 투자비용계획으로 구분할 수 있다. 본 논문은 조상설비 투입계획 관점에서 주 쌍대 비선형 내점법을 이용한 조상설비 최적화 모의를 수행한다. 실 계통 규모의 대규모 계통을 모의하기 위하여 모선번호 ordering 기법 및 고성능 LU 분해 기법을 적용하였으며 조상설비 계획문제에 포함되는 이산변수의 처리는 투입위치 및 용량의 정수화를 통하여 최적화 문제에 이산변수를 포함하지 않도록 한다. 본 알고리즘은 2006년도 한전계통의 조상설비 현황을 바탕으로 하여 2008년도 계통상태에 대한 조상설비 투입계획 모의에 적용한다.