• 한국항공우주학회지
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• 제38권1호
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• pp.48-57
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• 2010

본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위한 스케줄링 최적화 알고리즘을 타부탐색 알고리즘과 유전 알고리즘을 이용해 디자인하고, 시뮬레이션을 수행한 비교 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 위성 임무 스케줄링은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산양이 많고, 매 스케줄링 시 마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 하므로, 스케줄링 최적화 알고리즘과 같은 위성 운영 자동화, 자율화가 요구되는 분야이다. 다양하게 이용되고 있는 두 가지 스케줄링 기법을 위성 임무 스케줄링 최적화에 적용해 보았다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제44권4호
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• pp.369-378
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• 2012

A load-following operation in APR+ nuclear plants is necessary to reduce the need to adjust the boric acid concentration and to efficiently control the control rods for flexible operation. In particular, a disproportion in the axial flux distribution, which is normally caused by a load-following operation in a reactor core, causes xenon oscillation because the absorption cross-section of xenon is extremely large and its effects in a reactor are delayed by the iodine precursor. A model predictive control (MPC) method was used to design an automatic load-following controller for the integrated thermal power level and axial shape index (ASI) control for APR+ nuclear plants. Some tracking controllers employ the current tracking command only. On the other hand, the MPC can achieve better tracking performance because it considers future commands in addition to the current tracking command. The basic concept of the MPC is to solve an optimization problem for generating finite future control inputs at the current time and to implement as the current control input only the first control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The support vector regression (SVR) model that is used widely for function approximation problems is used to predict the future outputs based on previous inputs and outputs. In addition, a genetic algorithm is employed to minimize the objective function of a MPC control algorithm with multiple constraints. The power level and ASI are controlled by regulating the control banks and part-strength control banks together with an automatic adjustment of the boric acid concentration. The 3-dimensional MASTER code, which models APR+ nuclear plants, is interfaced to the proposed controller to confirm the performance of the controlling reactor power level and ASI. Numerical simulations showed that the proposed controller exhibits very fast tracking responses.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.17-34
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• 2022

본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.632-635
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• 2015

본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 기존 유전 알고리즘과의 성능 분석에 대한 결과는 비용면에서나 지연시간면에서 제안한 알고리즘이 우위에 있는 것으로 나타났다. 또한, 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.

• Advances in Energy Research
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• 제5권1호
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• pp.31-55
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• 2017

In the present study, PV/T collector was modeled via analysis of governing equations and physics of the problem. Specifications of solar radiation were computed based on geographical characteristics of the location and the corresponding time. Temperature of the collector plate was calculated as a function of time using the energy equations and temperature behavior of the photovoltaic cell was incorporated in the model with the aid of curve fitting. Subsequently, operational range for reaching to maximal efficiency was studied using Genetic Algorithm (GA) technique. Optimization was performed by defining an objective function based on equivalent value of electrical and thermal energies. Optimal values for equipment components were determined. The optimal value of water flow rate was approximately 1 gallon per minute (gpm). The collector angle was around 50 degrees, respectively. By selecting the optimal values of parameters, efficiency of photovoltaic collector was improved about 17% at initial moments of collector operation. Efficiency increase was around 5% at steady condition. It was demonstrated that utilization of photovoltaic collector can improve efficiency of solar energy-based systems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.728-736
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• 2009

가변감지범위를 갖는 무선센서네트워크의 수명연장을 위한 센서 노드의 전원 관리에서 요구되는 최대집합 커버문제를 유전자알고리즘을 이용하여 해결하였다. 기존의 경험적 탐용법(greedy heuristic method)에서는 네트워크의 동작 중 스케줄링을 반복 수행하므로 센서노드의 통신량이 증가한다. 제안한 방법에는 센서 노드의 통신 트래픽을 감소시켜 노드의 에너지 소모를 절약하여 네트워크의 수명을 연장하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인했으며 통신동작의 에너지 소모를 고려할 때 네트워크의 수명 이 약 10% 증가하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2116-2124
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• 2000

본 논문에서는 퍼지 모델과 유진 알고리즘을 이용한 쓰레기 소각로의 언소 제어를 제안한다. 먼저 복잡하고 비선형 시스템인 소각로의 퍼지 모델을 얻기 위해 퍼지 모델링이 수행된다. 얻어진 퍼지 모델은 주어지는 입력에 대해 소각로의 출력을 예측한다. 그리고 유전 알고리즘을 이용하여 원하는 소각로 츨려에 대해 모든 가능한 해 집합 안에서 최적 제어입력 값을 탐색하고 얻어진 최적 제어입력은 소각로에 인가되어 제어가 행해진다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 휘해, 증발량을 출력으로 하는 소각로 연소제어의 컴퓨터 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과, 소각로의 퍼지 모델의 성능 평가지수 ISE(오차제곱 적분)는 0015로 매우 작았으며, 연소제어 시 증발량은 설정값 주위에서 일정하게 유지되고, 제안된 방법에 의한 성능지수 ITAE는 352로 수동운전에 의한 결과 1275보다 우수하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제27권1호
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• pp.24-32
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• 2003

The PID controller has been widely used in industrial applications due to its simple structure and robustness. Even if it is initially well tuned, the PID controller must be retuned to maintain acceptable performance when there are system parameter changes due to the change of operation conditions. In this paper, a self-tuning control scheme which comprises a parameter estimator, a NN-based rule emulator and a PID controller is proposed, which can cope with changing environments. This method involves combining neural networks and real-coded genetic algorithms(RCGAs) with conventional approaches to provide a stable and satisfactory response. A RCGA-based parameter estimation method is first described to obtain the first-order with time delay model from over-damped high-order systems. Then, a set of optimum PID parameters are calculated based on the estimated model such that they cover the entire spectrum of system operations and an optimum tuning rule is trained with a BP-based neural network. A set of simulation works on systems with time delay are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• Geomechanics and Engineering
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• 제10권1호
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• pp.37-48
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• 2016

The hyperbolic stress-strain model has been shown to be valid for modeling nonlinear stress-strain behavior for rockfill materials. The Duncan-Chang nonlinear constitutive model was adopted to characterize the behavior of the modeled rockfill materials in this study. Accurately estimating the model parameters of rockfill materials is a key problem for simulating dam deformations during both the dam construction period and the dam operation period. In order to estimate model parameters, triaxial compression experiments of rockfill materials were performed. Based on a genetic algorithm, the constitutive model parameters of the rockfill material were determined from the triaxial compression experimental data. The investigation results show that the predicted strains provide satisfactory precision when compared with the observed strains and the strains forecasted by a gradient-based optimization algorithm. The effectiveness of the proposed inversion procedure of model parameters was verified by experimental investigation in a laboratory.

• 한국농공학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.3-13
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• 2005

The conceptual rainfall-runoff models are used to predict complex hydrological effects of a basin. However, to obtain reliable results, there are some difficulties and problems in choosing optimum model, calibrating, and verifying the chosen model suitable for hydrological characteristics of the basin. In this study, Genetic Algorithm and SCE-UA method as global optimization methods were applied to compare the each optimization technique and to analyze the application for the rainfall-runoff models. Modified TANK model that is used to calculate outflow for watershed management and reservoir operation etc. was optimized as a long term rainfall-runoff model. And storage-function model that is used to predict real-time flood using historical data was optimized as a short term rainfall-runoff model. The optimized models were applied to simulate runoff on Pyeongchang-river watershed and Bocheong-stream watershed in 2001 and 2002. In the historical data study, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method showed consistently good results considering statistical values compared with observed data.