• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.304-315
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• 2018

화음탐색법은 근래에 개발된 메타휴리스틱 알고리즘 중 하나로, 다양한 분야의 최적화 문제에 적용되어 많은 연구자들에게 널리 알려진 바 있다. 하지만 최적화 문제의 복잡성이 날로 증가하여 기존 화음탐색법으로는 최적해를 효율적으로 탐색할 수 없는 경우가 증가하고 있다. 이를 개선하기 위해 기존 매개변수 설정의 변경 및 다른 메타휴리스틱 알고리즘의 특성과의 융합 등을 통해 화음탐색법의 성능을 향상시킨 연구가 다수 존재한다. 본 연구에서는 기존 화음탐색법의 매개변수설정 방법과 해탐색 성능을 개선한 모방 화음탐색법 (Copycat Harmony Search, CcHS)을 제시하였다. 모방 화음탐색법의 성능을 검증하기 위하여 대표적인 수학적 최적화 문제에 적용하여 기존에 개발되었던 향상된 형태의 화음탐색법 알고리즘들과 결과를 비교하였다. 모방 화음탐색법은 모든 수학적 최적화 문제에서 다른 알고리즘보다 전역해에 가까운 해를 찾음으로써 최적해 탐색의 효율성을 입증하였다. 또한, 알고리즘의 공학문제의 적용성을 분석하기 위하여 기존에 널리 적용되었던 상수도관망 최적설계 문제에 CcHS를 적용하였다. 그 결과 본 연구에서는 기존 화음탐색법이 제안한 최소 설계비용보다 약 21.91% 더 저렴한 비용을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.301-308
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• 2018

이 논문에서는 다중 재난을 고려한 복합 구조제어 시스템의 최적 설계방법을 제시한다. 한 가지 유형의 위험에 대해 하나의 시스템이 설계되는 전형적인 구조제어 시스템과는 달리, 구조물의 지진 및 바람에 의한 진동응답을 저감하기 위해 능동 및 수동제어 시스템에 대한 동시 최적 설계방법을 제안하였다. 수치 예로서, 30층 빌딩 구조물에 설치된 30개의 점성 댐퍼와 복합형 질량 감쇠기에 대한 최적 설계문제를 보였다. 최적화 문제를 풀기 위해 자체적응 화음탐색(harmony search, HS)알고리즘을 채택하였다. 화음탐색 알고리즘은 사람이 연주하는 악기의 튜닝 과정을 모방한 전역 최적화를 위한 메타 휴리스틱 진화 연산방법의 하나이다. 또한 전역 탐색 및 빠른 수렴을 위해 자가적응적이고 동적인 매개변수 조정 알고리즘을 도입하였다. 최적화 설계 결과, 능동 및 수동 시스템이 독립적으로 최적화된 표준적인 복합제어 시스템에 비해 제안한 동시 최적제어 시스템의 성능과 효율성이 우수함을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.281-291
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• 2018

화음탐색법은 2001년 고려대학교 수자원연구실에서 개발한 최적화 알고리즘으로 재즈의 즉흥연주에서 반복적인 연습을 거듭할 수 록 좋은 화음이 만들어지는 현상에 착안하였다. 화음탐색법은 처음 소개된 논문이 Google Scholar 기준 약 3,600여 회(2018년 1월 11일 기준) 인용될 만큼 유전자알고리즘과 견줄만한 세계적인 최적화 알고리즘이 되었고 비단 수자원공학 및 토목공학 뿐 만 아니라 공학 전 분야, 의학, 경영학, 인문학 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 화음탐색법을 포함한 최적화 알고리즘이 수자원공학의 다양한 분야에서 널리 적용되기를 바라며 작성된 화음탐색법 총설논문(Review Article)이다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 화음탐색법을 간략히 소개하고 적용분야 및 분야별 적용 빈도를 살펴본다. 또한 화음탐색법의 세계화 현황을 관련 학회의 성장과 관련 연구프로젝트의 동향 정리를 통해 알아본다. 마지막으로 국내 수자원공학 분야 연구에 적용된 최적화 알고리즘 현황을 살펴보고 활용의 증대를 위한 몇 가지 제안사항을 전달하며 마무리한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2018

다양한 공학분야의 최적화 문제를 해결하기 위해 적절한 매개변수를 설정하기란 번거로운 작업이며, 매개변수 민감도 분석을 통해 적절한 매개변수를 설정하더라도 설정된 매개변수가 모든 문제에 적절한지 판단하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 매개변수를 문제에 따라 적절하게 설정하는 매개변수 자동검보정 (Self-adaptive) 화음탐색 알고리즘이 개발되고 발전하고 있다. 본 연구에서는 지금까지 개발된 자가적응형 하모니서치를 조사하고 그의 특성을 해탐색, 설정 매개변수, 적용성 등으로 구분하였으며, 이 중 매개변수 설정의 번거로움을 없애고, 적절한 매개변수 설정을 통해 해의 성능 향상을 위해 개발 된 6 가지 자가적응형 화음탐색 알고리즘을 선택하여 비교 분석을 수행하였다. 최적화 결과의 객관적인 비교를 위해 대표적인 수학적, 공학적 최적화 문제를 모두 적용 하였고, 다양한 성능 지수 (Performance index)를 사용하여 각 알고리즘의 성능을 정량적으로 비교하였다. 이것은 향후 신규 최적화 알고리즘을 개발하거나 해 탐색의 성능을 향상시키는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-82
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• 2012

본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.

• 전산구조공학
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• 제23권1호
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• pp.49-55
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• 2010

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.17-30
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• 2003

본 연구는 정보탐색 노력에 대해 정보의 모호성으로 인해 발생하는 불확실성의 지각, 불협화음의 인지, 그리고 관여정도가 작용하게 되는 역할에 대해 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 정보탐색의 경험이 있는 155명의 설문을 활용하였다. 정보탐색 노력에 영향을 미치는 요인들로 정보의 모호성으로 인한 지각된 불확실성수준, 불협화음의 인지, 그리고 관여정도로 파악되었다. 본 연구의 결과를 통해 정보의 모호성으로 인해 나타나는 정보탐색 과정에 이러한 요인들이 어떠한 관계를 갖고 있으며 그 차이점을 제시하여 정보탐색 행동을 이해하는데 새로운 방향을 제시하였다고 본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.388-388
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• 2019

하도 홍수추적의 방법은 크게 수리학적 방법과 수문학적 방법으로 구분할 수 있다. 수리학적 홍수추적 방법은 정확하지만 대량의 자료가 필요하고 시간이 오래 걸린다. 이와 반대로 수문학적 홍수추적 방법은 정확성은 떨어지지만 소량의 자료만 있으면 되고 시간이 적게 걸린다. 여러 수문학적 홍수추적에 관한 연구들이 있으며 대표적으로 Muskingum 방법이 있다. Muskingum 방법 중 Linear Muskingum Model(LMM)은 방정식의 구조적 한계 때문에 정확한 홍수추적이 어려웠고, 이를 개선하기위하여 Nonlinear Muskingum Model(NLMM), Nonlinear Muskingum Model Incorporation Lateral Flow(NLMM-L) 및 Advanced Nonlinear Muskingum Model Incorporating Lateral Flow(ANLMM-L)이 제안되었다. 본 연구는 수문학적 홍수추적 중 Muskingum 방법의 결과 차이가 어떤 요인으로 인해 발생하는지 검토하였다. 최적화 알고리즘으로 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 사용하였으며 LMM, NLMM, NLMM-L 및 ANLMM-L의 매개변수를 산정하였다. 각 방법에 적용 시 HS의 매개변수에 변화를 주어 민감도 분석을 실시하였으며, 분석을 위한 홍수자료는 The Willson Flood data (1947)를 선택하였다. 오차비교방법은 Sum of Squares(SSQ), Root Mean Square Errors(RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 비교하였다. 비교 결과 알고리즘의 성능에 의한 차이보다 홍수추적 방법의 차이가 더 영향이 큰 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.2084-2088
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• 2007

상수관망의 수리해석기법은 demand-driven analysis(DDA)와 pressure-driven analysis(PDA)로 구분할 수 있다. 관거 파괴나 용수수요 급증과 같이 용수공급시스템이 비정상상태인 경우 절점의 용수수요는 항상 만족한다는 가정을 사용하는 DDA의 경우 비현실적인 결과를 줄 수 있으며, 절점수요와 절점수두를 동시에 고려하는 PDA의 개념을 이용한 관망의 수리해석이 필요하다. PDA의 개념을 사용하여 개발된 기존의 많은 모형들은 복잡한 실제관망에는 적용이 불가능한 문제점들을 가지고 있으며, 본 연구에서는 화음탐색법(Harmony Search, HS) EPANET의 toolkit을 연계하여 개발된 HSPDA모형의 실제 대규모 상수관망에의 적용성을 검토하였다. 실제 대규모관망에의 적용성 향상을 위해 화음탐색법의 새로운 인자인 PIR를 제안하였으며 적용결과 새롭게 제안된 PIR은 HSPDA모형의 최적해탐색효율을 획기적으로 향상시켰으며, HSPDA모형을 이용한 실제 대규모관망의 비정상상태 수리모의가 가능한 것으로 판단된다.