• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.108-108
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• 2017

깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.10 no.2
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• pp.113-120
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• 1998

사출성형공정은 대표적인 고분자 가공공정으로 그 복잡한 특성으로 인하여 공정변 수를 최적화하는 것을 주로 경험에 의존해 왔다. 본 연구에서는 사출성형공정의 보압과정 중에 보압의 이력을 최적화하여 제품각 부분의 부피수축율차이를 최소가 되게 하는 최적화 시스템을 개발하였다. 최적화 알고리즘으로는 GA방법을 사용하였으며 본 연구에서 제안한 최적화 시스템으로 보압과정의 최적화를 수행한 결과 부피수축율의 차이가 현저히 감소하는 것을 알수 있었다. 특히 SA방법을 사용하는 경우 초기의 최적화 속도가 GA를 사용하는 경 우에 비해서 뛰어남을 알수 있었다. 또한 충전과정과 보압과정을 함께 최적화하여 보압과정 만 최적화한 결과와 비교하여 보았다.

• 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 Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.578-583
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• 2010

본 연구는 전통적인 형상탐색 기법중의 하나인 내력밀도법을 건축구조물의 통합설계최적화 과정에 도입하고 이와 관련된 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 통합설계최적화 기법은 크기최적화, 형상최적화 그리고 위상최적화와 같이 다양한 개별최적화 기법을 이용하게 되는데 본 연구에서는 구조물의 형상을 결정하는 단계에서 내력밀도법을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 내력밀도법과 다른 개별최적화기법과의 연계성에 대하여 기술하고 아치형 트러스 구조물의 통합설계최적화를 수행하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.89-92
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• 2009

본 논문에서는 비선형구조물의 위상최적화를 위하여 개발된 요소 연결 매개법 (Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 기하비선형 구조물의 고유진동수(Eigenfrequency)를 최적화하는 연구를 소개한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 비선형 구조물의 위상최적화를 수행할 때 약한 탄성계수를 가지는 요소가 대변형을 일으켜 전체 강성행렬(Tangent Stiffness Matrix)이 양정정성(Positive definiteness)를 잃어버리는 문제점이 있어서 위상최적화를 수행하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이 개발되었다. 이 요소 연결 매개법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 이 연구에서는 요소 연결 매개법을 동적인 문제에 적용하기 위한 연구를 수행하며 이를 이용하여 비선형 구조물의 고유진동수를 최적화 하는 위상최적화 문제에 적용하였다. 비선형 수치 예제를 통하여 기하 비선형 구조물의 고유진동수를 최대화를 통하여 기하 비선형 구조물의 강성최대화 문제와 같은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.689-692
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• 2011

본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역 장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계 최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계 최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계 최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교검토 하였다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.1 no.1
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• pp.87-94
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• 1989

철근콘크리트 뼈대구조와 같이 설계변수가 과다하고, 제약조건식이 복잡한 구조물의 최적화를 위하여는 구조물을 여러개의 부분구조물로 분할하여 최적해를 구하는 분할법이 많이 사용되고 있다. 그러나 기존의 분할법에 의한 최적화는 구조해석과정과 고정된 부재력에대한 단면설계변수의 부분최적화 과정만으로 이루어지기 때문에, 최적해를 구하려면 반복적인 재해석과정만을 수행하지 않으면 안된다. 따라서 본 연구에서는 다단계분할법에 의하여 철근콘크리트 뼈대구조의 최적화 문제를 3단계로 형성하고, 분할된 부분최적화문제의 최적화시 전체구조의 강성 및 부재력 변화가 반영되어 부분 구조물의 결합을 유지시킬 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하였다. 최적화 문제에서 설계변수로는 단면의 크기, 철근량, 모멘트 재분배율등을 취하고,목적함수는 경비함수, 제약조건으로는 강도설계법에 의한 부재강도, 시방서의 요구사항등을 고려하여 문제를 형성하였다. 본 연구에서 개발한 다단계 최적화과정의 첫째 단계에서는 탄성해석에 의하여 재분배모멘트의 설계공간을 형성한다. 이 때 부재력변화량추정(forece approximation technique)에 의하여 단면치수의 변화에 따른 부재력의 변화를 제약조건식 내에 포함시킬 수 있도록 하였다. 둘째 단면에서는 첫째 단계에서 구한 부재력변화량추정이 포함된 제약조건식 내에서 무제약최소화기법에 의하여 단면치수를 최적화하도록 하였다. 셋째 단계에서는 재분배 모멘트를 최적화하였으며, 이 때 재분배모멘트의 변화에 따른 단면설계 변수의 변화는 둘째 단계에서 구한 설계민감도(design sensitivity)를 이용하여 반영시키도록 하였다. 제안된 알고리즘을 1층 2경간 및 2층 1경간 뼈대구조에 적용하여 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증하였다. 따라서 본 연구의 알고리즘은 철근 콘크리트 뼈대구조의 최적설계에 안정성있게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.109-122
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• 2002

본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.

• The Optical Journal
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• v.12 no.5 s.69
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• pp.29-39
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• 2000

지난 호의 '1. 광학계의 형상설계'에 이어서, '2. 광학설계의 최적화 기법'을 게재한다. 이번 호에는 광학설계, 최적화의 수학적 기반인 비선형 연립방정식의 해에 대하여 살펴본 후에 광학설계에서 사용되고 있는 최적화 기법을 소개하고, 아울러 광학설계의 최적화 과정에서 발생하는 여러 문제점에 대해여 살펴본다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.11 no.4
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• pp.227-238
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• 1997

다목적함수 최적화를 효과적으로 수행하기 위하여 유전자 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 혼성형 최적화기법을 구현하였다. 이 방법은 유전자 알고리즘을 사용하여 최적점이 존재할 가능성이 높은 영역을 탐색한 후, 이 영역에서 직접탐색법을 사용하여 최종해를 찾는다. 따라서 탐색의 효율을 향상시키고 계산시간을 절약할 수 있는 장점이 있다. 그러나 최적화기법이 효율적이지만, 최적화기법을 사용하기 위해서는 전문가의 전문지식이 필요하다. 따라서 실제 최적화를 수행하기 위해서는 관련 분야의 전문지식과 최적화기법이 효율적으로 결합되는 것이 필요하다.