• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.286-294
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• 2016

초기설계 단계에서 시스템의 성능을 고려한 형상의 최적화가 필요하다. 하지만, 일반적으로 공학시스템의 성능예측은 많은 계산 시간이 요구되는 작업이다. 시스템 형상의 최적화를 위해서는 다양한 설계대안에 대한 성능의 평가가 요구되므로 초기 설계과정에서 많은 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 많은 연구자들은 응답표면방법을 이용한 성능예측에 관한 다양한 연구를 시도하고 있다. 하지만, 이 방법은 비선형성이 강한 문제에서 예측오차가 비교적 크게 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 연구의 최종목표는 초기설계과정에서 성능예측을 위한 적절한 근사모델을 제시하고, 해양시스템 성능예측문제(부유식 해상발전기 하부구조물 최적화 문제, 유조선의 선저외판 최적화 문제)에 적용하여 제시된 근사모델을 검증하는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.135-138
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• 2011

자바스크립트 언어는 클라이언트 사이드 웹 언어로서 지금까지 널리 사용되어 왔다. 그러나 최근에서야 내장형 시스템에서의 웹 브라우징이 보급되면서 그 성능이 이슈가 되고 있는데, 이를 위해 여러 오픈 소스 진영에서 적시 컴파일러를 탑재한 고성능의 자바스크립트 엔진이개발되고 있다. 그 중 V8 자바스크립트 엔진이 현재는 성능이 가장 좋은 것으로 알려져 있으나, 자바스크립트 언어의 극도로 동적인 특성으로 인하여 아직 성능의 최적화 여지가 많이 남아 있다. 본 논문에서는 V8 자바스크립트 엔진의 적시 컴파일러에서 함수 호출 코드 생성에 관한 최적화를 적용 하였다. 두 개의 명령어와 하나의 상수 풀을 사용하던 기존의 함수 호출 코드에서 하나의 명령어만으로 함수 호출을 하도록 구현함으로써 성능이 1.5% 개선되었고, 네이티브 캐시 사용량이 7.7% 감소하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.694-700
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• 2010

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 차량용 지능형 자동 변속 알고리즘을 제안하고, 알고리즘 성능 및 최적화 분석이 가능한 시뮬레이터를 개발한다. 제안된 지능형 자동변속 알고리즘은 목표 속도 도달 시간 및 구간 가속의 성능 저하 없이 엔진 회전수 변화를 적게 하여 승차감을 개선하고, 구간 시간 내의 구동력 사용량을 줄임으로써 에너지 효율을 향상 시킨다. 또한, 모의 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발하여 다양한 조건에서의 알고리즘 성능을 분석하고, 알고리즘 최적화 및 실용화 개발 비용 절감에 기여한다. 시뮬레이터를 이용한 모의실험을 통하여 일반 자동변속기와 제안된 자동변속기의 성능을 검증하고 시뮬레이터를 이용한 최적화 작업의 간단한 예를 보인다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.47-52
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• 2003

지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.111-114
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• 2004

기존의 도함수에 기초한 수치적 최적화 기법들(derivative-based optimization)은 비선형 최적화 문제를 풀기 위해 목적식의 1차 도함수의 정보를 이용하여 정류점(stable point)인 최적해를 찾아 나가는 방식을 취하고 있다. 그러나 이런 방법들은 목적식의 국부 최적해(local minimum)을 찾는 것은 보장하나, 전역 최적해(global minimum)를 찾는 데에는 실패할 경우가 많다. 국부 최적해와 전역 최적해는 모두 목적식의 1차 도함수가 '0'인 값을 가지는 특징이 있으므로, 국부 또는 전역 최적해를 구하는 구하는 과정은 목적식의 1차 도함수가 '0'인 해를 찾는 방정식 문제로 변환될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비선형 방정식의 해를 찾는데 좋은 성능을 보이는 Homotopy 방법을 이용하여 목적식의 1차 도함수에 관한 비선형 방정식을 풀고, 이를 통해 비선형 최적화 문제의 모든 국부 최적해를 찾아냄으로써 전역 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법론을 다양한 전역 최적화 문제에 적용한 결과, 기존의 방법들에 비해 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.523-530
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• 2007

본 논문에서는 자동 독순(automatic lipreading)의 인식기로 쓰이는 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)의 새로운 확률적 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전역 최적화가 가능한 확률적 기법인 모의 담금질과 지역 최적화 기법을 결합하는 것으로써, 알고리즘의 빠른 수렴과 좋은 해로의 수렴을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘이 전역 최적해로 수렴함을 수학적으로 보인다. 제안하는 기법을 통해 HMM을 학습함으로써 기존의 알고리즘이 지역해만을 찾는 단점을 개선함으로써 향상된 독순 성능을 나타냄을 실험으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.43-44
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• 2009

임베디드 소프트웨어의 경우, 시스템 제약으로 인해서 일반 소프트웨어에 비해 최적화의 역할이 상대적으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 환경에서 다양한 코드 최적화 기법을 적용하고 각 최적화 기법의 성능 향상기여도를 평가하여, 다양한 최적화 전략에 대한 효율성을 분석하였다. 이는 향후 임베디드 소프트웨어 엔지니어를 위한 코드 최적화 가이드라인으로 활용되거나, 자동화된 최적 임베디드 코드 생성을 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1258-1260
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• 2022

재료공학에서 머신러닝을 이용해 목적 성능에 부합하는 물질의 조성을 탐색하는 연구가 있다. 물질의 성능은밀도 범함수 계산을 통해 시뮬레이션 할 수 있지만, 계산량이 많은 문제가 있다. 본 연구를 통해 우리는 고효율 페로브스카이트 태양광전지를 만들기 위한 페로브스카이트 조성을 추천하는 심층신경망과 베이지안 최적화 모델을 제안했다. 본 연구에서 높은 전력효율이 예상되는 페로브스카이트 조성을 심층신경망과 베이지안 최적화 방법을 통해 추천하는 모델을 구현하였다. 심층신경망 모델은 주어진 조성과 실험조건에서 예상되는 전력효율을 예측해 베이지안 최적화를 통한 탐색과정에서 소요되는 실험비용을 줄인다. 베이지안 최적화 모델은 실험공간을 입력으로 받아 고효율이 예상되는 실험조건을 출력하는데, 미리 설정한 실험공간만을 탐색하기 때문에 실험적으로 가능한 출력값만을 제시 할 수 있다. 본 연구는 심층신경망과 베이지안 최적화 방법을 조합해 주어진 실험공간을 탐색하는 시간과 비용을 최소화하는 방법을 제시한다

• 한국항공우주학회지
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• 제47권3호
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• pp.177-186
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• 2019

풍력 타워는 수직형 풍력터빈의 성능을 향상시키기 위해 사용되어왔다. 하지만 올바르게 설계되지 않은 풍력 타워는 오히려 풍력터빈의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 풍력 타워의 최적화 연구를 수행하였다. 이를 위하여 다음과 같이 6가지의 설계변수가 선택되었다. 즉, 가이드 벽의 외부 및 내부 반경, 스플리터의 적용 여부, 스플리터의 내부 반경, 가이드 벽의 개수 및 원주각도가 선정되었다. 최적화를 위한 목적함수는 풍력타워 내에 설치된 수직형 풍력터빈에서의 주기적인 평균 토크가 사용되었으며, 최적화 과정에서 지엽적인 최적화 결과를 피하기 위하여 실험계획법, 유전자알고리즘 및 인공신경망기법이 사용되었다. 인공신경망은 세대의 증가에 따라 지속적으로 향상하였으며, 수직 풍력터빈의 성능은 독립운전에 비하여 최적화된 풍력 타워 내에서 두 배 이상 향상되었다.