• Title/Summary/Keyword: 최적화 방법론

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확률론적 구조설계 최적화기법에 대한 비교연구 (A Comparative Study on Probabilistic Structural Design Optimization)

  • 양영순;이재옥
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.213-224
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    • 2001
  • 확률론적 구조설계 최적화는 구조물의 역학적 특성이나 하중의 불확실성이나 임의성과 같은 변동성을 정량적이고 합리적으로 고려할 수 있다는 점에서 기존의 전통적인 확정론적 최적화와 비교된다. 확률론적 최적화의 방법론으로는 개선된 일계이차모멘트법을 이용하는 신뢰도지수에 기반한 접근법(MPFP search)이 널리 알려져 있으며, 최근 목표성능치에 기반한 접근법(MPTP search)이 새롭게 제안되었다. 본 논문에서는 이들 두 가지 접근법에 대한 정식화를 수행하고, 특히 탐색과정에서 소모적인 반복계산을 발견하고 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 예제에서 두 접근법에 의한 확률론적 최적화를 수행하고 구조설계 최적화의 관점에서 두 접근법의 장단점을 비교·검토하였다.

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Genetic algorithms과 evolutionary strategy의 상호 비교

  • 유원선;양영순
    • 전산구조공학
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    • 제7권3호
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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.

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DMAIC 방법론의 생산시스템 개발자 과제 최적화 모델링: 배터리 제조 중심으로 (Optimization of DMAIC for production system developer task : Focused on Battery Manufacturing)

  • 박신철;이주연;정명석
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제29권2호
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    • pp.153-167
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    • 2024
  • DMAIC는 배터리 제조 관련 엔지니어들에게 가장 친숙한 문제해결방법론이나, 배터리 생산시스템 개발자의 다양한 과제에 대한 무분별한 적용으로 과제 지연, 성과 미흡 및 부분 최적화 등 지속적인 문제 발생이 되고 있는 실정이다. 배터리 생산시스템 개발자 과제를 효과적으로 대응할 수 있는"DMAIC 방법론의 최적화 모델"을 확보하고자 3단계 연구모형을 활용하여 생산시스템 개발자 과제 방법론의 요구특성을 도출하고, DMAIC의 적합성을 분석하여 부족한 부분을 보완하여 최적화 모델링을 실시하였다. 본 연구 결과물인 "시스템 구조적 7단계 방법론"을 활용하여 개발자 과제에 적용해 봄으로서 DMAIC 방법론을 보다 적합성을 높일 수 있다는 점을 확인하였다. 하나의 방법론으로 보다 학습이 용이하고 다양한 산업별 특성에 맞춰 차별화 운영을 할 수 있도록 하여 향후 다양한 산업분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.

Hierarchical Bayesian 기법을 통한 강우-유출모형 매개변수의 최적화 및 불확실성 분석 (Parameter Optimization and Uncertainty Analysis of the Rainfall-Runoff Model Coupled with Hierarchical Bayesian Inference Scheme)

  • 문영일;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1752-1756
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    • 2007
  • 정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

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K 분할 기반 플래시 메모리 균등소거 방법론 (K Partition-Based Even Wear-Leveling Policy for Flash Memory)

  • 박제호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권3호
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    • pp.377-382
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    • 2006
  • 플래시 메모리의 활용성이 높은 특성으로 인해 모바일 기기와 유비쿼터스 관련 기기에 대한 적용이 확장되고 있다. 하지만, 이러한 경향은 플래시 메모리의 물리적 특성으로 인해 제한 받을 수 있다. 이 논문에서는 플래시 메모리 공간의 재활용을 위한 방법론을 제안하다. 이 방법론은 메모리 재활용에 필요한 비용과 재활용 성능을 동시에 최적화하는 것을 목표로 한다. 제안하는 방법론은 특정시간에 재사용되는 메모리 세그먼트를 선택할 때 대상이 되는 메모리 공간을 다수의 하부 공간으로 분할하여 탐색 비용을 최적화한다. 아울러, 자유 세그먼트의 선택이라는 측면에서 전체 메모리 공간의 균등한 소거를 위한 방법론 또한 논의한다. 제안된 방법론들은 기존의 방법론과 함께 실험을 통해 검증하였으며, 방법론의 수행을 위한 최적화된 시스템 구성을 실험을 통하여 밝혔다.

유전자 알고리즘을 이용한 분산 데이터베이스 할당 방법론 (An Allocation Methodology on Distributed Databases Using the Genetic Algorithmsplications)

  • 박성진;박화규;손주찬;박상봉;백두권
    • 정보기술과데이타베이스저널
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    • 제5권1호
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    • pp.1-12
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    • 1998
  • 분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.

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장애 함수를 이용한 신뢰성 기반 최적 설계 (Reliability Based Design Optimization Using Barrier Function)

  • 이태희;최운용;이광기
    • 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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    • 한국신뢰성학회 2002년도 정기학술대회
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    • pp.211-216
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    • 2002
  • 실제적인 문제에서 신뢰성 기반 최적 설계(RBDO)를 구현하기 위해서는 유한요소 모델을 해석하기 위한 상용 프로그램과 설계한 것에 대한 신뢰성을 산정할 수 있는 프로그램을 통합하고 최적화 알고리듬을 적용하여야 최적화를 수행하여야만 한다. 또한 최적화 과정에서 최적상태에서 제약조건이 비활성 영역에서 놓이게 되는 것을 방지하기 위해서 제약조건 최적화 문제를 비제약 조건 최적화 문제로 바꾸어 주는 장애 함수를 사용하여 최적화를 수행하였다. 그리고 이 방법론을 기존의 신뢰성기반 최적화 방법론, 즉 신뢰도지수 접근방법과 목표성능치 접근방법과의 비교를 하였다.

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GVM SAL 코드 최적화 (GVM SAL Code Optimization)

  • 김은경;윤성림;오세만
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.625-628
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    • 2004
  • GVM(General Virtual Machine)은 무선 단말기 상에서 동적인 응용프로그램을 실행할 수 있는 가상 기계(Virtual Machine) 플랫폼이다. 가상 기계를 이용한 응용프로그램의 실행은 플랫폼 독립적인 실행이 가능하며 또한 효과적인 다운로드 솔루션을 통한 동적인 실행이 가능하다. GVM은 SGS 파일을 다운로드 받아 실행되는 시스템이므로, 성능의 저하없이 실행되기 위해서는 효율적인 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 SGS 파일이 시스템 리소스의 제한이 큰 무선 단말기 상에서 보다 효율적으로 실행되기 위해서 SAL 코드에 대한 최적화를 수행하였다. SAL 코드 최적화 단계를 수행한 GS 파일은 부분적으로 SGS 파일의 최적화를 가져와 전체 SGS 파일의 크기를 줄이고, 실행될 때 수행 속도 면에서 좀 더 빠른 실행 속도를 가지게 된다. 존재하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 SAL 코드의 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 SAL 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기에 관하여 설계하고 구현하였다.

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ROMP를 이용한 희소 표현 방식 얼굴 인식 방법론 (Face Recognition via Sparse Representation using the ROMP Method)

  • 안정호;최권택
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.347-356
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    • 2017
  • 희소 표현을 이용한 얼굴 인식 방법론은 강인성이 입증된 우수한 얼굴 인식 방법으로 알려져 있다. 이 방법론의 단점은 $L_1$-노름 최적화 문제를 통해 희소해를 구하는 과정에서 많은 시간이 소요되어 실시간 응용 분야에 적합하지 않다는 것이다. 통상적인 $L_2$-노름 최적화 문제를 통해 얻어진 희소해는 희소성이 결여되고 정확도가 떨어져서 희소 표현을 이용한 인식 방법론에는 사용되고 있지 않다. 우리는 본 논문에서는 탐욕적인 방식으로 $L_2$-노름 최적화 문제를 푸는 ROMP 방식을 도입해 희소해를 구하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안한 방식이 정확도에서 기존 방식과 유사하며 속도는 60배 이상 빠름을 보였다. 또한, 희소 표현기반인식 방법론으로 희소해의 분포만을 고려하여 분류하는 단순한 방식인 C-SCI 방법론을 제안하였다. 이 방법론은 테스트 데이터를 복원하는 기존 방식과 성능 면에서는 유사하나 속도 면에서는 약 5배 빠름을 실험적으로 입증하였고, 이론적인 복잡도 분석 결과도 제시하였다.

구매자 주도 협상방법론을 통한 최적 공급사슬 구성 알고리즘

  • 조재형;김현수;최형림;홍순구;손정하
    • 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.409-416
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    • 2004
  • 동적 공급사슬망은 복잡하고 다양한 이해관계를 가진 기업들로 구성되어 있다. 다수의 구매자로부터 주문 의뢰가 동시다발적으로 발생하므로 하위 구성원들은 경쟁적 관계에 놓이게 된다. 그러므로 최적의 공급사슬구성을 위해서는 수평적 경쟁 관계를 고려하여 구성주체들간의 협력관계를 통해 이를 해결하여야 한다. 지금까지의 스케줄링 문제에서는 상위의 구성원이 하위 구성원들을 일방적으로 선택하는 의사결정이 이루어졌으나 본 문제에서는 구성원간의 협력관계에서 에이전트를 통한 다자간 협상을 통해 공급사슬 전체의 최적화를 구성하는 방법론을 제시한다. 본 협상방법론은 단일기계에서 상이한 납기일, 조기생산(earliness), 지연생산(tardiness)을 동시에 고려하였으며 전체 공급사슬의 평균절대편차(Mean Absolute Deviation)의 최소화를 목적으로 하고 있다. 본 협상방법론의 효과성을 증명하기 위해 분지한계법(Branch & Bound)과 비교하고, 알고리즘 구현을 통해 구매자 협상방법론의 최적화 여부를 실험을 통해 증명하였다.

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