• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.277-278
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• 2007

본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대해 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 최적화된 Multi-Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi-Fuzzy 제어기를 설계한다. 그리고 최적화 알고리즘 중 하나인 사회적인 행동양식을 기반한 PSO 알고리즘을 이용하여 설계된 Multi-Fuzzy 제어기를 최적화한다. 시뮬레이션의 결과 비교를 통해, 대표적인 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용한 최적화된 제어기와 제안한 PSO 알고리즘을 이용한 최적화된 제어기의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.644-646
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• 2003

물류 공급 관리 시스템과 같은 정보 통합 시스템은 분산되어 있는 데이터베이스들에 대해서 정보를 통합하여 사용자에게 보여준다. 이러한 정보 통합 시스템은 전역 질의를 생성하고 지역 질의로 변환하여 실행하기 전에 질의를 최적화할 필요성이 있다. 그런데, 단일데이터 베이스 시스템에서의 질의 최적화 기법은 멀티데이터베이스 시스템에서 사용하기에는 부적절하다. 이는 분산된 데이터베이스 환경에서 오는 높은 연결 오버헤드, 높은 계산 시간, 데이터의 중복성 뿐만 아니라 의미 이질성 문제 때문에 기존의 최적화 방법은 사용하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 의미상 질의 최적화 방법이 연구되어 왔다. 의미상 질의 최적화는 전역 질의보다 더 효과적으로 응답하고 의미상으로 동등한 질의로 변환하기 위해서 의미상 지식을 사용한다. 본 논문에서는 정보 통합 시스템에서 Description Logic(DL)을 이용하여 의미상 지식으로 사용할 지식 기반을 표현하고 이를 바탕으로 추론화된 지식을 이용하는 의미상 질의 최적화 방식을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.716-718
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• 2003

최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.617-620
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• 2011

본 논문은 Inter-Local Mobility Anchor 환경에서의 경로 최적화 기법을 Proxy Mobile IPv6 환경에서 캐쉬 정보를 활용하여 삼각 라우팅 문제를 해결하기 위해 경로 최적화 수행 시 빠른 처리 속도와 안정성을 가지는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 경로 최적화 방법 중 inter-Local Mobility Anchor 환경에서 Liebsch의 방법은 모든 경우를 확인하기에 어떤 상황에서도 동일한 시그널링 코스트가 사용되지만 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트가 많고, Dutta의 방법은 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트는 효과적으로 감소시켰으나 Mobile Access Gateway 사이의 프록시 바인딩 과정이 없음으로 인하여 발생할 수 있는 문제점을 간과하였다. 본 논문에서는 Inter-Local Mobility Anchor 환경에서도 시그널링 비용은 증가시키지 않으면서 Local Mobility Anchor와 Mobile Access Gateway로부터 메시지를 받을 경우 응답 메시지를 전송하여 신뢰성을 향상시킨 경로 최적화 방법을 캐쉬 정보를 활용하는 방안에 관하여 연구하였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.169-172
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• 2004

음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 1999.07a
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• pp.163-166
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• 1999

본 연구에서는 SRM의 토크 리플을 줄이기 위한 설계 방법을 제시한다. SRM의 형상을 최적화하기 위해 유한요소법과 최적화 알고리즘을 적용하였다. 기존의 토크 평균값을 이용한 설계법의 문제점을 제시하고 토크 형태를 구간 별로 목적 함수로 정의하여 토크 형태를 최적화하는 새로운 최적화 문제 정의 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 최적화할 경우 SRM의 정적 토크 특성만을 고려한 기존 방법에 비해 고속으로 회전하는 SRM의 토크 성능을 보장할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.548-552
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• 2017

본 논문에서는 얀센 메커니즘을 활용한 보행 로봇의 궤적을 최적화 하기 위한 알고리즘을 연구하였다. 궤적의 최적화 목표는 지면에 닿는 시간이 길고 지면에 평행하며 빠른 이동을 위해 넓은 보폭을 생성 하는 것으로 두었다. 초기 값은 Edison design의 m.sketch를 사용하여 결정하였고 최적화 과정에서는 MATLAB을 사용하였으며 가능한 빠른 계산이 가능한 것에 초점을 두고 알고리즘을 작성하였다. 최적화된 결과 값에서는 지면에 닿는 궤적의 범위와 보폭의 크기, 궤적의 높이가 가장 큰 값을 결정하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.187-188
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• 2012

운송(transportation) 문제는 잘 알려져 있는 최적화 문제로 공급자인 생산지에서 소비자인 대리점으로 물건을 최소의 비용으로 운송시키는 문제이다. Coopr는 쉽고도 강력한 언어로 최근 각광받고 있는 파이썬 언어로 구현되었으며 최적화 모델의 해를 구할 수 있는 공용 소프트웨어 패키지이다. 본 논문에서는 몇몇 생산지에서 여러 대리점으로 물건을 운송시키는 최적화 문제를 Coopr의 한 부분인 pyomo를 이용하여 모델을 개발하고 최적화 해를 구할 수 있는 방법을 소개 한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.41-45
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• 1994

최적화 방법이 구조설계 분야에 사용된지 근30년이 지난 오늘 이론적 측면에서 보면 상당한 발전이 있어 왔다고 해도 과언이 아니다. 실무 입장에 볼 때 과연 얼마만큼 최적화 방법이 현실의 설계업무 속에 자리잡혀 있는가를 곰곰히 되새겨 볼 필요가 있다고 본다. 사실 실제와 이론 사이의 괴리를 줄여보려는 노력에서, 최적호 기술 분야에서도 기존의 확정론적 최적화 방법만이 아니라 확률론적 최적화방법에 대한 연구도 시작되었으리라 본다. 본문에서 언급한 Genetic Algorithm과 Evolutionary Strategy도 기존의 최적화 방법과 마찬가지 이유에서 복잡한 현실문제의 최적해를 추구하기 위한 또 하나의 방법으로 인식 될 필요가 있다고 보아 이 두 방법에 대한 개략적인 내용을 적었다.

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.46-57
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• 1994

구조최적화 분야는 작게 보면 구조공학의 한 분야에 불과하지만 그것이 지향하는 목표가 보다 근원적이고 원대한 것일 뿐만 아니라, 설계 자체가 복잡하고 다양한 선택과 결정의 과정인 터에, 세부대상이나 접근방법에 따라 여러가지 부 영역을 포괄하는 방대한 연구 영역을 이루고 있다. 크게 대상으로 보아 단면, 기하, 또는 형상과 위상 최적화 등으로 나눌 수 있고, 보다 상급과제로 그들을 통합하는 배치최적화 등이 있다. 다른 한편으로 방법이나 도구로써 각종 수치계산 알고리즘 및 민감도해석과 함께 CAD나 EXPERT SYSTEMS 등을 활용하는 방법 등이 활발히 연구되고 있는 바, 여기서는 구조시스템이 하나의 대규모 공학시스템이라는 본질적 측면에 입각, 복잡한 대형구조시스템의 최적화를 위한 기본이론과 방법을 다루어 보고자 한다.