본 논문은 전력시스템 수용가를 구성하는 비선형 부하에 흐르는 왜곡된 파형을 가진 전류의 상대적 비율을 결정하여 비선형 전기부하구성을 예측하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 수용가 전기부하 구성 예측을 위한 해결 절차로써 수용가의 수리적 모델링을 통한 시스템 방정식을 도출하였고 최적화 이론을 적용하였다. 또한, 본 시스템에 적용한 최적화 알고리즘으로 steepest descent, conjugate gradient, Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 기법을 사용하였고, 예측된 결과들의 성능을 나타내는 지표인 수렴 속도와 정확도 비교를 통하여 분산 전력시스템의 전기부하구성 예측을 위해 BFGS 기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 방안임을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.27-29
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2008
시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.
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.
Song, Je Heon;Yu, Jin Hee;Lee, Jun Ho;Jang, Won Keun;Lee, Dong Gil
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.24
no.5
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pp.213-216
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2013
This paper presents a combination of linear Fresnel lenses optimized for ${\times}25$ solar concentration. The combined lens consists of $5{\times}5$ linear Fresnel lenses. Each Fresnel lens is of $10{\times}10$ mm and optimized to tilt the incoming light onto a solar cell of the same size. All of the optimized Fresnel segments have the same pattern height of 35 ${\mu}m$, draft angle of $4^{\circ}$, and edge groove round of 1 ${\mu}m$ but with different facet angles varying from $14.1^{\circ}$ to $31.2^{\circ}$. The solar concentrating efficiency of the combination is shown to be over 80% and more robust than a conventional single ${\times}25$ circular Fresnel lens in terms of pointing misalignment and manufacturing errors. A sensitivity analysis finds that the edge groove round should be kept as small as machining allows since the concentrating efficiency drops ~5% per 1 ${\mu}m$ increase of the edge groove.
The optimum design of most structural systems used in practice requires considering design variables as discrete quantities. The present paper shows that the linear approximation method is very effective as a tool for the discrete optimum designs of unsymmetric composite laminates. The formulated design problem is subjected to a multiple in-plane loading condition due to shear and axial forces, bending and twisting moments, which is controlled by maximum strain criterion for each of the plys of a composite laminate. As an initial approach, the process of continuous variable optimization by FDM is required only once in operating discrete optimization. The nonlinear discrete optimization problem that has the discrete and continuous variables is transformed into the mixed integer programming problem by SLDP. In numerical examples, the discrete optimum solutions for the unsymmetric composite laminates consisted of six plys according to rotated stacking sequence were found, and then compared the results with the nonlinear branch and bound method to verify the efficiency of present method.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.139-143
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2023
The product portfolio problem(PPP) is an optimization problem that determines the production quantity of a particular product to obtain the maximum profit among the n products. Linear programming(LP) is known as the only way to solve this optimization problem. The linear programming method is a problem that optimizes n linear functions and uses LINGO or Excel solver. This paper proposes a simple algorithm that uses CPR, a product cost-profit ratio, to sort in CPR descending order and then determines the maximum allowed production quantity by hand as the actual production quantity. As a result of applying the proposed algorithm to six experimental data, it was shown that more accurate results can be obtained compared to the linear programming method.
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.
본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.165-168
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2001
본 논문은 비선형 헬리콥터 시스템의 퍼지 비례-적분-미분 (PID) 제어기의 설계기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 풍부한 자유도를 포함하므로 비선형 시스템의 제어에 매우 적합하다. 그러나 이의 설계는 전문가의 지식에 의존하므로 시스템의 정확한 지식의 획득에 어려울 경우 우수한 성능을 보장하는 제어기의 설계가 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제안된 퍼지 PID 제어기의 성능 향상 및 최적화를 위하여 전역적 비선형 최적화 기법인 유전 알고리듬 (GA)을 도입한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 PID 제어기의 설계기법은 실제 비선형 헬리콥터 실험 장치에 적용하여 그 효용성 및 실제 산업분야에의 응용 가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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