• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.704-710
• /
• 2017

본 연구팀은 프레스 공정의 협소공간에서 작업이 가능한 6자유도 로봇을 개발하고 있으며, 본 논문은 개발된 로봇의 작업 시간을 최소화하기 위한 작업 시퀀스 최적화 방법을 제안하였다. 우선 6 자유도 로봇의 기구학을 모델링하고 작업 시간 예측 방법을 기술하였다. 그리고 작업 시퀀스 최적화를 위하여 수학적 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 개미 집단 시스템(ant colony system), 시뮬레이트 어니일링(simulated annealing), 유전자 알고리즘(genetic algorithm)의 세 가지 최적화 방법을 적용하고 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 유전자 알고리즘이 가장 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었으며, 계산 속도 측면에서도 가장 빨리 최적값에 수렴하였다. 또한, 개미집단시스템과 시뮬레이티드 어니일링의 경우 여러 파라미터 값들의 설정에 따라 수렴된 최적값의 편차가 비교적 큰 것에 비하여, 유전자 알고리즘은 파라미터 값에 상관없이 안정적으로 근사 최적값을 찾을 수 있었다. 마지막으로, 로봇의 작업시퀀스 최적화 방법을 시각적으로 검증하기 위하여 Mathworks 사의 Matlab과 Coppelia Robotics 사의 V-REP (virtual robot experimentation platform)를 사용한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.161-168
• /
• 2014

공항에 불규칙한 시간간격으로 접근하는 항공기들을 최소의 비용으로 착륙시키는 항공기 착륙 문제 (ALP)는 최적 해를 구하기 어려워 다양한 메타휴리스틱 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 ALP에 대해 O(nlog n)의 다항시간으로 최적 해를 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 착륙 목표시간 오름차순으로 정렬시키고, 항공기들 간의 분리 시간과 착륙 비용을 고려하여 착륙순서를 변경시킨 최적화 과정을 수행하는 방법을 적용하였다. ALP에 대한 예제 데이터인 Airland1 ~ Airland8에 대해 소요비용이 0이 되는 활주로 개수 m까지 25개 데이터를 실험한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 구하였다. 특히, Airland8의 m = 1 데이터에 대해서는 기존에 알려진 최적 해를 개선하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.2343-2348
• /
• 2008

개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.29-37
• /
• 2020

과거 자연현상에서 발생하는 복잡한 비선형성에 따른 문제를 해결하기 위해 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘들이 개발되었고 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 다양한 연구들이 진행되었다. Self-adaptive vision correction algorithm (SAVCA)는 수학 문제에서는 우수한 성능을 보여주었지만 복잡한 공학 문제들에 적용되지 않았을 뿐만 아니라 SAVCA의 적용과정에 대한 검토가 필요하다. SAVCA의 공학 문제에 대한 적용 및 적용과정에 대한 검토를 위해 최근 개발되어 우수한 성능을 보여주었던 advanced nonlinear Muskingum flood routing model (ANLMM-L)에 적용하였다. 먼저 SAVCA에 의해 초기 해집합을 생성한 후 ANLMM-L을 통해 적합도를 산출하였다. 국지탐색 및 전역탐색에 의해 선택된 새로운 값을 SAVCA에 넣고 새로운 해를 생성한 후 다시 ANLMM-L을 적용하여 적합도를 계산하였다. 새로운 해와 기존 해집합의 결과를 비교하여 개량하는 방법을 통해 마지막 연산이 진행되었다. 관측 유출량과 계산된 유출량과의 오차를 계산하기 위해 sum of squares (SSQ)가 사용되었으며 적용한 결과는 기존 방법들과 비교하였다. Muskingum 홍수추적에서 우수한 성능을 보여준 SAVCA는 다양한 공학 문제들에 적용되어 우수한 성능을 보여줄 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.636-643
• /
• 2020

차분 진화 알고리즘은 연속적인 문제 공간인 실수 최적화 문제를 해결하기 위해 개발된 메타휴리스틱 기법 중에 하나이다. 본 연구에서는 차분 진화 알고리즘을 불연속적인 문제 공간인 외판원 문제 해결에 사용하기 위하여 차분 진화 알고리즘에 난수 키 표현법을 적용하였다. 차분 진화 알고리즘은 실수 공간을 탐색하고 오름 차순으로 정렬된 해의 인덱스의 순서를 도시 방문 순서로 하여 적합도를 구한다. TSPLIB에서 제공하는 표준 외판원 문제에 적용하여 실험한 결과 제안한 난수 키 표현법 기반 차분 진화 알고리즘이 외판원 문제 해결에 가능성을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.4999-5008
• /
• 2015

제약조건이 있는 공학 최적화 문제에서 보다 좋은 결과를 얻기 위해서는 효율적인 제약조건 처리기법의 적용은 필수적이다. 본 연구에서는 네 가지의 제약조건 처리기법을 적용하여 메타휴리스틱 최적화 기법으로 널리 사용되고 있는 Harmony Search 알고리즘의 최적화 효율성을 평가하였다. 평가를 위해 대표적인 이산형 최적화 문제 중 하나인 상수관로 최소비용설계 문제를 적용하였다. 적용결과 전통적인 제약조건 처리방법으로 사용되던 벌칙함수에 비해 제안된 제약조건 처리기법의 결과가 효율적임을 확인하였다. 특히, ${\varepsilon}$-Constrained Method의 경우 기존방법에 비하여 효율적이고 안정적인 결과를 도출하였다. 제안된 방법은 새로운 최적화 알고리즘의 개발 필요 없이 HS의 성능을 증가시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 또한 400개 이상의 결정변수를 가지는 대규모 문제의 적용을 통하여, 제안된 방법이 대규모 공학 최적화 문제에서도 활용이 가능함을 확인하였다.

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

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제47권1호
• /
• pp.119-129
• /
• 2013

Nonlinear Static Procedures (NSPs) have been developed as a practical tool to estimate the seismic demand of structures. Several researches have accomplished to minimize errors of NSPs, namely pushover procedures, in the Nonlinear Time History Analysis (NTHA), as the most exact method. The most important issue in a typical pushover procedure is the pattern and technique of loading which are extracted based on structural dynamic fundamentals. In this paper, the coefficients of modal force combination is focused involving a meta-heuristic optimization algorithm to find the optimum load pattern which results in a response with minimum amount of errors in comparison to the NTHA counterpart. Other parameters of the problem are based on the FEMA recommendations for pushover analysis of building structures. The proposed approach is implemented on a high-rise 20 storey concrete moment resisting frame under three earthquake records. In order to demonstrate the effectiveness and robustness of the studied procedure the results are presented beside other well-known pushover methods such as MPA and the FEMA procedures, and the results show the efficiency of the proposed load patterns.

• Computers and Concrete
• /
• 제32권6호
• /
• pp.577-594
• /
• 2023

Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC³-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC³-ECC compressive strength makes the prediction of LC³-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC³-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC³-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC³-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R²) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC³-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.258-264
• /
• 2018

본 논문은 마이크로 그리드 최적 운영을 위해 Differential Search (DS) 알고리즘을 적용하였다. DS 알고리즘은 이주하는 생물의 유사 브라운 운동 형태의 임의보행 (random-walk)을 모의하여 개발된 알고리즘이다. DS 알고리즘은 다른 최적화 알고리즘과 달리 한 개 이상의 개체를 동시에 사용 할 수 있고, 유사 최적해중에서 전역 최적 해를 선별하는 직진성 특성으로 multi-modal 함수들의 해법을 위한 성공적인 탐색 전력을 지니고 있으며, 높은 비선형성과 불연속성을 갖는 전력계통의 다른 분야에도 효율적으로 적용될 수 있다. 마이크로 그리드 시스템은 풍력 발전기, 디젤발전기, 연로전지 및 태양광 발전기로 구성된다. 풍력 발전기는 가변 출력특성을 이용하여 모델링 하였다. 연료비용과 연료가 전력으로 변환되는 경우의 효율을 포함시켜 시스템의 비용을 최소화 하였으며, 마이크로 그리드 단독 운용에 관해서만 분석하였다. 본 연구는 신재생 에너지원 기반의 마이크로 그리드의 최적 운영에 대해 코딩의 단순성, 빠른 수렴 속도, 정확성 및 효율성을 갖춘 DS 알고리즘을 적용하여 다른 알고리즘의 최적 값과 비교하였다.