• 제목/요약/키워드: 하이브리드 최적화기법

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PV 시스템의 최적 배치 문제를 위한 이산 PSO에서의 규칙 기반 하이브리드 이산화 (Rule-based Hybrid Discretization of Discrete Particle Swarm Optimization for Optimal PV System Allocation)

  • 송화창;고재환;최병욱
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.792-797
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    • 2011
  • 본 논문은 배전망에서의 PV (photovoltaic) 발전 시스템의 최적 배치 문제를 이산 입자 군집 최적화 (DPSO, discrete particle swarm optimization)를 이용하여 해를 구할 때 DPSO에 포함되어야 하는 이산화 단계를 위한 하이브리드 이산화 기법의 적용에 대하여 논한다. 이를 위해 PSO 반복단계에서 목적 함수 값과 최적화 속도를 입력 파라미터로 하는 규칙 기반 전문가 시스템을 제안하고 이산 변수를 포함하여 표현되는 PV 시스템 배치 문제의 최적해를 구하는데 적용하였다. 다수준 이산화를 위하여 간단한 라운딩과 sigmoid 함수를 이용한 3단계 및 5단계 이산화 기법을 하이브리드 형태로 적용하였다. 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 각 PSO 과정에서 적절한 이산화 기법을 선택함으로써 기존의 DPSO보다 좋은 성능의 최적화가 가능하도록 하였다.

유전자 알고리즘 최적화 신경망을 이용한 학습 (A Learning Using GA Optimized Neural Networks)

  • 윤여창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.27-29
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    • 2008
  • 시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.

다중 라그랑지안 승수를 이용한 제한 진화 최적화 (Constrained Evolutionary, Optimization Using Multiple Lagrange Multipliers)

  • 명현
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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    • pp.65-69
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    • 1998
  • 진화 연산을 이용하여 최적화 문제를 푸는데 있어서 가장 잘 알려져 있는 문제 중의 하나는 미완숙 수렴이다. 일반적인 제한 최적화 문제를 푸는 기법으로서 제안된 하이브리드 진화프로그래밍(EP), 이상 EP(TPEP), Evolian 등과 같은 알고리즘도 첫 번째 상에서 이와 같은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이같은 문제점을 극복하기 위해서 Evolian 알고리즘에 공유 함수 기법을 적용하고 다음 상들을 위해서는 다중 라그랑지안 승수를 사용하고자 한다. 부개체군 영역에서 각각의 라그랑지안 승수들을 설정하고 병렬적으로 갱신해 나가면서 전역적인 최적해를 병렬적으로 찾아나간다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 공유 기법 및 다중 라그랑지안 승수 기법의 유용성을 보인다.

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VSC-MTDC와 BESS 통합 시스템을 통한 발전기 리스케줄링 최적화 기법 (An optimization approach for generation rescheduling with VSC-MTDC and battery energy storage systems)

  • 김호영;김문겸
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.147-148
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    • 2015
  • 현재 발전기 스케줄링은 제한된 발전 자원, 에너지 수요 및 연료비용 증가, 그리고 불규칙적인 부하 등 최적리스케줄링에 있어 많은 문제들을 해결하기 위한 새로운 변화가 요구된다. 본 논문에서는 Multi-Terminal Voltage Source Converter High Voltage Direct Current (VSC-MTDC)와 Bettary Energy Storage System (BESS)가 결합된 Hybrid Integrated system (HIS)를 통해 발전기 리스케줄링을 위한 최적화 기법을 제안한다. 최적 발전기 리스케줄링을 위한 HIS 퍼포먼스를 위해 VSC station limit과 충 방전을 기반으로 하는 최적화 과정을 수행한다. 최적조류계산 문제는 VSC-MTDC 시스템과 BESS룰 고려하여 정식화되며, 충 방전 전략은 24시간 수요 정보를 사용하여 발전기 리스케줄링을 위한 하이브리드 통합 시스템의 최적알고리즘을 보여준다. 제안된 최적 리스케줄링 기법을 수정된 IEEE 14 모선에 적용하여 효율성을 입증하고자 한다.

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제약식프로그래밍과 최적화를 이용한 하이브리드 솔버의 구현 (On Implementing a Hybrid Solver from Constraint Programming and Optimization)

  • 김학진
    • 경영정보학연구
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    • 제5권2호
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    • pp.203-217
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    • 2003
  • 제약식 프로그래밍과 최적화 솔버는 공통된 문제를 풀기 위한 해법으로서 서로 다른 영역에서 발전되어왔다. 특히 제약식 확산법과 선형 계획법은 두 영역의 주된 기법으로서 조합 최적화 문제를 푸는데 함께 사용될 수 있는 통합가능한 보완 기법들이다. 지금까지 이를 통합하기 위한 시도는 주로 한 기법을 다른 기법의 모형 틀안에 포함시키는 것이었다. 본 논문은 둘의 통합을 통한 잇점들은 충분히 사용하기 위해서는 모형 역시 통합될 필요가 있음과 그 모형 통합의 틀을 보이고 그 틀 안에서 어떻게 두 기법의 솔버의 수준으로 통합되어 새로운 혼합 솔버를 구축할 수 있는지를 보인다.

Brush Painting을 이용하여 제작된 ITO Nanoparticle/Ag Nanowire/ITO Nanoparticle 다층 하이브리드 투명전극 특성 연구

  • 정진아;장윤진;김한기
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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    • pp.595-595
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    • 2013
  • 본 연구에서는 brush painting공법을 이용하여 인쇄형 유기태양전지에 적용이 가능한 ITO nanoparticle/Ag nanowire/ITO nanoparticle (Nano IAI) 다층 하이브리드 투명 전극의 전기적, 광학적, 구조적 특성을 연구하였다. 평균 25 nm 사이즈의 ITO 나노 입자로 구성된 ITO 나노 잉크와 직경 20~25 nm의 Ag nanowire 잉크를 기반으로 Brush painting 기술을 적용해 상온, 상압에서 낮은 면저항과 높은 투과도를 가지는 Nano IAI 하이브리드 투명 전극을 제작하였다. Nano IAI 투명 전극 제작 시 일정한 두께에서 Ag nanowire 코팅을 위한 brush painting 횟수를 변수로 하여 최적화 공정을 진행하였으며, Ag nanowire가 2번 brush painting 된 Nano IAI 다층 하이브리드 투명전극은 $3.4{\times}10^{-3}$ ohm-cm의 비저항과 52.33 ohm/square의 낮은 면저항을 나타내었다. 이를 통해 효과적으로Ag nanowire를 ITO nanoparticle 사이에 삽입할 경우, 고온의 열처리 공정을 통하지 않고 낮은 면저항을 가지는 인쇄형 투명 전극을 구현할 수 있음을 확인할 수 있었다. 특히 Nano IAI 다층 하이브리드 전극은 83.83%의 높은 투과도를 나타내는데 이는 삽입된 Ag Nanowire의 폭과 길이가 나노 사이즈이기 때문에 입사되는 빛이 흡수되기보다 대부분 투과하기 때문으로 사료된다. 또한, XRD 분석과 HRTEM 분석을 통해 Nano IAI 다층 하이브리드 투명전극의 전도 메커니즘을 설명하였다. 이와 같은 우수한 전기적, 광학적 특성은 brush painting 기법으로 제작된 Nano IAI 다층 하이브리드 투명 전극의 인쇄형 유기태양전지 적용 가능성을 나타낸다.

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차세대 저전력 멀티뱅크 메모리를 위한 컴파일러 최적화 기법 (Compiler Optimization Techniques for The Next Generation Low Power Multibank Memory)

  • 조두산
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.141-145
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    • 2021
  • 다양한 형태의 메모리 아키텍처가 개발되었고, 이를 효과적으로 사용하기 위한 여러 컴파일러 최적화 기법이 연구되었다. 특히, 모바일 컴퓨팅 디바이스에서 메모리는 성능을 결정하는 주요 컴포넌트이기 때문에 이를 지원하기 위한 다양한 최적화 기법들이 개발되었다. 최근에는 하이브리드 형태의 메모리 아키텍처에 대한 연구가 많이 진행되고 있기 때문에 이를 지원하기 위한 다양한 컴파일러 기법이 연구되고 있다. 시장의 요구조건에 맞추어 저전력에 대한 제약조건과 필요한 최소한의 성능을 달성하기 위하여 기존의 컴파일러 최적화 기법들이 사용될 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 활용한 저전력 효과 및 성능 개선 정도를 파악하기 위한 레퍼런스가 제대로 제공되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 기존의 컴파일러 기법에 대한 실험 결과를 멀티뱅크 메모리 아키텍처 개발의 레퍼런스로 제공하기 위하여 진행되었다.

하이브리드 유전자 알고리즘과 다중목적함수를 적용한 플레이트 거더교의 격자모델에 대한 유한요소 모델개선 (FE Model Updating on the Grillage Model for Plate Girder Bridge Using the Hybrid Genetic Algorithm and the Multi-objective Function)

  • 정대성;김철영
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제12권6호
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    • pp.13-23
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    • 2008
  • 본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.

하이브리드 연료전지 UPS 시스템 개발 (Development of Hybrid Fuel Cell UPS System)

  • 현덕수;장민호;김태신;오세웅
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.235-235
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    • 2009
  • 본 연구는 친환경 신새생 에너지를 이용한 전력 시스템을 개발함으로써 전력 IT인 Smart Grid 기술 활용과 더불어 예기치 못한 정전으로부터 중요한 전자 장비를 보호하는 UPS 기능을 갖는 친환경 3.0kW급 하이브리드 연료전지 UPS 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 시뮬레이션 기법을 이용하여 소형 경량화에 따른 구성 부품 배치 합리화 및 발생열 최적화 설계를 도출하였으며, 연료전지용 장수명 밀폐형 Ni-MH전지, 고효율 전력변환기, 하이브리드 PMS의 설계 및 제작과 개발된 3kW급 하이브리드 연료전지 UPS 시스템 기능 및 성능 평가를 공인 기관에서 검증받았다. 본 연구를 통하여 개발된 연료전지용 장수명 100Ah급 밀폐형 Ni-MH전지는 밀폐화와 더불어 장수명화 및 저온 방전 특성이 우수한 뿐만 아니라 KS규격을 모두 만족하였으며, 내구성도 DOD100%에서 1,093cycle의 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 전지 설계 및 제작 기술뿐만 아니라 양산화 관련 기술들이 개발되어 향후 고용량, 고출력, 장수명의 축전지가 필요로 하는 분야에 적용될 수 있는 기반이 마련되었다. 또한 고효율 전력 변환기 및 연료전지과 축전지를 조절하는 PMS을 탑재한 소형 경량화 된 친환경 IT제품의 이미지를 구현하였다.

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특정 용도 하이브리드 광학 네트워크-온-칩에서의 에너지/응답시간 최적화를 위한 토폴로지 설계 기법 (Topology Design for Energy/Latency Optimized Application-specific Hybrid Optical Network-on-Chip (HONoC))

  • 최적;이재훈;김현중;한태희
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권11호
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    • pp.83-93
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    • 2014
  • 최근 수년간 전기적 상호 연결 (electrical interconnect, EI) 기반 네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC) 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 궁극적으로 금속 배선은 대역폭, 응답 시간(latency), 전력 소모 등에서 물리적 한계에 직면할 것으로 예상된다. 실리콘 포토닉스(silicon photonics) 기술 발전으로 광학적 상호 연결(optical interconnect, OI)을 결합한 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(Hybrid Optical NoC, HONoC)이 이러한 문제를 극복하기 위한 유망한 해결책으로 부각되고 있다. 한편 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC)은 높은 에너지 효율을 위하여 이기종 멀티 코어(Heterogeneous multi-core)로 구성되고 있어서 정형화된 토폴로지 기반 NoC 아키텍처의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 타깃 애플리케이션 트래픽 특성을 고려한 에너지 및 응답 시간 최적화 하이브리드 광학 네트워크-온-칩의 토폴로지 설계 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였고, 실험 결과 평균 전력손실은 13.84%, 평균 응답 시간은 28.14% 각각 감소하였다.