• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.58 no.8
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• pp.1485-1495
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• 2009

This paper presents a novel approach to economic dispatch (ED) with nonconvex fuel cost function as combinatorial optimization problems (COP) while most of the conventional researches have been developed as function optimization problems (FOP). One nonconvex fuel cost function can be divided into several convex fuel cost functions, and each convex function can be regarded as a generation type (G-type). In that case, ED with nonconvex fuel cost function can be considered as COP finding the best case among all feasible combinations of G-types. In this paper, a genetic algorithm is applied to solve the COP, and the ${\lambda}-P$ function method is used to calculate ED for the fitness function of GA. The ${\lambda}-P$ function method is reviewed briefly and the GA procedure for COP is explained in detail. This paper deals with two kinds of ED problems, namely ED with multiple fuel units (EDMF) and ED with prohibited operating zones (EDPOZ). The proposed method is tested for all the ED problems, and the test results show an improvement in solution cost compared to the results obtained from conventional algorithms.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.4
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• pp.440-448
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• 2006

Self-Organizing Map (SOM) is an unsupervised learning neural network and it is used for preserving the structural relationships in the data without prior knowledge. SOM has been applied in the study of complex problems such as vector quantization, combinatorial optimization, and pattern recognition. This paper proposes a new usage of SOM as a tool for schema transformation hoping to achieve more efficient genetic process. Every offspring is transformed into an isomorphic neural network with more desirable shape for genetic search. This helps genes with strong epistasis to stay close together in the chromosome. Experimental results showed considerable improvement over previous results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.631-634
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• 2011

IETF(Internet Engineering Task Force)는 신속하고 안전한 이동성 서비스를 위하여 네트워크 자원의 사용을 안전하게 하고 법적으로 보장하는 핵심기술 같은 많은 의미있는 작업들을 해오고 있으며 기존의 MIPv6(Mobile IPv6)에서 핸드오버 지연과 시그널링 오버헤드 같은 문제를 보완하기 위하여 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6)를 제안하였다. 현재 HMIPv6에 관한 연구의 대부분은 HMIPv6와 AAA(Authentication, Authorization, Accounting) 프로토콜 사이의 상호작용 절차를 최적화하기 위한 방법에 초점을 맞추고 있다. 해당 논문에서는 AAA 절차에서 인증대기를 최소화하는데 중점을 둔 비용효율적인 계층 인증 기법을 제안한다. 이 기법에서는 MAP(Mobility Anchor Point)에 배포되어진 AAA 서버들, 그리고 홈 도메인 안에 있는 AAA 서버를 대신하는 브로커들의 계층적 AAA 아키텍처를 제안한다. 이 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 이전의 전통적인 인증 조합 모델링과 비교하여 핸드오프 지연과 인증대기 시간이 상당히 줄어들었음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.89-89
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• 2021

부영양화된 호수나 유속이 느린 하천에서 발생하는 녹조의 과도한 발생은 하천 생태계 훼손, 동식물의 건강, 담수의 오염 등 환경 사회 경제적으로 큰 피해를 준다. 현재 수질 측정망은 정해진 지점에서 Chlorophyll-a(Chl-a), Phycocyanin(PC)을 대표농도로 산정하고 조류경보에 활용하고 있으나, 일주일에 한번씩 샘플링을 통해 Chl-a 및 PC를 측정하여 시공간적인 신뢰성의 문제가 제기될 수 있다. 본 연구에서는 기존 점단위 조류 모니터링의 한계점을 개선하기 위해 초분광영상 자료를 머신러닝 기법에 적용하여 Chl-a 및 PC 산정 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해 Chl-a와 PC의 최대 흡수, 반사 파장대, 주요 물 흡수 파장대 자료를 조합하여 9개의 파장비를 구축하였으며, 기존 연구에서 활용한 머신러닝 기법인 Partial Least Square, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Artificial Neural Network를 검토하여 최적 모델을 선정하였다. 학습된 머신러닝의 성능을 R², NSE, RMSE 목적함수를 이용해 평가하였으며, 그 결과 ANN이 각각 PC 0.801, 0.755, 11.774 mg/m³, Chl-a 0.733, 0.622, 8.736 mg/m³로 가장 우수한 성능을 보였다. 최적화 된 ANN 모델을 백제보 상류 2016-2017년 항공 초분광영상에 적용하여 시공간에 따른 조류 분포변화를 평가하고자 한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.22 no.4
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• pp.175-181
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• 2014

Korean government proposed a new initiative 'government 3.0' with which the administration will open its dataset to the public before requests. City of Seoul is the front runner in disclosure of government data. If we know what kind of attributes are governing factors for any given segmentation, these outcomes can be applied to real world problems of marketing and business strategy, and administrative decision makings. However, with respect to city of Seoul, selection of optimal variables from the open dataset up to several thousands of attributes would require a humongous amount of computation time because it might require a combinatorial optimization while maximizing dissimilarity measures between clusters. In this study, we acquired 718 attribute dataset from Statistics Korea and conducted an analysis to select the most suitable variables, which differentiate Gangnam from other districts, using the Genetic algorithm and Dunn's index. Also, we utilized the Microsoft Azure cloud computing system to speed up the process time. As the result, the optimal 28 variables were finally selected, and the validation result showed that those 28 variables effectively group the Gangnam from other districts using the Ward's minimum variance and K-means algorithm.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.73-80
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• 2002

본 연구는 U자형 생산라인(U라인)에서의 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘을 제시한다. U라인에서는 사이클 타임 내에 제품이 들어가는 방향과 나오는 방향의 작업을 한 작업자가 수행 할 수 있어서, 재공품 수량을 일정하게 유지한다거나 작업부하를 평활화 하는 등의 라인관리가 기존 직선라인에 비해 용이하다. U라인은 JIT(Just-ln-Time)생산 시스템에서 흔히 볼 수 있다. 본 연구는 U라인에서 사이클 타임이 고정되었을 때 작업장 또는 작업자의 수를 최소로 하면서 동시에 작업장에 할당된 작업들 간의 관련성을 최대화하는 라인밸런싱 문제를 다루었다. 라인밸런싱에 관한 기존 연구는 대부분 직선라인에 관한 것으로 U라인의 장점을 충분히 활용하지 못한다. 특히, 라인의 작업장의 수를 최소화하는 문제는 많은 대안해가 있음에도 불구하고, 작업관련성을 고려하여 해를 구하는 기법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 실제 조립라인에서는 가능한 한 관련된 작업들을 동일한 작업자에 할당하는 것이 바람직하며, 이러한 작업편성은 작업자의 작업능률을 향상시킬 수 있다. 유전알고리즘은 자연계의 적자생존과 생물학적 진화과정을 모방한 탐색기법으로 조합최적화 문제에 효과적인 기법으로 널리 알려져 있다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용하여 U라인에서 작업관련성을 고려한 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 기법을 개발하였다. 문제의 목적에 적합한 개체의 평가함수가 제시되었으며, 개체의 형질을 효과적으로 자손에 유전할 수 있고 유전 연산이 용이한 개체의 표현방법과 개체의 해석방법이 제시되었다. 컴퓨터 실험을 통하여 개발한 알고리즘의 성능을 보였다.월 초순부터 중순에 각각 최고 성기를 나타내었다. H. papariensis의 암컷과 수컷의 발광양상을 분석하고자 정지발광과 구애 발광을 구분하여 조사하였고 각각의 발광지속시간과 발광주기를 구분하여 측정하였다. 수컷의 발광지속시간은 정지발광(0.12초)보다 구애발광(0.17초)에서 1.4배 증가하였으며 암컷의 발광지속시간은 정지발광(0.15초)보다 구애발광(0.19초)에서 1.5배 증가하였다. 발광주기는 수컷에서 정지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.2
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• pp.195-205
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• 2002

Crew scheduling is the problem of pairing crews with each of the vehicles in operation during a certain period of time. A typical procedure of crew schedule optimization consists of enumerating all possible pairings and then selecting the subset which can cover all the operating vehicles, with the goal of minimizing the number of pairings in the subset. The linear programming approach popularly adopted for optimal selection of pairings, however, is not applicable when the objective function cannot be expressed in a linear form. This paper proposes a method of integrating integer programming and heuristic search to solve difficult crew scheduling problems in which the objective function cannot be expressed in linear form and at the same time the number of crews available is limited. The role of heuristic search is to improve the incomplete solution generated by integer programming through iterative repair. Experimental results show that our method outperforms human experts in terms of both solution quality and execution time when applied to real world crew scheduling Problems which can hardly be solved by traditional methods.

• Smart Media Journal
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• v.10 no.3
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• pp.39-47
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• 2021

Enhanced index tracking is a problem of optimizing the objective function to generate returns above the index based on the index tracking that follows the market return. In order to avoid problems such as large transaction costs and illiquidity, we used a method of constructing a portfolio by selecting only some of the stocks included in the index. Commonly used enhanced index tracking methods tried to find the optimal portfolio with only one objective function in all tested periods, but it is almost impossible to find the ultimate strategy that always works well in the volatile financial market. In addition, it is important to improve generalization performance beyond optimizing the objective function for training data due to the nature of the financial market, where statistical characteristics change significantly over time, but existing methods have a limitation in that there is no direct discussion for this. In order to solve these problems, this paper proposes ensemble learning that composes a portfolio by combining several objective functions and a 3-stage portfolio selection algorithm that can select a portfolio by applying criteria other than the objective function to the training data. The proposed method in an experiment using the S&P500 index shows Sharpe ratio that is 27% higher than the index and the existing methods, showing that the 3-stage portfolio selection algorithm and ensemble learning are effective in selecting an enhanced index portfolio.

• Journal of Energy Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.99-120
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• 2017

In SS branch of Korea District Heating Corporation, Combined Heat & Power power plant with 99MW capacity and 98Gcal / h capacity is operated as a district electricity business. In this region, it is difficult to operate the generator due to the problem of surplus heat treatment between June and September due to the economic recession and the decrease in demand, so it is urgent to develop an economical energy new business model. In this study, we will develop an optimized operation model by introducing a renewable energy hybrid system based on actual operation data of this site. In particular, among renewable energy sources, fuel cell (Fuel Cell) power generation which can generate heat and electricity at the same time with limited location constraints, photovoltaic power generation which is representative renewable energy, ESS (Energy Storage System). HOMER (Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) program was used to select the optimal model. As a result of the economic analysis, 99MW CHP combined cycle power generation is the most economical in terms of net present cost (NPC), but 99MW CHP in terms of carbon emission trading and renewable energy certificate And 5MW fuel cells, and 521kW of solar power to supply electricity and heat than the supply of electricity and heat by 99MW CHP cogeneration power, it was shown that it is economically up to 247.5 billion won. we confirmed the results of the improvement of the zone electricity business condition by introducing the fuel cell and the renewable energy hybrid system as the optimization process model.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.58 no.3
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• pp.346-355
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• 2020

This study proposed a new optimization-based decision model for an enterprise resource planning and production scheduling of a pharmaceutical intermediates manufacturing plant. To do this work, we first define the inflow and outflow information as well as the model structure, and develop an optimization model to minimize the production time (i.e., makespan) using a mixed integer linear programing (MILP). The unique feature of the proposed model is that the optimal process scheduling is established based on real-time resource logistics information using a radio frequency identification (RFID) technology, thereby theoretically requiring no material inventories. essential information for process operation, such as the required amount of raw materials and estimated arrival timing to manufacturing plant, is used as logistics constraints in the optimization model to yield the optimal manufacturing scheduling to satisfy final production demands. We illustrated the capability of the proposed decision model by applying the optimization model to two scheduling problems in a real pharmaceutical intermediates manufacturing process. As a result, the optimal production schedule and raw materials order timing were identified to minimize the makespan while satisfying all the product demands.