• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.739-744
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• 2012

유전 알고리즘은 전역 최적해(global optimum)를 찾는 좋은 방법 중에 하나로 변화율(gradient)을 기반으로 하는 방법들과 달리 민감도 해석이 요구되지 않으므로 민감도 해석이 어려운 초고주파 영역에서의 설계 문제에 적합하다. 본 연구에서는 나노개구 격자의 위상화적화를 유전 알고리즘과 ON/OFF 방법에 기반하여 수행하였다. 연구의 목적을 나노개구 격자의 측정영역에서 투과효율을 최대화 하는 것으로 하고, 모든 해석 및 최적화 과정은 COMSOL 프로그램과 Matlab 프로그램의 연동에 의하여 수행되었다. 최종 제시된 설계는 기본 모델 대비 약 21%의 성능 향상을 나타내었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제20권3호
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• pp.191-205
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• 2020

Soil shear strength parameters play a remarkable role in designing geotechnical structures such as retaining wall and dam. This study puts an effort to propose two accurate and practical predictive models of soil shear strength parameters via hybrid artificial neural network (ANN)-based models namely genetic algorithm (GA)-ANN and particle swarm optimization (PSO)-ANN. To reach the aim of this study, a series of consolidated undrained Triaxial tests were conducted to survey inherent strength increase due to addition of polypropylene fibers to sandy soil. Fiber material with different lengths and percentages were considered to be mixed with sandy soil to evaluate cohesion (as one of shear strength parameter) values. The obtained results from laboratory tests showed that fiber percentage, fiber length, deviator stress and pore water pressure have a significant impact on cohesion values and due to that, these parameters were selected as model inputs. Many GA-ANN and PSO-ANN models were constructed based on the most effective parameters of these models. Based on the simulation results and the computed indices' values, it is observed that the developed GA-ANN model with training and testing coefficient of determination values of 0.957 and 0.950, respectively, performs better than the proposed PSO-ANN model giving coefficient of determination values of 0.938 and 0.943 for training and testing sets, respectively. Therefore, GA-ANN can provide a new applicable model to effectively predict cohesion of fiber-reinforced sandy soil.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.67-74
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• 2023

반도체 제조라인(FAB)은 복잡하고 불확실한 운영환경에서 작동하는 대규모의 제조시스템 중 하나로 반도체 설비 운영을 담당하는 엔지니어들은 직관적이고 신속한 공정 스케줄링을 위해 가중치 기반 스케줄링을 널리 사용하고 있다. 가중치 기반 스케줄링에서 가중치 결정은 FAB 성능에 큰 영향을 미치므로 엔지니어들은 가중치 최적화를 위하여 시뮬레이션 기반 의사결정을 활용할 수 있다. 그러나 대규모 시뮬레이션은 많은 실험 비용을 요구하기 때문에 효과적인 의사결정을 위해서 신중한 실험설계가 요구된다. 본 연구에서는 적은 시뮬레이션 실행 내에서 효율적인 스케줄링을 도출하기 위해 세 가지 샘플링 대안(i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search (DSS))에 대한 비교연구를 수행하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 세 가지 대안이 단일 규칙보다 우수한 성능을 보였고, 그중 GA와 DSS가 최적화를 위한 효과적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제5권2호
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• pp.14-26
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• 2001

This paper presents a novel design approach that could generate structural design alternatives having different topologies and then, select the optimum structure from them with simulataneously determining its optimum design variables related to geometry and the member size subjected to the multiple objective design environments. For this purpose, a specialized genetic algorithm, called StrGA_DeAl + MOGA, which can handle the design alternatives and multi-criteria problems very effectively, is developed for the optimal structural design. To validate the developed method, method, plain truss design problems are considered as illustrative example. To begin with, some possible topological of the truss structure are suggested based on the stability criterion that should be satisfied under the given loading condition. Then, with the consideration of the given multi-criteria, several different topology forms are selected as design alternatives for the second step of the conceptual design process. Based on the chosen topolgy of truss structures, the sizing or shaping optimization process starts to determine the optimum design parameters. Ten-bar truss problems are given in the paper to confirm the above concept and methodology.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1551-1558
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• 2021

실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2001년도 Proceedings of 2001 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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• pp.6-13
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• 2001

A new GA-3D-PTV technique has been constructed to measure an impinging jet. The measurement system consists of three CCD cameras, Ar-ion laser, an image grabber and a host computer. GA (Genetic Algorithm) was used based on one-to-one correspondences in order to take advantage of the combinatorial optimization in tracking the pairs of the whole particles of the two images having a time interval. Two fitness functions were introduced in order to enhance the correspondences of the particles. One was based on a concept of the continuum theory and the other one was based on a minimum distance error. The constructed GA-3D-PTV system was applied in success to the measurement of flow characteristics of the impinging jet.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.430-438
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• 2004

Among the optimization method, GA (genetic algorithm) is a very powerful searching method enough to compete with design sensitivity analysis method. GA is very easy to apply, since it dose not require any design sensitivity information. However, GA has been computationally not efficient due to huge repetitive computation. In this study, parallel computation is adopted to Improve computational efficiency, Paralleled GA is introduced on a clustered LINUX based personal computer system.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권4호
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• pp.189-196
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• 2003

Among the optimization method, GA (genetic algorithm) is a very powerful searching method enough to compete with design sensitivity analysis method. GA is very easy to apply, since it dose not require any design sensitivity information. However, GA has been computationally not efficient due to huge repetitive computation. In this study, parallel computation is adopted to improve computational efficiency. Paralleled GA is introduced on a clustered LINUX based personal computer system.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.149-156
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• 2010

In this paper, the optimal design of a wind generator, implemented with the hybridized GA(Genetic Algorithm) and ES(Expert System), has been performed to maximize the AEP(Annual Energy Production) over the whole wind speed characterized by the statistical model of wind speed distribution. In particular, to solve the problem of calculation iterate, ES finds the superior individual and apply to initial generation of GA and it makes reduction of search domain. Meanwhile, for effective searching in reduced search domain, it propose Intelligent GA algorithm. Also, it shows the results of optimized model 500[kW] wind generator using hybridized algorithm and benchmark result of compare with GA.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1149-1160
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• 2005

일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.