• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.105-113
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• 2002

As the number of pedestrian accident increases, the reconstruction of an accident becomes important to find the source of the fault. Generally, accidents are reconstructed by the intuition of experts or primitive physics. A reconstruction method is proposed using sophisticated optimization technology. At first, a dynamic simulation model is established for the accident environment. Occupant analysis for automobile crashworthiness is employed. The situation before an accident is identified by optimization. The impact velocity and the position of the pedestrian are utilized as design variables. The design variables are found by minimizing the difference between the simulation and the real accident. The optimization process is performed by linking an occupant analysis program MADYMO to an optimization program VisualDOC. Since the involved analysis is dynamics and highly nonlinear, response surface method is selected for the optimization process. Problems are solved for various situations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.814-815
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• 2015

본 논문에서는 단상 LSM(Line-Start Permanent Magnet Motor)의 토크리플 저감을 위하여 고정자 슬롯의 보조권선의 턴 수의 배치를 최적화 하였다. 보조권선의 최적화 과정은 고정자 슬롯 보조권선의 턴수 배치를 통하여 고정자 자속이 가장 정현파에 가까워지는 권선배치를 선정하였으며, DOE(Design of Experiment)를 통해 수행하였다. FEM(Finite Element Method)을 통하여 기존 모델과 최적화 모델의 특성을 비교 검토하였다.

• Water for future
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• v.39 no.9 s.158
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• pp.83-94
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• 2006

1900년대 초부터 수자원공학에서의 최적화 기법은 상당한 기대 속에서 많이 활용되어 왔다. 최적화 모형은 시뮬레이션 모형에 비하여 상당히 많은 장점이 있음에도 불구하고, 기대한 만큼의 효과를 보지 못하고 있다. 그동안 실패한 사례도 많지만, 성공적인 사례도 많이 나오고 있다. 실패하는 이유는 개발자에게 더 많은 책임이 있지만, 모형에 대한 이해부족에 따른 사용자의 잘못도 있다 최적화 모형은 장점도 있지만, 단점도 많으므로 그 한계를 확실히 이해하고, 개발자는 물론 사용자도 실제 활용에 많은 주의를 기울여야 한다. 무리하게 사용하게 되면 시뮬레이션 모형을 활용하는 것 보다 종종 못한 결과가 나을 수도 있다. 최적화 모형에 대한 이해를 돕기 위해서 부족하지만, 수자원 공학에서 최적화 모형의 활용에 관련된 내용을 세 번에 나누어서 정리하였다.

• Water for future
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• v.39 no.7 s.156
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• pp.81-87
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• 2006

1960년도 초 부터 수자원공학에서의 최적화 기법은 상당한 기대 속에서 많이 활용되어 왔다. 최적화 모형은 시뮬레이션 모형에 비하여 상당히 많은 장점이 있음에도 불구하고, 기대한 만큼의 효과를 보지 못하고 있다. 그동안 실패한 사례도 많지만, 성공적인 사례도 많이 나오고 있다. 실패하는 이유는 개발자에게 더 많은 책임이 있지만, 모형에 대한 이해부족에 따른 사용자의 잘못도 있다. 최적화 모형은 장점도 있지만, 단점도 많으므로 그 한계를 확실히 이해하고, 개발자는 물론 사용자도 실제 활용에 많은 주의를 기울여야 한다. 무리하게 사용하게 되면 시뮬레이션 모형을 활용하는 것 보다 종종 못한 결과가 나올 수도 있다. 최적화 모형에 대한 이해를 돕기 위해서 부족하지만, 수자원 공학에서 최적화 모형의 활용에 관련된 내용을 앞으로 세 번에 나누어 정리해 본다.

• Computational Structural Engineering
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• v.5 no.3
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• pp.44-47
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• 1992

본 학술기사의 목적은 구조설계를 위한 강력하고도 유용한 도구로서의 최적화기법을 소개하는 것이고 현재의 기술현황을 보여주는 것이다. 최적화의 발전은 유한요소법과 컴퓨터기법 그리고 최적화알고리즘 및 소프트웨어의 동시적인 발전으로부터 이루어진다. 이렇게 됨으로써 사용자가 꼭 최적화 이론가가 될 필요성은 없어질 것이고 모든 공학자는 설계의 질과 생산성을 증진시키기 위해 최적화를 훌륭한 설계기술로서 이용할 수가 있게 될 것이다. 최적화를 위한 두가지 접근방안이 제안되었다. 하나는 최적화 과정중 직접적으로 사용되는 민감도 정보를 제공하기 위해 유한요소해석 프로그램을 수정하는 것이고, 다른 하나는 설계변수와 구조응답들로 구성된 목적함수, 제약조건으로된 최적화문제에 최적화기법을 연결하는 것이다. 가장 좋은 방법은 이 두 접근방법의 조합된 방법인 것 같지만 서로 모순된 것 같기 때문에 분명하지가 않다. 따라서 이 부분은 앞으로 주목을 받을 충분한 가치가 있는 내용이 될 것이다. 원료 부족에 대한 인식의 증대와 부존에너지자원의 빠른 고갈은 경량이면서 효율적이고 경제적인 구조물에 대한 욕구를 증폭시켰다. 따라서 오늘날의 유용하고, 거대한 계산능력을 고려한다면, 최적화기법을 사용하고자 하는 동기는 충분한 것이고 숙련된 공학설계자들에 의해 응용됨으로써 최적화는 경쟁적인 우위를 제공하는 강력한 도구가 될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.169-172
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• 2004

음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.229-231
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• 2001

공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.407-409
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• 2011

멀티미디어 데이터베이스에서 특정 정지영상의 연관성을 설정하기 위해 임의적인 인식자를 사용하는 것은 인식자의 분실 시 원래 사용하였던 값을 복구할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 정지영상의 내부 속성을 이용한 인식자를 데이터베이스의 인덱싱에 적용하여 이 문제를 해결할 수 있다. 정지영상 인식자 생성을 위해 정지영상 전체를 대상으로 알고리즘을 적용하면 정지영상의 크기에 따라 알고리즘의 수행 시간이 증가 하게 된다. 이를 최적화하기 위해서는 정지영상 전체 데이터를 필요로 하지 않고, 특징적인 부분만을 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 휘도 영역을 이용한 정지영상 인식자 생성 알고리즘을 최적화하고, 그에 따른 검증을 예시한다.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.10 no.2
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• pp.113-120
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• 1998

사출성형공정은 대표적인 고분자 가공공정으로 그 복잡한 특성으로 인하여 공정변 수를 최적화하는 것을 주로 경험에 의존해 왔다. 본 연구에서는 사출성형공정의 보압과정 중에 보압의 이력을 최적화하여 제품각 부분의 부피수축율차이를 최소가 되게 하는 최적화 시스템을 개발하였다. 최적화 알고리즘으로는 GA방법을 사용하였으며 본 연구에서 제안한 최적화 시스템으로 보압과정의 최적화를 수행한 결과 부피수축율의 차이가 현저히 감소하는 것을 알수 있었다. 특히 SA방법을 사용하는 경우 초기의 최적화 속도가 GA를 사용하는 경 우에 비해서 뛰어남을 알수 있었다. 또한 충전과정과 보압과정을 함께 최적화하여 보압과정 만 최적화한 결과와 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.3
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• pp.215-221
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• 2012

In this paper, we introduce an optimization method to improve pursuit performance of a pursuer in a pursuit-evasion game (PEG). Pursuers build a probability map and employ a hybrid pursuit policy which combines the merits of local-max and global-max pursuit policies to search and capture evaders as soon as possible in a 2-dimensional space. We propose an episodic parameter optimization (EPO) algorithm to learn good values for the weighting parameters of a hybrid pursuit policy. The EPO algorithm is performed while many episodes of the PEG are run repeatedly and the reward of each episode is accumulated using reinforcement learning, and the candidate weighting parameter is selected in a way that maximizes the total averaged reward by using the golden section search method. We found the best pursuit policy in various situations which are the different number of evaders and the different size of spaces and analyzed results.