• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.856-858
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• 2001

분산 파일 시스템에서 파일을 복제하는 목적의 하나는 파일의 가용성을 높이는 것이다 서버들로 이루어진 시스템에서 가용도 문제는 주로 오류 상황이 대상이다 반면에 데스크탑으로 구성된 경우 각각이 상대적으로 가용도가 낮고 그 편차도 커서 파일의 가용도를 최적화 하도록 복제본을 저장하는 것이 기본적인 문제가 된다. 파일 단위 복제 기법에서는 파일 수가 참여 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하고 파일 배치 때마다 가용도 최적화를 수행해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 저장 공간 단위 복제 기법을 제안한다. 데스크탑 시스템의 저 장롱간을 고정 크기의 페이지들로 나누고 이들을 조합해서 일정한 가용도를 가지는 페이지 그룹을 형성한다. 파일들은 이 페이지 그룹에 저장된다. 페이지의 개수가 파일 수가 아닌 시스템 수에 의존하고, 파일 배치 시점과 무관하게 페이지 그룹을 만들 수 있는 장점이 있다. 최종 가용도를 높이고 연산 시간을 줄이기 위해 ILS(Iterated Local Search )방법을 이용만 탐색을 수행한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.37-45
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• 2022

In this paper, a multi agent-multi task assignment problem, which is a representative problem of combinatorial optimization, is presented. The objective of the problem is to determine the coordinated agent-task assignment that maximizes the sum of the achievement rates of each task. The achievement rate is represented as a concave down increasing function according to the number of agents assigned to the task. The problem is expressed as an NP-hard problem with a non-linear objective function. In this paper, to solve the assignment problem, we propose a hybrid cross-entropy algorithm as an effective and efficient solution methodology. In fact, the general cross-entropy algorithm might have drawbacks (e.g., slow update of parameters and premature convergence) according to problem situations. Compared to the general cross-entropy algorithm, the proposed method is designed to be less likely to have the two drawbacks. We show that the performances of the proposed methods are better than those of the general cross-entropy algorithm through numerical experiments.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.195-202
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• 1999

본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.195-202
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• 1999

본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.5
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• pp.427-436
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• 2010

This paper deals with a task assignment problem of multiple UAVs performing multiple tasks on multiple targets. The task assignment problem of multiple UAVs is a kind of combinatorial optimization problems such as traveling salesman problem or vehicle routing problem, and it has NP-hard computational complexity. Therefore, computation time increases as the size of considered problem increases. To solve the problem efficiently, approximation methods or heuristic methods are widely used. In this study, the problem is formulated as a mixed integer linear program, and is solved by a mixed integer linear programming and a genetic algorithm, respectively. Numerical simulations for the environment of the multiple targets, multiple tasks, and obstacles were performed to analyze the optimality and efficiency of each method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.9-11
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• 1999

조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic[2]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 이 논문에서는 LK를 이용하여 주어진 TSP 문제에서 Local Optima를 찾고, GA를 이용하여 Local Optimal를 바탕으로 Global Optima를 찾는데 이용하게 된다. 여기서 이런 GA와 LK를 이용하여 TSP 문제를 풀 경우 해가 점점 수렴해가면서 중복된 유전자가 많이 생성된다. 이런 중복된 유전자를 제거함으로써 탐색의 범위를 보다 넓고 다양하게 검색하고, 더욱 효율적으로 최적화를 찾아내는 방법에 대해서 논하겠다. 이런 방법을 이용하여 rat195, gil262, lin318의 TSP문제에서 효율적으로 수행된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1497-1500
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• 2005

멀티캐스트는 실시간 멀티미디어 전송 등에서 그 중요성이 매우 커지고 있다. 이러한 응용 기술들은 네트워크의 QoS(Quality of Service)보장을 위해 많은 자원을 필요로 한다. 네트워크의 자원은 한정되어 있기 때문에, 효율적인 자원의 사용을 위해서는 효율적인 멀티캐스트 라우팅 경로를 설정하는 것이 결정적 수단이다. 최소비용 멀티캐스트 라우팅 문제는 다양한 트리 최적화 문제를 해결하기 위한 기본적인 문제이며 다양한 연구가 있어왔다. 제안하는 알고리즘은 최소비용멀티캐스트 트리를 생성하는 휴리스틱 알고리즘으로 잘 알려진 TM 알고리즘과 가중치를 사용하여, 멀티캐스팅의 다양한 트리 최적화 문제에 적용되어 QoS에 따른 네트워크 자원의 사용효율을 극대화 하는데 기여할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.494-496
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• 2020

기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.365-367
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• 2003

염기서열 디자인은 DNA computing, 샘물정보학 등의 분야에서 실험 설계시 고려해야할 중요한 문제 중의 하나이다. 이 문제는 다양한 조건을 만족시키는 최적의 염기서열 집합을 생성하는 조합 최적화 문제로 생각될 수 있으며, 염기서열이 갖추어야 할 조건을 적합도 함수로 사용한 진화 연산 등의 방법이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 여러 논문들에서 제시된 적합도 함수의 구체적인 형태를 해 공간상에서 조사해 보았으며, 각 적합도 함수간의 관계도 분석해 보았다.