• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.175-184
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• 2008

도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.

• Journal of Power Electronics
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• 제11권1호
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• pp.105-111
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• 2011

By having accurate knowledge of the magnetic field distribution and the thrust calculation in linear synchronous motors, assessing the performance and optimization of the motor design are possible. In this paper, after carrying out a performance analysis of a single-sided wound secondary linear synchronous motor by varying the motor design parameters in a layer model and a d-q model, machine single- and multi-objective design optimizations are carried out to improve the thrust density of the motor based on the motor weight and the motor efficiency multiplied by its power factor by defining various objective functions including a flexible objective function. A genetic algorithm is employed to search for the optimal design. The results confirm that an overall improvement in the thrust mean, efficiency multiplied by the power factor, and thrust to the motor weight ratio are obtained. Several design conclusions are drawn from the motor analysis and the design optimization. Finally, a finite element analysis is employed to evaluate the effectiveness of the employed machine models and the proposed optimization method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.280-285
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• 2009

This paper introduced an automatic generation method of falling motions for humanoid robots to minimize a damage. The proposed approach used a PGA based optimization technique to find a set of joint trajectories which minimize a damage of the falling over and down. Injection-migration PGA technique is introduced and compared with EMO and various migration topologies. To verify the proposed method, experiments for falling motions were executed for Sony QRIO robot in Webots simulation environments.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제11권3호
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• pp.155-166
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• 2010

I review research on self-sensing and structural optimizations of laminated carbon/epoxy composites in Japan. Self-sensing is one of the multiple functions of composites; i.e., carbon fiber is used as a sensor as well as reinforcement. I present a controversial issue in self-sensing and detail research results. Structural optimization of laminated CFRP composites is indispensable in reducing the weights of modern aerospace structural components. I present a modified efficient global search method using the multi-objective genetic algorithm and fractal branch and bound method. My group has focused its research on these subjects and our research results are presented here.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.146-153
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• 2004

본 연구에서는 Fuzzy Goal Programming을 이용하여 배전계통에서 분산형 전원의 설치 및 운영에 대한 새로운 방안을 제시하였다. 분산형전원의 설치 및 운영을 위하여 최적화 알고리즘의 탐색공간의 크기를 줄이면서 계통상황 변동에 적합하게 정식화하였다. 특히, 목적함수인 계통 유효전력손실과 제약조건인 분산형전원의 수 또는 총용량 및 모선전압에 대하여 각각의 부정확한 성질을 평가하기 위하여 퍼지 Goal Programing으로 모델링 하였으며, 유전알고리즘을 사용하여 최적해를 탐색하였다.

• Advances in Computational Design
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• 제5권3호
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• pp.209-231
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• 2020

In order to evaluate the performance of three heuristic optimization algorithms, namely, simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) for optimal stacking sequence of laminated composite plates with respect to critical buckling load and non-dimensional natural frequencies, a multi-objective optimization procedure is developed using the weighted summation method. Classical lamination theory and first order shear deformation theory are employed for critical buckling load and natural frequency computations respectively. The analytical critical buckling load and finite element calculation schemes for natural frequencies are validated through the results obtained from literature. The comparative study takes into consideration solution and computational time parameters of the three algorithms in the statistical evaluation scheme. The results indicate that particle swarm optimization (PSO) considerably outperforms the remaining two methods for the special problem considered in the study.

• Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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• 제2권1호
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• pp.16-22
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• 2013

This paper presents the analysis and optimization of air-core permanent magnet linear synchronous motor with overlapping concentrated windings to achieve high thrust density, high thrust per copper losses and low thrust ripple. For the motor design, we adopt equivalent magnetizing current (EMC) method to analyze the magnetic field and give analytical formulae for calculation of motor parameters such as no-load back EMF, dynamic force, thrust density and thrust per copper losses. Further, we proposed a multi-objective optimization by genetic algorithm to search for the optimum parameters. The design optimization is verified by 2-D Finite Element analysis (FEA).

• 한국가시화정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.47-55
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• 2010

In this study, we optimized the shape of the surface aerator that will be installed in a biological reactor using the response surface method. Response surfaces of mass flow rate, impeller torque, mass flow rate per impeller torque are generated and used to track the optimum shape of the aerator. MOGA(Multi-Objective Genetic Algorithm)method is adopted to find the optimum results. By increasing the mass flow rate per impeller torque, increase of oxygen supply efficiency to a reactor is anticipated. To verify the usability of the surface aerator, PIV measurements on flow fields inside a scale-downed biological reactor model are carried out.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제15권4호
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• pp.354-363
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• 2016

Due to uncertain environment, various parameters such as price, queuing length, warranty, and so on influence on inventory models. In this paper, an inventory-queuing-pricing problem with continuous review inventory control policy and batch arrival queuing approach, is presented. To best of our knowledge, (I) demand function is stochastic and price dependent; (II) due to the uncertainty in real-world situations, a fuzzy programming approach is applied. Therefore, the presented model with goal of maximizing total profit of system analyzes the price and order quantity decision variables. Since the proposed model belongs to NP-hard problems, Pareto-based approaches based on non-dominated ranking and sorting genetic algorithm are proposed and justified to solve the model. Several numerical illustrations are generated to demonstrate the model validity and algorithms performance. The results showed the applicability and robustness of the proposed soft-computing-based approaches to analyze the problem.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.783-783
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 일반적으로 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 유역의 면적평균강우량을 산정시 강우관측소는 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이며, 이를 최근린 지수(Nearest neighbor index)를 이용하여 강우관측소 간에 공간적 분포를 등급화하였다. 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적으로 파악할 수 있다. 본 연구에서는 엔트로피의 최대 정보전달량 및 강우관측소의 등급을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 최적관측소가 보다 분산됨을 확인하였다.