• 한국추진공학회지
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• 제16권3호
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• pp.41-48
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• 2012

사운딩로켓의 고도 극대화를 위한 최적의 분사조건을 결정하기 위한 연구를 수행하였다. 공력저항을 고려한 단순화된 1차원 모멘텀 방정식의 거동을 조사하였다. 해석적 해가 존재하는 경우와 분사 유량이 일정한 경우에 대해 계산을 수행하였으며, 해는 수치 해와 비교하였다. 사운딩로켓의 고도를 최대로 하는 최적의 분사조건이 존재하며, 최적조건은 로켓의 질량비의 함수임을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권1호
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• pp.48-53
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• 2013

다항식 반응면 모델은 실제의 물리적, 수치적 실험을 대체하는 근사모델로 여러 공학분야에서 사용되고 있다. 일반적으로 반응면 구성에 필요한 실험점 수를 줄이기 위하여 낮은 차수의 다항식을 사용하므로, 심한 비선형성이 동반되는 현상에 대한 모델링에는 한계가 있다. 본 연구에서는 다항식의 차수를 증가시키는 방법 및 다항식을 구성하는 최적의 기저함수를 선정하는 방법을 통해 다항식 반응면의 모델링 능력을 확장할 수 있는 방법을 개발하였다. 최적 기저함수의 선정에는 유전 알고리즘을 적용하였으며, 1 변수 및 2변수 함수와 풍동시험 데이터에 대한 모델링 사례를 통해 개발된 방법이 비선형성이 심한 현상을 모델링하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.141-149
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• 1993

수력에너지 생산량은 추계학적인 저수지 유입량에 지배되므로 전력량 판매 계약에는 이를 반영하여 합리성을 보장해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 유입량의 신뢰도별로 저수지조작(貯水池操作)을 수행하여 최적 신뢰도 및 이에 따른 최적 전력 판매계약량을 결정하는 방법을 제시하였다. 목적함수에는 전력생산량이 신뢰도를 벗어나는 위험에 대한 손실함수를 도입하고, 손실계수의 범위를 제시하였다. 여기서 손실은 계약량을 공급하지 못할 경우 지불해야 할 벌칙량을 의미하고 신뢰도는 저수지 유입량에 대한 초과 확률과 같고, 이 때 확률밀도함수는 대수정규분포를 5% 유의수준에서 채택하였다. 최적의 신뢰도를 결정하기 위하여 오목함수 범위에서 황금비 조사 기법을 썼으며, 신뢰도별 최대 수력 에너지를 얻기 위해 증분 동적계획 기법으로 저수지 조작을 수행하였다. 본 연구의 적용대상으로 대청 다목적댐 및 수력발전소를 택하여 손실계수, 최적 신뢰도 및 계약 발전량을 구하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.427-430
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• 2009

풍력 터빈 블레이드용 익형의 경우 운용 조건에서 높은 양항비를 가지도록 설계되나 풍속, 풍향의 변동에 의해 운용조건에 변화가 발생할 경우 성능의 저하가 발생할 수 있다. 따라서 운용조건의 변동이 발생하더라도 공력 성능이 크게 변하지 않는 익형이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 운용조건의 불확실성을 고려하여 풍력 터빈 블레이드용 익형의 신뢰성 기반 강건 최적 설계를 수행하였다. 익형 설계를 위해서 여러 익형 형상 변수들을 고려할 수 있는 익형 모델링 함수를 정의하였고 기저형상으로는 NREL에서 개발한 S809 익형을 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.101-107
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• 2011

본 논문에서는 적응 배열 안테나 시스템에서 간섭 및 재밍 신호를 제거하기 위해서 최적 가중 벡터를 연구하였다. 최적 가중 벡터는 선형 제한 조건에서 최소 분산 알고리즘과 비용함수를 적용시켜 구하였고, 목표물의 신호를 정확히 추정하였다. 적응 배열 안테나 시스템은 간섭 및 재머전력을 감소시키고 신호대 잡음비를 향상시키는 시스템이다. 적응 배열 안테나 시스템은 각 안테나 배열 소자의 출력이 탭(Tap)을 거쳐 지연되고 각 탭에 복소 가중치가 곱해져서 최종적으로 하나의 복합신호를 만든다. 최적의 가중치를 구하기 위해서 본 논문에서는 입력 공분산 행렬의 최적 가중벡터를 이용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘으로 모의 실험한 결과 분해능은 $3^{\circ}$이하로 향상되었으며 부엽은 약 10 dB 감소하였음을 입증하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권4호통권77호
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• pp.385-394
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• 2005

본 논문은 유전자알고리즘과 퍼지이론에 근거한 개선된 퍼지-유전자알고리즘에 의한 이산화 최적설계 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 최적설계는 평면 및 입체 강구조물의 단면, 형상 최적설계가 동시에 수행된다. 본 연구에서 목적함수는 강구조물의 중량이고, 제약조건식은 설계 및 좌굴강도, 변위 및 부재단면의 두께에 대한 설계제한식이다. 설계변수는 철골부재 단면의 치수와 절점좌표이다. 그리고 본 연구의 개선된 퍼지-유전자 알고리즘에 의한 이산화 최적설계 프로그램의 적용을 위해 설계 예를 들었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권5호
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• pp.1-6
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• 2001

본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준 함수 구조를 초기에 설계하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 시간 주파수 지역화를 이용한 분석 기법을 사용하였고 방사기준 함수 구조를 초기에 주어진 문제에 적합한 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 사용하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권1호
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• pp.31-38
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• 2008

본 논문은 헬리콥터 기동비행문제를 비선형 최적제어기법으로 정식화 하고 이를 indirect method를 적용하여 해석하는 기법에 대한 연구결과이다. 주어진 기동비행 경로에 대한 오차를 벌칙함수 형태의 가격함수로 채택하고 이를 최소화하도록 정식화하면 기동비행은 구속조건이 없는 최적제어문제로 정식화 된다. 정식화 결과로 얻어지는 이점 경계값 문제는 Multiple Shooting Method (MSM)를 적용하여 해석하였다. 본 논문은 high fidelity 헬리콥터 모델링을 적용할 경우 수치해의 불안정성과 과도한 계산시간에 따른 해석의 어려움을 해소하는 방안을 찾는데 초점을 두고 있다. 이를 위해 2가지의 선형모델과 로터의 비선형 모델링을 포함한 2개의 비선형 모델을 정의하였다. 각 모델링 방법의 적용에 따른 수치해석결과를 상대적인 계산시간과 함수계산 횟수 등을 비교하여 헬리콥터 모델 선정 시 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.81-84
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• 2003

$\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.