• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.55-59
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• 2016

기존 무선에너지 하비스팅시스템에서 유저는 하나의 Hybirid-AP (H-AP)로부터 에너지와 정보를 동시에 받았다. 하지만 무선에너지 하비스팅은 거리가 멀수록 감쇄가 심하기 때문에 H-AP에서 거리가 먼 유저들은 낮은 하비스팅 효율 가진다 (이중 근거리/원거리 문제). 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Power beacon (PB)을 통해 유저에게 별도의 파워를 공급하는 비결합 무선에너지 하비스팅 네트워크를 시스템 모델로 사용하였다. 이 논문의 주된 목적은 다양한 제약 조건과 Quality of service (QoS), 그리고 Quality of harvested power (QoP)를 만족하면서 목적 함수인 Energy efficiency (EE)를 최대화 하는 것이다. 제안된 시스템은 라그랑지안 쌍대 분해법 이론을 기반으로 EE 최대화를 위한 최적의 시간 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 프레임 분해 요소, H-AP의 송신파워, 그리고 PB의 송신파워의 최적 값과 EE의 최대값을 구할 수 있다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘으로 파라미터가 최적 값으로 빠르게 수렴하고 제안된 모델의 성능이 기존의 시스템 모델보다 우수하다는 것을 증명한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.624-627
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• 2004

본 연구는 동일한 병렬기계에서의 총 납기지연의 합을 최소화하는 일정계획 문제에 대해 다룬다. 이 문제는 Lenstra et al. (1977)에 의해 NP-hard로 알려져 있으며, 작업의 수와 기계의 수가 큰 현실적 문제에 대해 적절한 시간 내에 최적해를 찾는다는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 혼합형 유전 알고리즘(hybrid genetic algorithm)을 제안한다. 혼합형 유전 알고리즘에서는 임의로 발생시킨 모집단에 대해 먼저 유전 알고리즘(genetic algorithm)이 세대를 진행하며 해를 개선한다. 유전 알고리즘이 일정기간동안 더 이상 해를 개선하지 못하면, 부분탐색 알고리즘(local-search algorithm))이 유전 알고리즘의 모집단의 개체들에 대해 해의 개선을 시도한다. 즉, 부분 탐색 알고리즘은 모집단 속의 각각의 개체를 초기해로 하여 모집단 내의 개체 수만큼의 부분 최적해(local optimum)들을 구한다. 이렇게 구한 부분 최적해들로 새로운 모집단을 구성하면 다시 유전 알고리즘이 진행된다. 이 과정을 종료조건에 이를 때까지 번갈아가며 반복 수행한다. 본 연구에서 제안한 유전 알고리즘에서는 Bean(1994)이 제안한 Random key 방법으로 개체를 표현하였으며 Park(2000)이 제안한 3가지 교차 연산자들을 채용하였다. 부분탐색 알고리즘을 위해서는 쌍대교환(pair-wise interchange) 방법을 통해 이웃해를 생성하였다. 선행실험을 통하여 제안한 혼합형 유전알고리즘에서 사용하는 다양한 모수(parameter)값들을 최적화하였으며 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존의 알고리즘과도 비교실험을 수행하였다.복적인 지표가 채택되는 경우를 포함하고 있다. 셋째는 추상적이며 측정이 어려운 지표를 채택하고 있는 경우이다. 여기에는 지표에 대한 정확한 정의가 이루어져 있지 않아 피 평가자가 불필요하거나 과다한 평가 자료를 준비해야 하거나 평가자로 하여금 평가 시 혼돈을 유발할 가능성이 있거나, 또는 상위개념의 평가항목과 하위개념의 평가항목이 혼재되어 구분이 모호한 경우를 포함하고 있다. 바탕으로 '생태적 합리성'이라는 체계적인 지식교육을 거쳐서, '환경정의' 의식의 제고로 이어가고, 굵직한 '환경갈등'의 상황에서 뚜렷한 정치적 태도와 실천을 할 수 있는 '생태적 인간상'의 육성으로 나아갈 수 있어야 한다는 것이 필자의 생각이다. 이를 위해서는 어찌되었건 체험학습 영역에서는 환경현안에 대한 사회적 실천을 '교육 소재'로 삼을 수 있어야 하며, 교과학습 영역에서는 한국사회의 환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으

• 대한산업공학회지
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• 제39권5호
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• pp.361-366
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• 2013

Prediction of process parameters is very important in parameter design. If predictions are fairly accurate, the quality improvement process will be useful to save time and reduce cost. The concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated. Dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum setting of input factor by separately modeling mean and variance responses. This study proposes an alternative dual response approach based on machine learning techniques instead of statistical analysis tools. A hybrid neural network-genetic algorithm has been proposed for the purpose of parameter design. A neural network is first constructed to model the relationship between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Using empirical process data, process parameters can be predicted without performing real experimentations. A genetic algorithm is then applied to find the optimum settings of input factors, where the neural network is used to evaluate the mean and variance response. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been studied to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.

• 대한산업공학회지
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• 제43권3호
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• pp.164-175
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• 2017

Dual response surface optimization (DRSO) attempts to optimize mean and variability of a process response variable using a response surface methodology. In general, mean and variability of the response variable are often in conflict. In such a case, the process engineer need to understand the tradeoffs between the mean and variability in order to obtain a satisfactory solution. Recently, a Posterior preference articulation approach to DRSO (P-DRSO) has been proposed. P-DRSO generates a number of non-dominated solutions and allows the process engineer to select the most preferred solution. By observing the non-dominated solutions, the DM can explore and better understand the trade-offs between the mean and variability. However, the non-dominated solutions generated by the existing P-DRSO is often incomprehensive and unevenly distributed which limits the practicability of the method. In this regard, we propose a modified P-DRSO using multiple objective genetic algorithms. The proposed method has an advantage in that it generates comprehensive and evenly distributed non-dominated solutions.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.81-89
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• 2015

본 연구에서는 철근콘크리트구조에서 전단벽체를 대상으로 설계단계에서부터 Set-Based Design과 계층화분석기법을 통하여 선정된 최적배근그룹을 적용한 S-BIM기반 자동철근배근시스템 제안을 목적으로 한다. 복합적인 기준에 대한 쌍대비교 분석을 통해 최적 철근배근그룹을 선정하고 BIM 소프트웨어 벤더 (Vendor)에서 제공하는 Open API를 이용하여 구조설계 알고리즘을 통한 부재의 생성 및 철근배근이 자동으로 수행될 수 있도록 하였다. 결과적으로 가중치가 가장 높은 ALT1 (0.142)의 최적철근배근그룹이 선정되었고, 이를 TS상에 생성하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.764-773
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• 2011

다중 안테나 전송은 단일 셀 환경에서 큰 성능 이득을 제공하는 반면에 다중셀 환경에서는 간섭에 의해서 다중 안테나의 이득이 많이 사라지게 된다. 또한, 다중셀 환경에서 효율적인 빔 형성 방법을 계산하는 것은 여전히 어려운 문제중에 하나이다. 먼저 이 논문에서는 다중셀 환경에서 점근적으로 낮은 SNR과 높은 SNR에서 최적의 하향링크 빔행성 방법이 MRT 빔형성과 ZF 빔형성임을 보인다. 둘째, 이 점근적 최적 빔 형성 결과를 이용하여 쌍대 역방향 문제로부터 얻어진 MMSE 빔형성 형태를 갖는 두가지의 준최적 하향 빔형성 방식을 제안한다. 각 빔 형성 방식에 대해서 복잡도에 띠라서 세가지의 다른 부클래스 알고리즘을 고려한다. 모의 실험을 통하여 제안된 준 최적 알고리듬은 복잡도와 성능 사이에 트레이드 오프를 제공함을 보인다.