• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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• v.49 no.6
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• pp.305-311
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• 2000

This paper presents a hybrid algorithm for solving optimal power flow(OPF) in order to enhance a systems capability to cope with outages, which is based on combined application of evolutionary computation and local search method. The efficient algorithm combining main advantages of two methods is as follows : Firstly, evolutionary computation is used to perform global exploitation among a population. This gives a good initial point of conventional method. Then, local methods are used to perform local exploitation. The hybrid approach often outperforms either method operating alone and reduces the total computation time. The objective function of the security constrained OPF is the minimization of generation fuel costs and real power losses. The resulting optimal operating point has to be feasible after outages such as any single line outage(respect of voltage magnitude, reactive power generation and power flow limits). In OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method(contingency screening model). The OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method(contingency screening model). The method proposed is applied to IEEE 30 buses system to show its effectiveness.

• Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.47-52
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• 2003

지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.4
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• pp.184-188
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• 2016

The cleaning robot is popularly used as a home appliance. The state-of-the-art cleaning robot can clean more efficiently by using information gathered from its sensor, which is difficult for low-price cleaning robots due to limitation in this aspect. In this paper, we suggested a method for the moving pattern of cleaning robot based on grammatical evolution. Optimized program is generated by using moving pattern grammar, which is defined by Backus-Naur form. In addition, conditional probability is used between each of the grammar elements during the program creation process. The proposed method is evaluated by robot simulation in order to verify its performance and further compare it with existing algorithms. The experiment results showed that the proposed method is better than the compared algorithms.

• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.52 no.3
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• pp.94-111
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• 2019

This study aims to examine the evolutionary process of the protection-management system for historic monuments and their surroundings in France over one-hundred years. Because France and Korea shared policies and institutions regarding the management of historical monuments (cultural property) along with their surroundings, it is necessary to explore the French experience from a comparative perspective. In France, historical monuments began to be recognized as national heritage according to "the 1913 law" which has continued to evolve for more than one hundred years. In the beginning, a historical monument was preserved as a single building unit; however, since 1943, a new policy has been implemented to preserve sets of historical monuments along with their perimeters of protection zones. Moreover, since 1980, in the context of decentralization, local authorities have been given more roles and autonomy concerning the management of historic monuments and their surroundings. Local authorities have played a key role in the protection-management of historic monuments and their surroundings, and have become more active in the conservation of their architectural heritage, including historic monuments. The central government, however, remains as the headquarters whose rigorous policies provide a solid foundation for the decentralized management system of architectural and cultural heritage, including historic monuments. The final goal in the evolutionary process, then, targets the effective and harmonious integration of the protection-management system for historic monuments and their surroundings into urban and regional planning.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.127-129
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• 2007

최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법이다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최저해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러 가지 진화연산기법들이 최석조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서 최근에 등장한 PSO알고리즘을 수정한 MPSO알고리즘은 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고, 제안한 방법의 유용성을 보이기 위하여 IEEE 30,118 모선 계통의 최적 조류계산 문제에 적용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.11a
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• pp.290-292
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• 2008

전력계통이 점점 더 복잡해지고 광역화됨에 따라서 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법으로 더욱 중요성이 커지고 있다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 PSO알고리즘을 여러 개선된 형태로 비교 연구하여, 제안한 방법중 가장 최적화된 결론을 도출하기 위하여, IEEE 30,118 모선 계통의 최적조류계산 문제에 적용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.11a
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• pp.294-296
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• 2006

최적조류계산은 전력계통에서 여러가지 제약 조건을 만족하면서 경제적으로 계통을 운영하기 일한 기법이다. 종래의 최적조류계산 방법은 주로 선형계획법, 비선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러 가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 등장한 PSO알고리즘을 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고 테스트 계통을 대 상으로 그 적용가능성을 검증하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.5
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• pp.489-495
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• 2014

A micro-genetic algorithm (MGA) is one of the improved forms of a genetic algorithm. It is used to reduce the number of iterations and the computing resources required by using small populations. The efficiency of MGAs has been proved through many problems, especially problems with 3-5 design variables. This study proposes an optimization algorithm based on the sequential design of experiments (SDOE) and an MGA. In a previous study, the authors used the SDOE technique to reduce trial-and-error in the conventional approximate optimization method by using the statistical design of experiments (DOE) and response surface method (RSM) systematically. The proposed algorithm has been applied to various mathematical examples and a structural problem.

• 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.