• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.142-146
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• 2007

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 보다 효율적으로 산정하기 위해서 유전자알고리즘을 적용한 매개변수 산정법을 제시하였으며, 지속기간의 장, 단기간에 따른 매개변수의 변화를 고려하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 적용하여 매개변수를 추정한 후 기존의 강우강도식에 의한 결과와 비교해 보았다. 매개변수는 지점빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 사용하여 추정하였고, 유전자 알고리즘의 목적함수로는 Nash & Sutcliffe Index, Root Mean Square Error(RMSE), Relative Root Mean Square Error(RRMSE), 결정계수, 평균들을 사용하여 가장 효율적인 형태의 목적함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 매개변수 추정 방법들에 비해 유전자알고리즘을 이용한 경우에 더 정확한 강우량값을 산정할 수 있었고, 특히 다목적 유전자 알고리즘을 사용할 경우 장기간과 단기간에 걸쳐서 동시에 정확도를 향상시킬 수 있는 매개변수를 추정할 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.339-343
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• 2001

본 연구에서는 수중 음의 전달에 작용하는 기하와 지음향 매개변수들을 전역 최적화(global optimization) 방법인 유전자 알고리듬을 사용하여 추정하려한다. 유전자 알고리듬은 목적함수가 불규칙적인 경우에도 모든 가능한 매개변수들을 조사하지 않으면서 전역 최대치 또는 최소치를 추정할 수 있는 최적화 방법으로, 정합장처리와 관련된 매개변수의 조사에 적합한 방향성 조사법이라 할 수 있다. 유전자 알고리듬을 이용하여 천해 해양환경에서 수치실험을 통해 매개변수 역산의 가능성을 살펴보도록 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.11
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• pp.938-943
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• 2013

In this paper, we propose a transmission parameter optimization scheme based on genetic algorithm for dynamic spectrum access systems. Specifically, we represent a multiple objective fitness function as a weighted sum of single objective fitness functions to optimize transmission parameters, and then, obtain optimized transmission parameters based on genetic algorithm for given transmission scenarios. From numerical results, we confirm that the transmission parameters are well optimized by using the proposed optimization scheme.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.4
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• pp.347-355
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• 1997

In this study, the applicability of genetic algorithms into the parameter estimation of storage function method for flood routing model is investigated. Genetic algorithm is mathematically established theory based on the process of Darwinian natural selection and survival of fittest. It can be represented as a kind of search algorithms for optima point in solution space and make a reach on optimal solutions through performance improvement of assumed model by applying the natural selection of life as mechanical learning province. Flood events recorded in the Daechung dam are selected and used for the parameter estimation and verification of the proposed parameter estimation method by the split sample method. The results are analyzed that the performance of the model are improved including peak discharge and time to peak and shown that the parameter Rsa, and f1 are most sensitive to storage function model. Based on the analysis for estimated parameters and the comparison with the results from experimental equations, the applicability of genetic algorithm is verified and the improvements of those equations will be used for the augmentation of flood control efficiency.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.10
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• pp.823-832
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• 2007

In this study, the separation of short and long durations for estimation the parameters of IDF curve is suggested by using Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). Objective functions are to minimize root mean squared error (RMSE) and relative RMSE between observed and computed values. The criteria for separation are two; the first one is to estimate more precisely the parameters of IDF curve and the second is to make a single IDF curve without non-continuous duration point. For this purpose 22 rainfall recording gauges operated by Korea Meteorological Administration are selected and three IDF curves that are used generally in South Korea are tested. The result shows that the IDF curve developed by Heo et al. (1999) would be the best of three tested IDF curves, and the suggested parameter estimation method using MOGA can compute more reliable parameters compared with empirical regression analysis.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1117-1121
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• 2004

본 인구는 유역 물관리에 내한 기초연구로서 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 사용하여 유역내 장기유출 및 단기유출모형의 매개변수를 최적화하므로 유역의 이${\cdot}$치수관리를 위한 과학적인 유출량산정에 목적이 있다. 장기유출모형은 수정 TANK모형, 단기유출모형은 저류함수모형을 선정하여 최적화를 실시하였다. 또한, 장기유출모형의 홍수기에 대한 부정확성을 보정하기 위해 평수기와 홍수기로 매개변수의 최적화를 실시하므로 수정 TANK모형의 단점을 보완하였다. 수정 TANK모형과 저류함수모형의 적용결과 각각 장${\cdot}$단기 유출량에서 실측값과 비교하여 유의성을 나타냈으며, 홍수시 수정 TANK모형과 실측유출량의 비교결과 최적화 전의 모의 보다 높은 상관성을 나타내므로 본 인구의 수정 TANK모형을 사용하여 유역의 효율적인 장기물수지분석이 가능하리라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.229-231
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• 2005

S-System 모델은 동적 시스템을 기술하기 위한 여러 모델 중의 하나로서, 높은 표현력으로 인해 다양한 분야에서 사용되어져 오고 있다. 하지만 S-System 모델이 갖고 있는 많은 매개변수는 목표 시스템을 모델링하는 데에 있어 고려해야 할 탐색 공간의 넓이를 크게 증가시키는 단점을 갖고 있으며 그로 인해 고려될 수 있는 변수의 수는 극히 적은 수로 제한되어져 왔다. 일반적인 S-System 모델의 경우, ${_n}$개의 변수로 이루어진 시스템을 모델링하는 데 결정되어져야 할 매개변수의 수는 $O(n^2)$이다. 본 논문에서는 시스템 내의 변수들을 서로간의 연관 정도에 따라 클러스터링하고. 클러스터 사이의 동적 모델링을 통해 고려하는 매개변수의 수를 O(kn) $(k{\leq}n)$으로 줄이는 방법을 제안한다. 매개변수 값의 탐색을 위해 유전자 알고리즘을 사용하며, 제안된 방법이 기존의 방법으로는 학습할 수 없었던 규모의 S-System 모델을 학습할 수 있는 가능성을 지님을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1503-1506
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• 2007

수공구조물의 설계를 위해서 주로 사용되는 강우강도식은 연최대치 강우자료를 이용하여 빈도별 혹은 지속기간별 확률강우량을 구한 후 이 값들을 선형 혹은 비선형식의 형태로 회귀분석하여 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 회귀분석을 이용하여 추정된 강우강도식은 원래의 강우자료가 가지고 있는 확률적인 특성을 재현한다고 하기는 어렵기 때문에, 본 연구에서는 연최대치 강우자료에 대한 적정 확률분포형으로부터 직접 강우 강도식을 유도하는 방법을 적용하여 대상지역 강우강도식의 매개변수를 산정하였다. 선정된 적정 확률분포형을 이용하여 강우강도식의 매개변수를 추정하는데 있어서, 평균제곱오차의 제곱근을 최소화하는 형태의 목적함수를 구성한 후 유전자알고리즘을 이용하여 적절한 매개변수를 산정하였다. 산정된 매개변수를 사용한 강우강도식으로 구한 결과값과 기존의 강우강도식에 의한 결과값 그리고 지점빈도해석에 의한 결과값을 비교하여 본 연구에서 산정된 강우강도식의 적용성을 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.226-226
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• 2011

최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.