• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.3 no.1
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• pp.101-116
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• 1998

혼합·이산 비선형 최적화문제 해결을 위한 전역적 최적화 알고리즘이 개발되었으며 이 알고리즘은 확률적 최적화기법인 유전알고리즘을 사용한다. 유전알고리즘은 다양한 설계변수를 처리하는데 적합하다. 그러나 기존의 유전알고리즘이 특별히 잘 수행되지 않는 상황이 많이 존재하기 때문에 혼합화에 대한 다앙한 방법이 개발되어지고 있다. 따라서 이 논문은 유전알고리즘에서 최적해 주위에 대한 국고수수렴기법과 정밀 탐색법을 구체화시킨 새로운 혼합유전알고리즘(NHGA)을 개발했다. 사례연구에서는 혼합·이산 비선형 최적화문제를 해결하는데 있어서 NHGA가 상당한 능력을 제공하며 효율적이고 우수한 해를 제공할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.432-436
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• 2007

본 연구의 목적은 3차원 풍력터빈 블레이드 최적형상설계를 위한 실용적이고 효율적인 설계 과정을 구현하는 것이다. 국내 연안의 해상풍력에 적용하기 위해서 통계적 모델을 이용하여 풍황 자료를 분석하였다. 설계에 관련된 많은 수의 설계변수를 효과적으로 관리하기 위해서 설계과정은 운용조건 최적화와 블레이드 형상설계의 2단계로 구성하였다. 실험계획법에 의해 추출된 각 운용조건점은 형상설계를 위한 입력값으로 제공된다. 형상설계 단계에서는 최소에너지손실 조건과 결합된 BEMT를 이용하여 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 블레이드 단면 익형은 NREL S830을 이용하였고, 익형의 공력성능은 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 설계된 블레이드 형상의 성능해석을 수행하고 그 결과를 바탕으로 반응면을 구성하였다. 좀 더 나은 성능을 가진 블레이드 형상을 찾기 위해서 초기설계공간에서 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 운용조건 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 연평균발생에너지를 최대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 제시된 최적설계과정은 풍력터빈블레이드 개발에 실용적이고 신뢰성 있는 설계툴로서 사용이 가능하다.

• New & Renewable Energy
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• v.3 no.3
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• pp.63-71
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• 2007

본 연구의 목적은 3차원 풍력터빈 블레이드 최적형상설계를 위한 실용적이고 효율적인 설계과정을 구현하는 것이다. 국내 연안의 해상풍력에 적용하기 위해서 통계적 모델을 이용하여 풍황자료를 분석하였다. 설계에 관련된 많은 수의 설계변수를 효과적으로 관리하기 위해서 설계과정은 운용조건 최적화와 블레이드 형상설계의 2단계로 구성하였다. 실험계획법에 의해 추출된 각 운용조건 설계점은 형상설계를 위한 입력 값으로 제공된다. 형상설계 단계에서는 최소에너지손실 조건과 결합된 BEMT를 이용하여 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 블레이드 단면 익형은 NREL S830을 이용하였고, 익형의 공력성능은 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 설계된 블레이드 형상의 성능해석을 수행하고 그 결과를 바탕으로 반응면을 구성하였다. 좀 더 나은 성능을 가진 블레이드 형상을 찾기 위해서 초기설계공간에서 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 운용조건 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 연간에너지생산량을 최대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 제시된 최적설계과정은 풍력터빈블레이드 개발에 실용적이고 신뢰성 있는 설계툴로서 사용이 가능하다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.2 no.1
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• pp.90-100
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• 1999

유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.8
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• pp.1393-1400
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• 2006

This paper optimizes the access probabilities (APs) in a network resource allocation scheme based on access probabilities in order that the waiting time and the blocking probability are minimized under the given constraints, and obtains its performance. In order to optimize APs, an infinite number of balance equations is reduced to a finite number of balance equations by applying Neuts matrix geometric method. And the nonlinear programming problem is converted into a linear programming problem. As a numerical example, the performance measures of waiting time and blocking probability for optimal access probabilities and the maximum utilization under the given constraints are obtained. And it is shown that the scheme with optimal APs gives more performance build-up than the strategy without optimization.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.5
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• pp.463-469
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• 2016

In this study, a virtual specimen with a linear continuous gradient of void ratio (FGM: Functional Graded Material) is constructed using low-order probability functions of two real cement paste specimens. Two real specimens with difference void ratios are taken from X-ray CT to construct the virtual specimen. A virtual specimen with a gradient void distribution, whose average void ratio is between void ratios of two homogeneous real specimens, is constructed using a stochastic optimization approach. The void ratio distribution is assumed to be linear, and continuously varies in the vertical direction. In this study, a gradient term of void ratio is incorporated into the objective function as well as low-order probability functions from the previous research. To confirm the effect of gradient void distribution on the material response, air permeability is evaluated using finite element analysis. The analysis results are compared with experimental results, and confirm the effect of gradient void distribution on permeability.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.28 no.4
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• pp.21-32
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• 2019

Inspired by the social behavior models of a bird flock or fish school, particle swarm optimization (PSO) is a popular metaheuristic optimization algorithm and has been widely used from solving a complex optimization problem to learning a artificial neural network. However, PSO is difficult to apply to many real-life optimization problems involving stochastic noise, since it is originated in a deterministic environment. To resolve this problem, this paper incorporates a resampling method called the uncertainty evaluation (UE) method into PSO. The UE method allows the particles to converge on the accurate optimal solution quickly in a noisy environment by selecting the particles' global best position correctly, one of the significant factors in the performance of PSO. The results of comparative experiments on several benchmark problems demonstrated the improved performance of the propose algorithm compared to the existing studies. In addition, the results of the case study emphasize the necessity of this work. The proposed algorithm is expected to be effectively applied to optimize complex systems through digital twins in the fourth industrial revolution.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.851-858
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• 2002

본 연구는 주식시장에서 투자종목을 선택할 때에 주로 사용되고 있는 '평균-분산(Mean-Variance)접근방법'과는 달리, '확률적 지배(stochastic dominance)'의 개념을 적용하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 연구하였다. 즉, 기준이 되는 확률분포 (KOSPI)를 1차 확률적으로 지배하는 포트폴리오를 구성하는 최적가중치를 체계적으로 탐색하는 방법을 모색하였다. 최적화 과정에서 고려해야 하는 함수의 모양과 볼록성 여부를 알아보았고, 일차도함수를 분석적으로 구해서 도함수기법을 이용하는 알고리즘을 개발하여 그 효율성을 시험해 보았다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.2
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• pp.49-55
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• 2009

In this paper, we investigate an optimal allocation of constant service resources in stochastic system to optimize the expected performance of interest. For this purpose, we use the control variates to estimate the gradients of expected performance with respect to given resource parameters, and apply these estimated gradients in stochastic optimization algorithm to find the optimal allocation of resources. The proposed gradient estimation method is advantageous in that it uses simulation results of a single design point without increasing the number of design points in simulation experiments and does not need to describe the logical relationship among realized performance of interest and perturbations in input parameters. We consider the applications of this research to various models and extension of input parameter space as the future research.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2833-2835
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• 1999

이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.