• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.503-504
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• 2015

최근 효율적 에너지 소비를 위하여 마이크로그리드의 최적운영에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최적운영은 전력과 열에너지를 통합적으로 관리하기 위한 에너지 관리 시스템(Energy managem ent system, EMS)의 핵심 기술이며, 최적운영에 대한 기술은 추후 스마트그리드 및 마이크로그리드의 실 시스템에 많은 도입이 예상된다. 본 논문에서는 전력 시스템과 폐열 활용의 열에너지 시스템이 함께 고려된 마이크로그리드 최적운영 모델을 수립하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.5
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• pp.435-441
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• 2004

This paper deals with modelling and identification of a shipboard stabilized satellite antenna system using the optimal neural network structure. It is difficult for shipboard satellite antenna system to control and identification because of their approximating ability of nonlinear function So it is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. In this paper, a neural network structure using genetic algorithm is optimized And genetic algorithm is also used for identifying a shipboard satellite antenna system It is noticed that the optimal neural network structure actually describes the real movement of ship well. Through practical test, the optimal neural network structure is shown to be effective for modelling the shipboard satellite antenna system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1383-1387
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• 2008

우리나라는 계절적으로 편중된 강우특성 때문에 이수관리와 치수관리가 분리될 수 없고, 하천유역 상 하류의 수량과 수질은 유기적으로 연관되어 있으므로 수자원관리는 하천유역단위로 통합적으로 이루어져야 한다. 특히 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질 목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간 정보로 획득하면서 기상과 유출 분석기술을 활용하여 운영기간 동안의 용수수요와 공급을 예측하고, 이를 바탕으로 하천과 저수지의 수량과 수질을 고려한 유역 저수지군 시스템의 최적 물공급계획을 수립 시행할 수 있도록 지원하는 통합 물관리 Toolkit과 운영 기술이 필요하다. '유역통합 물관리시스템(IRWMS)'은 유역의 유출량 산정과 예측을 담당하는 유역유출 예측시스템(RRFS)과 연동하여 장 단기 저수지군 시스템의 최적운영 의사결정을 지원하기 위한 월단위 최적운영모형(SSDP), 일단위 최적운영모형(CoMOM), 그리고 유역물배분 모의운영모형(KModSim)이 포함되어 있다. RRFS로부터 예측된 수계내 소유역별 유입량 및 수요량(농업, 공업, 생활용수) 정보를 토대로, SSDP 또는 SSDP-CoMOM 연계모형으로부터 구한 월 또는 일 단위 최적저류량 및 방류량을 산정, 이를 KModSim 모형에 입력하여 장 단기 모의를 통하여 유역 물관리 의사결정의 최종단계에 해당하는 저수지군 최적방류량 결정에 필요한 정보 및 시나리오를 제공하게 된다. 본 연구에서는 개발된 저수지운영 요소모형들을 이용하여 금강수계 저수지군의 연계운영에 적용하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.42 no.3
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• pp.25-30
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• 2005

Nonlinear optimal control problems lead to Hamilton-Tacobi equations which are not analytically solvable for most practical problems. This difficulty has led to the development of suboptimal nonlinear design techniques such as controller design based on feedback linearization(FL). In this paper, we present some simple examples where the optimal answer can be found for the optimal controller, FL controller and linear controller and determine its relative performance. As a result, we get the condition of a nonlinear system for the FL controller to an optimal design.

• Review of KIISC
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• v.10 no.1
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• pp.39-49
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• 2000

본 논문에서는 큐잉 이론을 바탕으로 한국형 한정 수신 시스템인 Digipass-2 성능 분석을 한다. 기간별 예상 가입자 수 증가에 따른 최적의 키 생성 및 전달 주기를 산정하고, 최적의 키 관리 주기에 따른 최대/최소 키 전달 시간을 산정한다. 또한 기간별 예상 가입자수 증가에 따른 과금 데이터 수입에 최적 전용선 용량을 산정하고, 과금 데이터 수집을 위한 최적의 시스템 용량을 산정한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.51-56
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• 1998

본 연구는 산림, 기상, 지형, 소방 정보 등을 토대로 최적의 산불 진화 전략 수립을 위한 산불 진화 전문가 시스템의 설계 방법론 제시를 주목적으로 한다. 기존의 산불 정보 시스템들은 GIS 데이터와 기상 관련 데이터, 산불 발생 지점에 대한 지형 데이터를 이용하여, 산불 확산에 따른 피해 정도 및 확산 범위에 예측을 목표로 접근하고 있다. 그러나, 이를 활용하여 최적의 진화 전략을 생성시킬 수 있는 연구는 아직까지 제시된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 산불 정보 시스템을 기반으로 이산 사건 모델링 및 시뮬레이션 기법, 규칙기반 SES (RUSES: Rule-based System Entity Structure), 그리고 유전 알고리즘 등을 이용하여 최적의 산분 진화 전략을 생성할 수 있는 산불 진화 전문가 시스템의 설계 방법론을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.383-389
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• 1998

시스템에 대한 예방 관리 모형을 고려한다. 시스템이 고장을 일으키면 즉시 최소 수리가 이루어지고 임의로 방문하는 전문 관리인에 의해 시스템을 점검했을 때 연속하는 고장의 수가 적정 개수이상이거나 또는 시스템의 총 작동 시간이 적정 시간이상이면 시스템을 동일한 것으로 교체한다고 한다. 적절한 비용을 부과한 다음 시스템의 단위 시간당 평균 비용을 계산하고 그 비용을 최소화하는 최적의 점검 속도를 찾는다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.10C
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• pp.1370-1377
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• 2004

Optimal control gain for time-delay systems is made by an optimal control gain for delay-free systems multiplied by a state transition function for the delay time. The optimal control gain for delay-free systems is obtained by pushing two zeros of the PID controller closely to a larger pole of the second order plant. Thus the optimal tuning of PID controller for time-delay second order system is able to be obtained by calculation for the state transition function.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.22 no.49
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• pp.183-189
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• 1999

재고관리 분야는 대부분 생산 제품에 대한 시장변화, 배달지연 등으로 인한 불확실성을 어느 정도 보편화 또는 요인을 제거하여 수리적 모형을 만들어 여러 가지 제약조건들을 변화 있게 가정하여 각 제품별로 최적 재고 관리 시스템을 만들어 왔다. 그러니 이러한 수학적 모형으로부터 나온 해결책을 실제로 적용될 때 자본 능력 한계, 저장 면적 한계 등을 고려하지 않는 것이기 때문에 실현 불가능할 수 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 수요예측, 저장면적의 한계, 자본 한계 등 이러한 제약조건들을 동시에 최대한으로 만족시킬 수 있는 목적계획법(Goal Programming)을 이용하여 각 제품별 안전 재고를 산출하여 실질적으로 적용할 수 있는 재고 시스템을 구성하여, 여러 가지 제약조건 등을 동시에 만족시킬 수 있는 최적 안전재고를 산출하여 최적 재고 관리 시스템을 구축, 현실성을 높이고자 한다.