• Water for future
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• v.29 no.5
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• pp.223-233
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• 1996

Daily streamflow model, DAWAST, considering the meteorologic and geographic characteristics of the Korean watersheds has been developed to simulate the daily streamflow with the input data of daily rainfall and pan evaporation. The model is the conceptual one with three sub-models which are optimization, generalization, and regionalization models. The conceptual model consists of three linear reservoirs representing the surface, unsaturated, and saturated soil zones and water balance analysis was carried out in each soil zones on a daily basis. Optimization model calibrates the parameters by optimization technique and is applicable to the watersheds where the daily streamflow data are available Generalization model predicts the parameters by regression equations considering the geographic, soil type, land use, and hydrogeologic characteristics of watershed and is appicable to ungaged medium or small watersheds. Regionalization model cites the parameters from the analysed ones considering river system, latitude and longitude, and is applicable to ungaged large watersheds.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.365-369
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• 2006

MODSIM 모형은 하천유역 네트워크 모형으로 최신의 네트워크 최적화 알고리즘을 적용함으로써 유역내에서 물리적 수문학적으로 그리고 수리권과 같은 제도적인 면을 동시에 고려한 물 배분이 가능하며, 네트워크 흐름 최적화 기법은 복잡한 유역 시스템의 모의 능력을 증대시켜 준다. 모형을 이용하여 링크와 노드 및 우선순위를 토대로 금강유역을 대상으로 3개의 저류노드, 57개의 비저류노드, 72개의 수요노드 및 127개의 링크로 구성된 네트워크를 구축하였다. 개발된 네트워크 모형의 적용성 평가를 위해 충청지역의 행정중심복합도시 건설전 후의 용수수급에 대해서 분석하였으며, 네트워크 설계, 우선순위의 설정, 모의운영의 시나리오 분석 등에 있어서 만족할만한 성과를 도출하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.5
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• pp.50-61
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• 2012

1970년대 해상 재난에 처음 도입된 이후 최적화 모형은 재난 대응 물류 문제에 효과적으로 활용되었다. 문헌 연구 기법을 이용하여 본 논문은 재난대응 물류 분야의 최적화 모형을 검토하였다. 재난대응 활동은 재난 발생 이전과 이후로 구분하여 검토할 수 있다. 사전 활동으로 긴급 대피, 위치 선정, 비축품 관리 등을 고려할 수 있으며, 사후 활동은 복구품 배분, 비축품 조정 등을 포함한다. 이와 같은 재난대응 활동과 관련하여 물류 문제를 네트워크 구성과 공급계획으로 구분하여 문헌연구를 수행하였다. 모형의 형식과 의사결정 사항을 중심으로 문헌을 체계적으로 조사하고 분석하였다. 문헌조사 분석결과를 기반으로 향후 자율적 대응이 가능한 재난대응 물류 구조를 구성하기 위한 연구 주제를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.81-98
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• 2002

This paper documents the development of a bi-objective(minimizing delays and Queue lengths) cycle-free signal timing length model using Genetic Algorithm. The model was embodied using MATLAB. the language of technical computing. A special feature of this model is its ability to concurrently manage delays and queue lengths of turning movement concurrently. The model produces a cycle-free signal timing(cycles and green times) for each intersection on the cycle basis. Appropriate offsets could be also accomplished by applying cycle-free based signal timings for respective intersections. The model was applied to an example network which consists of four intersections. The result shows that the model produces superior signal timings to the existing signal timing model in terms of managing delays and queue lengths of turning movements.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.13 no.3
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• pp.266-271
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• 2002

The finite schematic eye based on spherical aberration and Stiles-Crawford effect is designed by an optimization method. It consists of four aspherical surfaces. The radius of curvature, thickness, asphericity, and spherical aberration are used as constraints in the optimization process. Stiles-Crawford effect in the pupil is considered as a weighting value for optimum design. The designed schematic eye has effective focal length of 20.8169 mm, back focal length of 15.4820 mm, front focal length of -13.8528 mm, and image distance of 15.7150 mm. When the pupil diameter is 4 mm, the diameter of entrance pupil and exit pupil are 4.6919 mm and 4.2395 mm, respectively. From the data of 75 measured Korean emmetropic eyes, this finite schematic eye is designed first in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.393-397
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• 2007

KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 우선순위 목적 선형최적화 모형을 위한 Backrouting 방법을 개발하고 금강유역 일단위 KModSim 네트워크에 Backrouting 방법을 적용하여 적용성을 검토하였다. 금강유역에 KModSim을 적용하고 모의한 결과 Backrouting 방법을 사용한 모의결과가 Backrouting 방법을 사용하지 않은 경우에 비해 실측치를 보다 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Backrouting 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 일단위 모의 시에 발생할 수 있는 과도한 손실을 방지하고자 할 때 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1803-1807
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• 2007

본 연구에서는 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형에 대하여 유역의 다양한 유출특성을 잘 반영할 수 있는 매개변수를 산정하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위한 최적화 알고리즘은 다목적 유전자 알고리즘인 NSGA-II를 선정하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지의 목적함수를 대상으로 다양한 함수값을 나타내는 비지배관계의 최적군을 생산하였다. 수 백개로 나타나는 최적군의 다양한 해들 중, 특정 목적함수에 대하여서만 정도가 높거나 낮은 편협한 해들을 배제하고 두루 정도가 높은 값을 나타내는 소수의 비지배해들을 추출하기 위하여 선호적 순서화 기법이 적용되었다. 그 결과 많은 해들 중 단 4개의 해가 최우선해의 위치를 갖는 것으로 나타났으며, 이러한 방법론으로 최적화된 해의 적합성을 살펴보고자 국부최적화 기법인 Powell 방법과 기존에 널리 쓰여온 유전자 알고리즘인 SGA(Simple Generic Algoritm)의 결과와 비교 검정을 수행하였다. 비교한 결과 NSGA-II를 적용하여 산정된 매개변수가 4가지 목적함수 및 관측유량과의 통계치에서 두루 양호한 결과를 나타내었다. 또한 관측유량과 함께 도식하여 살펴본 결과, NSGA-II의 최우선해가 타 자동보정 기법에 비하여 상대적으로 관측치에 보다 잘 부합되는 모의유량을 계산하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.158-158
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• 2017

상수관망을 통한 용수 공급에서는 송수펌프, 배수지 등의 수리 시설물이 중요한 역할을 수행한다. 우리나라의 송 배수 방식은 송수펌프를 통해 고지대의 배수지에 물을 확보하고, 이를 자연유하 방식으로 공급하는 것이 일반적이며, 따라서 송 배수시스템의 운영이란 송수펌프의 가동과 그에 따른 배수지의 수위 현황을 관리하는 것을 의미한다. 이 때, 펌프의 가동을 위한 전력소모에 많은 비용이 발생되므로 효율적인 펌프 운영을 위한 최적화 연구의 필요성이 제기되었다. 기존 연구를 통해 송 배수시스템의 운영을 모의하고, 펌프 가동비용을 최소화 하는 실시간 최적 펌프운영 모형이 개발되었으나, 미리 결정된 펌프와 배수지를 바탕으로 송 배수시스템을 모의하기 때문에 계획 및 설계 단계에서 이를 활용할 수 없는 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여, 실시간 펌프운영뿐만 아니라 송수펌프와 배수지의 효율적인 용량을 제시할 수 있는 최적화 모형을 개발하였다. 특히, 개발 모형은 펌프와 배수지의 설계/운영 시, 국내 설계기준, 시설물 비용, 시간별 전력단가 등을 제약조건으로 고려하여 현실적인 결과를 도출할 수 있도록 개발되었다. 본 연구는 실제 운영 중인 S시의 광역상수도 시스템을 바탕으로 개발 모형을 적용하였으며, 또한 송 배수시스템의 계획 및 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.