• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.190-191
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• 2010

본 논문은 전기자동차 (Electric Vehicles, EVs) 및 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-In Hybrid Electric Vehicles, PHEVs)용 리튬 이온 (Li-Ion) 배터리 충전을 위한 3.3 kW급 차량 탑재형 (On-Board) 충전기 하드웨어의 설계 및 제작에 대하여 기술한다. 차량 실장 특성을 고려하여 부하직렬공진형 dc-dc 컨버터를 적용하고, 80-130kHz의 고주파 스위칭 및 ZVS (Sero-Voltage Switching) 기법을 통해 수동소자의 크기를 최적화하여 5.84L, 5.8kg의 저부피, 경량을 달성한다. 전자부하를 대상으로 정전류 (Continuous Current, CC) 및 정전압 (Continuous Voltage, CV) 제어를 수행하여 93%의 고효율 획득 및 성능을 검증한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.89-97
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• 2021

This paper describes an adaptive hybrid evolutionary firefly algorithm for a topology optimization of truss structures. The truss topology optimization problems begins with a ground structure which is composed of all possible nodes and members. The optimization process aims to find the optimum layout of the truss members. The hybrid metaheuristics are then used to minimize the objective functions subjected to static or dynamic constraints. Several numerical examples are examined for the validity of the present method. The performance results are compared with those of other metaheuristic algorithms.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.878-882
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• 2004

본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권2호
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• pp.90-102
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• 2010

플래시 메모리는 저전력, 비휘발성, 충격 내구성의 특성 때문에 임베디드 시스템에서 가장 중요한 저장 장치로 사용되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 덮어쓰기가 안 되는 제약 때문에 FTL이라고 하는 주소 변환을 위한 소프트웨어를 사용하며, 효율적인 주소변환을 위해서 로그 버퍼 기반의 FTL이 많이 사용되고 있다. 로그 버퍼 기반 FTL의 설계시에 중요한 사항으로서 데이터 블록과 로그 블록의 연관구조를 결정하는 문제가 있다. 기존의 기법들은 설계시에 결정된 정적인 구조를 사용하지만, 본 논문에서 는 어플리케이션의 시간적 공간적 워크로드의 변화를 고려한 적응적 로그 블록 연관 구조를 제안한다. 제안하는 FTL은 실행시간에 어플리케이션의 워크로드의 변화에 최적화된 로그 블록 연관 구조를 사용함으로써 정적으로 최적의 연관 구조를 선택하는 기존의 기법 대비 5~16%의 성능 향상을 가져왔다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.723-733
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• 2015

여러 종류의 해상도를 가지는 단말들에 대해 인터넷을 통해 멀티미디어 동영상을 제공하는 OTT 서비스가 확산되고 있다. 각 단말들은 3G, LTE, VDSL, ADSL등 네트워크 망을 이용한 통신을 하고 있다. 다양한 해상도의 단말들과 다양한 속도의 네트워크망의 이용자들에 맞춰서 새로운 멀티미디어의 압축방식의 필요성이 높아졌다. 스케일러블 부호화 방식은 시간적/공간적 계위성을 제공하기 위해서 멀티미디어 데이터를 저장할 때 계층적 B 화면 구조를 이용하고 있다. 이를 이용하여 계층적으로 부호화된 멀티미디어 데이터는 OTT 서비스에 최적화 되어있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 파일 배치 기법과 MLP 인기도 관리 정책, WFF 버퍼 캐시 관리 정책을 제안한다. 본 논문에서는 zipf 분포를 이용한 접근 트레이스를 생성하고, 기존 시스템과 제안한 시스템의 성능을 비교 평가하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권1호
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• pp.36-43
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• 1999

This paper proposes a new hybrid genetic algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. In general, fuzzy controllers use pre-determined moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a hybrid genetic algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by the hybrid optimization technique. The proposed hybrid genetic algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a modified gradient method. If a maximum point is not be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the hybrid genetic algorithm searches for an optimal value using the the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algoritms. Simulation results verify the validity of the presented method.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1782-1791
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• 2017

In this paper, an optimal design of hybrid magnetic levitation(Maglev) system using intelligent optimization algorithms is proposed. The proposed maglev system adopts hybrid suspension system with permanent-magnet(PM) and electro magnet(EM) to reduce the suspension power loss and the teaching-learning based optimization(TLBO) that can overcome the drawbacks of conventional intelligent optimization algorithm is used. To obtain the mathematical model of hybrid suspension system, the magnetic equivalent circuit including leakage fluxes are used. Also, design restrictions such as cross section areas of PM and EM, the maximum length of PM, magnetic force are considered to choose the optimal parameters by intelligent optimization algorithm. To meet desired suspension power and lower power loss, the multi object function is proposed. To verify the proposed object function and intelligent optimization algorithms, we analyze the performance using the mean value and standard error of 10 simulation results. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional optimization methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.643-646
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• 2009

최근에 IPTV(Internet Protocol TV) 셋톱박스의 보조기억장치의 성능과 저전력을 위한 연구가 많이 수행 되고 있다. IPTV를 위한 셋톱박스의 구성품인 하드디스크는 멀티미디어 데이터를 저장하고 저장된 데이터를 재생한다. 하지만 하드디스크는 기계적인 특성으로 인하여 전력 소모 문제 및 성능 저하 문제 등이 있다. 본 논문에서는 IPTV 환경에서 하드디스크와 플래시 메모리를 혼합한 하이브리드 저장 시스템을 구성 하여 멀티미디어 데이터의 n-프레임을 플래시 메모리로 선반입 하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법과 비교하여 20.69%의 평균응답시간을 개선하고 전력소모를 28.14% 감소시킴을 확인 하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.35-47
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• 2005

버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-154
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.