• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.2
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• pp.87-95
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• 1997

This paper presents an optimal design procedure to realize an BSB neural networks by means of the parametrization of solution space and optimization of parameters using evaluation program. In particular, the performance index based on DOA analysis may make an associative memory implementation reach on the level of practical success.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.244-246
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• 2002

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.232-234
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• 2002

진화 가능한 하드웨어는 사용 환경에 대해 유연하며, 목표 하드웨어에 대해 다양한 최적해를 가질 수 있는 특성이 있다. 하지만 일반적인 유전 알고리즘을 적용할 경우 이러한 특성을 충분히 살리기 힘들기 때문에 niching 방법을 적용하면, 해공간에서 보다 널은 범위의 해를 탐색해 낼 수 있으며, 일정 수준 이상의 다양성을 유지 할 수 있을 뿐만 아니라 보다 빠르게 최적해에 접근할 수 있다. 실험결과 clearing 알고리즘이 보다 우수한 탐색능력을 보여주었다 본 논문에서는 적합도 공유와 clearing을 통한 niching 방법을 진화 하드웨어에 적용하고, 실험을 통해 그 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.297-301
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• 2010

본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.264-272
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• 1995

This paper presents an efficient design method to realize an associative memory with BSB neural networks by means of the parametrization of the solution space and searching for the optimal solution using an evolution program. In particular, the performance index based on DOA analysis in this paper may make and associative memory implementation to reach on the level of practical success.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.4
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• pp.369-375
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• 2017

This study suggests PSO(Particle Swarm Optimization) algorithm that optimizes the snowplow route allocation and the location of the snow control material storage to improve the efficiency in snow removal works. The modified PSO algorithm for improving the search capacity is proposed, and this study suggests the solution representation, the parameter setting, and the fitness function for the given optimization problems. Computational experiments in real-world case are carried out to justify the proposed method and compared with the traditional PSO algorithms. The results show that the proposed algorithms can find the better solution than the traditional PSO algorithms by searching for the wider solution space without falling into the local optima. The finding of this study is efficiently employed to solve the optimization of the snowplow route allocation by minimizing the workload of each snowplow to search the location of the snow control material storage as well.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.26 no.1
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• pp.259-276
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• 2010

This study shows how Incheon will advance into roadmap as multi-transport hub in Northeast Asia hereafter and be proposed an urgent tasks and roles to construct a multi-transportation system for Incheon, which has both an international airport and port. The multi-transportation point of view of inter-major cities competitiveness of total scores was proposed 1. Shanghai(64.8 points), 2 in Hongkong(64.5), 3 in Incheon(62.9), and 4 in Busan(60.4) and Incheon was estimated to have enough competitiveness to be the international multi-transport hub in Northeast Asia. Sea & Air transportation revealed the most important multi-transportation in the Incheon region. In conclusion, this research suggests a development plan for multi-transportation in Incheon. Firstly, it proposes construction of sea & air transportation distribution center and agreement that simplifies logistic process between Incheon and Tianjin, secondly, suggests to activate project for the purpose of creating a better sea-land transportation system between Incheon and Shanghai.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.146-150
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• 2009

구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.367-370
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• 2005

본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.319-322
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• 2004

물류/택배업계의 공급사슬관리에서 차량에 의한 고객의 요구 서비스 시간대 만족은 고객의 재고수준을 낮추고 또한 서비스 수준의 향상에 매우 중요한 제약조건이다. 최근에 소개된 메타휴리스틱인 개미해법(Ant Colony Optimization: ACO)은 NP-hard 문제의 해공간 탐색에 있어서 상당한 장점을 가지고 있으나, 시간대 제약이 있는 차량경로문제(Vehicle Routing Problems with Time Windows: VRPTW)에 대한 적용은 아주 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 ACO 를 VRPTW에 적용하여 최선의 차량경로 해를 구하기 위한 여러 변형을 제시하고, 이들의 영향을 다양한 실험문제를 이용하여 분석하고자 한다. 계산실험 결과, 기본 ACO 에 여러 설계 요소들을 추가함에 따라 계산시간이 다소 증가하지만 보다 우수한 차량경로 해를 구할 수 있었다.