• 정보와 통신
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• 제31권7호
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• pp.8-14
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• 2014

에너지에 대한 수요가 급증하게 되면서 에너지부족문제에 대한 크게 대두되기 시작하였다. 특히 에너지 사용급증은 에너지 부족문제 초래뿐만 아니라 화석사용연료 사용 급증으로 인한 이산화탄소 배출증가 및 에너지 비용증가가 국가적 이슈로 자리잡기 시작하였다. 따라서 이러한 문제를 해결하고자 여러 기관들에서는 에너지관리시스템 개발에 착수하기 시작하였다. 그러나 이러한 시스템은 별도의 관리자 및 운영비용이 들기 때문에 에너지 절감이득에 비하여 비용에 대한 혜택이 없는 중소형 건물 적용에 어려움이 있었다. 따라서 이러한 한계점을 극복하고자 KT 융합기술원에서는 에너지통합운영시스템이 개발하였으며, 중소형 건물에도 적용이 가능하다는 장점이 있다. 본 고에서는 다수의 건물 관리가 가능한 건물통합에너지관리 최적운영시스템 개발에 관하여 다루어 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.591-596
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• 2000

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.50-58
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• 2007

본 논문에서는 장거리 다채널 광 전송 시스템에서 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion) 기술의 유용성을 확장하기 위하여 1,000 km의 비영 분산 천이 광섬유로 구성된 $16{\times}40$ Gbps WDM 시스템에서 광 위상 공액기 (OPC ; Optical Phase Conjugator)의 최적 위치와 광섬유 구간의 최적 분산 계수를 도출한다. 유도된 이들 최적 파라미터들을 WDM 시스템에 적용하면 전통적인 MSSI 기술이 적용된 WDM 시스템에 비해 모든 채널의 보상 정도를 매우 크게 개선할 수 있는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 최적 파라미터들은 OPC를 다채널 WDM에 적용하는데 있어 형성하지 못하면 심각한 문제를 발생시키는 OPC에 대해 광 전력과 국부 분산량을 대칭화시키는 방법을 대체할 것으로 기대된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 WDM 시스템에 적용함으로써 유연한 시스템 설계가 가능할 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.161-164
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• 2007

우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.229-233
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• 2005

모집단의 최적군집 수를 자동으로 결정하고 군집내의 분산은 최소로 하고 군집 간의 분산은 최대로 하는 최적 군집화에 대한 연구는 대부분의 지능형 시스템에서 필요로 하는 모형전략이다. 하지만 아직도 대부분의 군집화 과정에서 분석가의 주관적인 경험에 의존하여 군집수가 결정되어 군집화가 이루어지고 있다. 예를 들어 K-평균 군집화 알고리즘에서도 초기에 K 값을 결정해 주어야 한다. 모집단을 제대로 대표하지 못한 K 값에 의한 군집화 결과는 심각한 오류를 범하게 된다. 본 논문에서는 통계적 학습이론을 이용하여 이러한 문제점을 해결하려고 하였다. VC-차원에 의한 Support Vector를 이용하여 최적의 군집화 기법을 제안하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 UCI 기계학습 데이터를 이용하여 객관적인 실험을 수행하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2000년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.66-69
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• 2000

전기자동차에서 주 에너지원은 축전지이다. 현재전기자동차용 축전지는 에너지 밀도 및 파워 밀도가 커지고 있지만 기존의 자동차에 비해서 주행거리가 짧다. 그래서 전지관리장치(Battery management System : BMS) 개발목적은 효율적으로 배터리를 관리하여 전기자동차의 전력시스템을 최적으로 운전하는 데 있다. 주행 중 즉 모터링시 축전시의 상태에 따라 인버터의 운전을 최적으로 하기 위한 제어방식을 도입하고 충전시에도 축전시의 충전상태에 따른 충전모드를 선택하여 제어하는 방식을 도입하고자 한다. 전기자동차 전력시스템의 최적운전을 실현할 수 있고 이를 통해 주행거리를 증대시킬수 있는 전기자동차 용 Ni-MH 전지 제어 알고리즘을 이용하여 개발한 BMS에 대해 소개한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• 에너지공학
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• 제7권1호
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• pp.81-88
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• 1998

본 논문은 전력회사 소유의 열병합발전소와 난방공사 소유의 보조열원설비들이 서로 연계되어 열에너지를 공급해 주고 있는 종합 열병합발전시스템에서, 보조설비들의 최적규모산정 및 일간 최적운전계획 수립 기법을 제안하였다. 최적규모산정과 운전계획수립은 국가적인 측면에서 총 연료비가 최소가 되는 관점에서 수립하였고, 이를 증명하기 위하여 계절별(춘계, 하계, 동계) 및 종류별(평일, 휴일, 연휴)로 나누어 각각의 시뮬레이션 결과로부터 최적의 규모 및 운전계획을 수립하였다. 본 연구결과는 자사의 이익이 증대되도록 계획을 수립할 공산이 큰 종합 열병합발전시스템에서 국가적 측면에서의 기법과 가이드라인을 제시하였으므로 현장에서의 많은 활용이 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1088-1089
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• 2015

본 논문에서는 태양광발전시스템의 발전 효율을 극대화하기 위한 태양전지 모듈의 배면온도를 낮출 수 있는 부유구조물의 최적화 설계에 대한 것이다. 저수지 수면은 태양에너지를 흡수하게 되면 물 온도의 상승으로 밀도저하가 발생되고 저수지의 수면이 최상층에 위치하여 지속적으로 태양에너지가 흡수는 경우 최상층의 수면온도가 $60^{\circ}C$ 이상 상승하게 된다. 이는 태양전지 모듈의 배면온도 상승을 주도하여 시스템 발전량의 감소원인으로 작용한다. 수상 태양광발전시스템의 효율 향상을 위해 태양전지 모듈의 온도 저하가 반드시 필요하고, 더불어 저수지 지리적 요건에 따른 바람의 영향 등을 고려한 태양광발전 부유구조물 최적 설계가 요구된다. 열전달 수치해석을 통해 태양광발전 구조물에 대한 최적설계, 태양전지 모듈의 온도 측정 및 성능 검증을 통해 태양광발전 구조물의 상하단의 높이의 최적 설계 조건을 확립하였다.