• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.816-817
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• 2015

본 논문에서는 매입형 영구자석 전동기의 코깅토크 저감을 위해 회전자 표면에 노치를 적용하여 최적 설계를 수행하였다. 최적 설계를 위해 전역 최적점의 빠른 탐색이 가능한 크리깅 근사모델을 이용한 진화전략 알고리즘이 사용되었다. 설계 변수인 노치 크기에 대해 코깅 토크를 목적 함수로 두고 최적 설계를 진행하였으며, 이를 통해 찾은 전역 최적점과 지역 최적점 가운데 역기전력 특성을 고려하여 최종 설계안을 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.107-109
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• 2006

직렬-병렬 시스템의 중복설계 문제는 비용, 무게등을 고려한 다양한 제약 조건하에서 시스템의 신뢰도를 최대화하기 위해 하부시스템의 중복설계의 최적 개수를 결정해주는 것이다. 일반적으로 이 문제는 다루기 힘든 NP-hard 문제로 분류된다. 특히 Coit과 Smith가 제시한 문제에 대해 유전자 해법 등의 다양한 발견적 해법(Heuristic methods)들이 개발되었으나 이 문제에 대한 전역 최적해(Globally optimal solution)는 아직 알려져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존의 해법들이 다루었던 이 문제에 대한 전역 최적해를 구하여 그 성능을 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.3-7
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• 2002

컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07b
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• pp.798-800
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• 2000

전기기기의 구조 및 형상 최적화에 있어서 다양한 제한 사항과 설계방법들을 이용하기 위하여 전역 최대점과 함께 국소 최대점까지 고려할 수 있는 최적화 기법이 요구되고 있다. 다양한 제한사항들을 모두 목적 함수에 포함시킬 경우에 발생하는 여러 가지 문제점들을 해결하고 설계자의 주관적 평가도 활용할 수 있는 새로운 기법을 필요로 한다. 이처럼 다양한 해의 생성과 보존을 필요로 하는 분야에 니체(niche) 개념이 이용될 수 있다. 본 논문에서는 니체 개념을 포함하는 유전 알고리즘을 이용하여 토크의 선형성을 보장하는 토크 모터의 최적 설계를 수행하였다. 최적 설계 결과를 전역 최대점만을 찾는 최적화 기법과 비교하여 그 타당성을 입증하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.13 no.3
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• pp.337-349
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• 2000

Genetic Algorithms(GA) together with simulated annealing are often called methods of last resorts since they can be applicable to any kind of problems, particularly those to which no sophisticated procedures are applicable or feasible. The design of structures is primarily the process of selecting a section for each member from those available in the market, resulting in the problem of combinatorial nature. Therefore it is usual for the design space to include astronomical number of designs making the search in the space often impossible. In this work, Genetic Algorithms and some related technique are introduced and applied to the design of steel frameworks. In problems with a small number of design variables, GA found true global optima. GA also found true optima for the continuous variable test problems and proved their applicability to structural optimization. For those problems of real size, however, it appears to be difficult to expect GA to find optimum or even near optimum designs. The use of G bit improvement added to ordinary GA has shown much better results and draws attention for further research.

• Computational Structural Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.78-78
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• 1999

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.06c
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• pp.537-542
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• 2001

In recent engineering, the designer has become more and more dependent on computer simulation. But defining exact model using computer simulation is too expensive and time consuming in the complicate systems. Thus, designers often use approximation models, which express the relation between design variables and response variables. These models are called metamodel. In this paper, we introduce one of the metamodel, named Kriging. This model employs an interpolation scheme and is developed in the fields of spatial statistics and geostatistics. This class of interpolating model has flexibility to model response data with multiple local extreme. By reason of this multi modality, we can't use any gradient-based optimization algorithm to find global extreme value of this model. Thus we have to introduce global optimization algorithm. To do this, we introduce DE(Differential Evolution). DE algorithm is developed by Ken Price and Rainer Storn, and it has recently proven to be an efficient method for optimizing real-valued multi-modal objective functions. This algorithm is similar to GA(Genetic Algorithm) in populating points, crossing over, and mutating. But it introduces vector concept in populating process. So it is very simple and easy to use. Finally, we show how we determine Kriging metamodel and find global extreme value through two mathematical examples.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.373-378
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• 2001

The optimization method based on an enhanced genetic algorithms is for multimodal function optimization in this paper. This method is consisted of two main steps. The first step is a global search step using the genetic algorithm(GA) and function assurance criterion(FAC). The belonging of an population to initial solution group is decided according to the FAC. The second step is to decide the similarity between individuals, and to research the optimum solutions by single point method in reconstructive search space. Four numerical examples are also presented in this papers to comparing with conventional methods.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.4
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• pp.619-627
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• 1999

다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.31 no.6
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• pp.301-308
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• 2018

This paper presents an optimal design method of a hybrid structural control system considering multi-hazard. Unlike a typical structural control system in which one system is designed for one specific type of hazard, a simultaneous optimal design method for both active and passive control systems is proposed for the mitigation of seismic and wind induced vibration responses of structures. As a numerical example, an optimal design problem is illustrated for a hybrid mass damper(HMD) and 30 viscous dampers which are installed on a 30 story building structure. In order to solve the optimization problem, a self-adaptive Harmony Search(HS) algorithm is adopted. Harmony Search algorithm is one of the meta-heuristic evolutionary methods for the global optimization, which mimics the human player's tuning process of musical instruments. A self-adaptive, dynamic parameter adjustment algorithm is also utilized for the purpose of broad search and fast convergence. The optimization results shows that the performance and effectiveness of the proposed system is superior with respect to a reference hybrid system in which the active and passive systems are independently optimized.