• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.290-299
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• 2008

본 논문에서는 하이브리드 공간 DBMS에서 질의 분류를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안 기법은 질의에 이용되는 데이터의 위치에 따라 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 처리한다. 특히, 하이브리드 질의의 경우에는 실체화 뷰의 사용률을 높이기 위해 실체화 뷰 생성 조건과 사용자 질의 조건을 비교하여 술어를 분할하는 메커니즘을 적용한다. 또한 질의를 최적화하기 위해 분류된 질의의 비용 계산 결과를 이용하여 최소 비용의 데이터 접근 경로를 선택할 수 있는 데이터 접근 경로 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 대용량 데이터 관리와 빠른 응답 속도를 동시에 만족하는 하이브리드 공간 DBMS의 성능을 기존의 디스크 기반 공간 DBMS보다 최소 20%에서 최대 50%의 성능 향상을 보인다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.19-28
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• 2006

기존의 유한요소모델개선기법들은 측정에 의한 모달 데이터와 해석적으로 계산된 시스템 행렬로 구성된 수학적인 목적함수를 사용하거나 업데이팅 변수에 관한 모달 특성의 미분함수를 사용하여야만 한다. 따라서 교량구조물과 같은 복잡한 구조물에의 적용이 어렵고 역해석에 있어 해의 안정성 문제가 발생할 수 있다. 또한 개선된 모델이 물리적인 의미를 지니지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘과 Welder-Mead의 심플렉스기법을 사용한 하이브리드 최적화 유한요소모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 최적화 기법의 성능을 검증하기 위해 3개의 국부최소값과 1개의 전체최소값을 갖는 Goldstein-Price 함수를 사용하여 비선형문제에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 최적화목적함수의 영향을 검토하기 위해 10개의 자유도를 갖는 스프링-질량 모델을 사용하여 변수연구를 수행하였다. 최종적으로 수치해석을 통해서 질량과 강성을 동시에 개선하기 위한 최적화 목적함수를 제시하고, 제안된 하이브리드 최적화 기법이 유한요소모델개선을 위해 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.93-101
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• 1997

본 연구에서는 전통적인 비선형 최적화 기법의 문제점을 극복하기 위하여 유전자알고리즘과 지식베이스의 통합을 통한 새로운 개념의 최적화 기법을 개발하였다. 여기에서는 제한조건이 있는 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 사용되는 전통적인 순차적 선형화 방법과 새로운 유전자 알고리즘의 장단점을 서로 보완한 하이브리드형 최적화 기법을 개발하였다. 여기에 지식베이스를 통한 최적화 지원 기법 및 최적화 모델의 자동생성 모듈을 개발하여 최적화 모텔의 성능을 한층 개선할 수 있었다. 개발된 최적화 기법의 검증을 위하여 수학적 비선형 모델을 이용한 여러가지 기법의 비교 검토를 수행하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.46-47
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• 2007

전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권3호
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• pp.248-254
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• 2009

유전자 알고리즘은 공기역학적 최적 형상 설계를 위해 매우 유용한 도구임에도 불구하고 인구수 기반의 탐색 알고리즘이 내포하고 있는 과도한 계산 시간으로 말미암아 제한적으로 적용된다. 본 연구에서는 과도한 계산 시간을 줄이고 정확한 최적해를 유도하기 위해 근사모델인 역전파 신경망과 전역적 최적화 기법인 실수기반 적응영역 유전자 알고리즘을 결합한 하이브리드 기법을 제안한다. 그 결과 하이브리드 기법이 에어포일의 항력 및 최적화 계산 시간 측면에서 일반적인 유전자 알고리즘 대비 14%, 33% 향상된 결과를 나타내었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권11호
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• pp.1335-1343
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• 2012

논문은 위상최적화와 치수최적화 해석기법을 이용한 샌드위치 복합재와 알루미늄 압출재로 구성되는 하이브리드 철도차량 차체 구조물의 경량 모듈화 설계에 관한 연구이다. 위상최적설계는 초기설계단계에 차체 구조물의 최적의 재료적용부위를 선정하기 위해 사용되었으며, 치수최적화설계는 하이브리드 차체 구조물의 최적 설계 변수를 찾기 위해 사용되었다. 이때, 최적화해석은 일계법과 부분문제근사법을 사용하였다. 위상최적설계해석을 통해 차체 구조물의 강성 및 제작성을 향상시키기 위한 언더프레임, 로우 사이드 패널 모듈에 1차 부재인 알루미늄 압출재의 적용이 적절하고, 샌드위치 복합재는 무게를 최소화하기 위한 2차 부재로서 루프 및 미들 사이드 패널 모듈에 적용이 적합하다는 결론을 얻었다. 또한, 알루미늄 압출재와 샌드위치 복합재로 구성되는 하이브리드 차체 구조물의 무게는 샌드위치 복합재로만 만들어진 차체 구조물과 비교하여 최대 17.7%까지의 경량화 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제32권1호
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• pp.29-36
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• 2019

본 논문의 목적은 소재대체법과 치수최적화 기법을 이용한 2층 고속열차 알루미늄 압출재 차체의 경량 설계를 제시하는 것이다. 소재대체법을 수행하기 위해 위상최적화 기법을 이용하여 차체 구조물의 샌드위치 복합재 적용 부위를 결정하였다. 해석결과, 루프와 2층 언더프레임에 샌드위치 복합재가 적용 가능함을 보여주었다. 치수최적화는 알루미늄 압출재와 카본/에폭시 복합재의 두께를 결정하는데 사용되었다. 치수최적화를 수행하기 위해, 설계변수, 제약조건, 목적함수를 정식화 하였으며 이러한 조건에 의해 유효설계를 도출하였다. 경량 설계의 결과로 2층 고속열차 하이브리드 차체의 무게를 2.18 ton(17.70%)까지 줄일 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.211-213
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• 2001

히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.795-798
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• 2017

최근 멀티코어 프로세서가 개발됨에 따라 병렬 프로그래밍은 멀티코어를 효과적으로 활용하기 위한 기법으로 그 중요성이 높아지고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 처리 방식에 따라 HTM, STM, HyTM으로 구분되며, 최근 HTM 및 STM 결합한 HyTM 이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존의 HyTM 는 HTM과 STM의 동시성 제어를 위해 블룸필터를 사용하는 반면, 블룸필터의 자체적인 긍정 오류를 해결하지 못한다. 아울러, 트랜잭션 처리를 위한 메모리 할당/해제를 기존의 락 메커니즘을 사용하여 관리한다. 따라서 멀티코어 환경에서 스레드 수가 증가할수록 트랜잭션 처리 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 효율적인 트랜잭션 처리를 위한 메모리 관리 기반 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트랜잭션 처리에 최적화된 블룸필터를 제공함으로써, 병렬적으로 동시에 수행되는 서로 다른 환경의 트랜잭션에 대해 일관성 있는 처리를 지원한다. 아울러, CPU 캐시라인에 최적화된 메모리 기법을 통해, 메모리 할당량이 적은 트랜잭션은 로컬 캐시에 할당함으로써 트랜잭션의 빠른 처리를 지원한다.