• 한국항공우주학회지
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• 제36권8호
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• pp.797-806
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• 2008

본 연구에서는 선형 캐스케이드 실험장치의 유로를 캐스케이드 피치의 두배 넓이로 설정하고 두 개의 블레이드만을 설치하였다. 따라서 동일한 실험장치에서 다수개의 블레이드를 설치하는 경우에 비하여 큰 블레이드에서 실험이 가능하도록 하였다. 아울러 두 개의 블레이드 설치에 따른 주기조건의 어려움을 해소하기 위하여 실험장치 내의 작동유체의 배출이나 꼬리판의 조정을 하지 않아도 주기조건이 되도록 하는 실험장치의 벽면을 설계하였다. 이를 위하여 주기조건에서 얻어진 블레이드 표면에서의 마하수와 동일한 결과가 얻어지도록 목적함수를 설정하였으며, 설계변수로는 벽면의 형상변경과 관련이 있는 12개의 변수를 사용하였다. 벽면의 설계는 기울기 기반의 최적화법을 사용하였으며, 내부유동장의 계산은 상용코드인 CFX-11을 사용하였다. 두 결과의 비교에서 벽면의 조정만으로도 동일한 유동특성이 얻어질 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.524-526
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• 1999

In the construction of successful fuzzy models and/or controllers for nonlinear systems, the identification of a good fuzzy inference system is an important yet difficult problem, which is traditionally accomplished by a time-consuming trial-and-error process. In this paper, we propose a systematic identification procedure for complex multi-input single-output nonlinear systems with DNA coding method. A DNA coding method is optimization algorithm based on biological DNA as conventional genetic algorithms(GAs) are. The strings in the DNA coding method are variable-length strings, while standard GAs work with a fixed-length coding scheme. the DNA coding method is well suited to learning because it allows a flexible representation of a fuzzy inference system. We also propose a new coding method fur applying the DNA coding method to the identification of fuzzy models. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model. To acquire optimal TS fuzzy model with higher accuracy and economical size, we use the DNA coding method to optimize the parameters and the number of fuzzy inference system. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its application to a Duffing-forced oscillation system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.152-154
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• 2005

In this paper, we propose a new architecture of Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) by means of genetically optimized Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially Genetic Algorithms(GAs). The design of the network exploits the extended Group Method of Data Handling(GMDH) with some essential parameters of the network being provided by the designer and kept fixed throughout the overall development process. This restriction may hamper a possibility of producing an optimal architecture of the model. The proposed FPNN gives rise to a structurally optimized network and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional FPNNs. It is shown that the proposed genetic algorithms-based Fuzzy Polynomial Neural Networks is more useful and effective than the existing models for nonlinear process. We experimented with Medical Imaging System(MIS) dataset to evaluate the performance of the proposed model.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권2호
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• pp.138-145
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• 2016

This paper proposes an improved tabu search method for subset selection in multiple linear regression models. Variable selection is a vital combinatorial optimization problem in multivariate statistics. The selection of the optimal subset of variables is necessary in order to reliably construct a multiple linear regression model. Its applications widely range from machine learning, timeseries prediction, and multi-class classification to noise detection. Since this problem has NP-complete nature, it becomes more difficult to find the optimal solution as the number of variables increases. Two typical metaheuristic methods have been developed to tackle the problem: the tabu search algorithm and hybrid genetic and simulated annealing algorithm. However, these two methods have shortcomings. The tabu search method requires a large amount of computing time, and the hybrid algorithm produces a less accurate solution. To overcome the shortcomings of these methods, we propose an improved tabu search algorithm to reduce moves of the neighborhood and to adopt an effective move search strategy. To evaluate the performance of the proposed method, comparative studies are performed on small literature data sets and on large simulation data sets. Computational results show that the proposed method outperforms two metaheuristic methods in terms of the computing time and solution quality.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.534-541
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• 2011

Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.244-244
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• 2010

Doping process of crystalline silicon solar cell process is very important which is as influential on efficiency of solar. Doping process consists of pre -deposition and diffusion. Each of these processes is important in the process temperature and process time. Through these process conditions variable, p-n junction depth can be controled to low and high. In this paper, we studied a optimized doping pre-deposition temperature for high solar cell efficiency. Using a $200{\mu}m$ thickness multi-crystalline silicon wafer, fixed conditions are texture condition, sheet resistance($50\;{\Omega}/sq$), ARC thickness(80nm), metal formation condition and edge isolation condition. The three variable conditions of pre-deposition temperature are $790^{\circ}C$, $805^{\circ}C$ and $820^{\circ}C$. In the $790^{\circ}C$ pre-deposition temperature, we achieved a best solar cell efficiency of 16.2%. Through this experiment result, we find a high efficiency condition in a low pre-deposition temperature than the high pre-deposition temperature. We optimized a pre-deposition temperature for high solar cell efficiency.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.385-391
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• 2022

본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.11-26
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• 1984

본(本) 연구(硏究)는 다제약(多制約) 다설계변수(多設計變數)를 갖는 철근(鐵筋)콘크리트 플래트 슬라브형(型) 구조체(構造體)의 구조해석(構造解析)과 설계과정(設計過程)을 한계상태설계이론(限界狀態設計理論)에 의하여 동시(同時)에 수행(遂行)할 수 있는 종합적(綜合的)인 최적화(最適化)를 시도(試圖)한 것이다. 수학적(數學的) 모델의 변수(變數)로는 플래트 슬라브와 기둥의 단면(斷面)치수 철근단면적(鐵筋斷面積) 등의 설계변수(設計變數)와 휨모우먼트 재분배율(再分配率)의 해석변수(解析變數)로 구성(構成)되어 있다. 최적화(最適化) 문제(問題)의 형성(形成)에서는 목적함수(目的凾數)로 공비함수(工費凾數)를 취(取)하고, 한계상태설계법(限界狀態設計法)을 도입(導入)하고 있는 영국(英國)의 CP 110시방규정(示方規定)에 따라 극한한계상태(極限限界狀態)와 사용한계상태(使用限界狀態)의 제약조건식(制約條件式)을 유도(誘導)하였다. 설계변수(設計變數)와 해석변수(解析變數)의 항(項)으로 유도(誘導)된 목적함수(目的凾數)와 제약조건식(制約條件式)은 일반적(一般的)으로 고차(高次)의 비선형계획문제(非線型計劃問題)가 된다. 본(本) 연구(硏究)에서는 형성(形成)된 비선형최적화(非線型最適化) 문제(問題)를 수차선형계획기법(遂次線型計劃技法)을 도입(導入)하여, 해석(解析)과 설계(設計)를 동시(同時)에 수행(遂行)하면서 전체구조(全體構造)를 종합적(綜合的)으로 최적화(最適化)할 수 있는 최적(最適)알고리즘을 개발(開發)하였다. 개발(開發)된 알고리즘의 타당성(妥當性)과 철근(鐵筋)콘크리트 플래트 슬라브형(型) 구조체(構造體)의 최적화(最適化) 가능성(可能性) 등을 확인(確認)하기 위하여 알고리즘을 수종(數種)의 구조체(構造體)에 직접적용(直接適用)하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 개발(開發)된 알고리즘은 철근(鐵筋)콘크리트 플래트 슬라브형(型) 구조체(構造體)에 적용(適用) 가능(可能)하고, 변수(變數)들의 초기가정직(初期假定直)에 관계(關係)없이 수회(數回)(4~6회(回))의 반복시행(反復試行)으로 최적해(最適解)에 수감(收歛)하고, 이렇게 얻어진 결과(結果)는 재래(在來)의 설계(設計)에 비해 경제적(經濟的)인 설계(設計)라는 것을 알았다. 또한 시방서(示方書)에서는 설계자(設計者)가 임의(任意)로 결정(決定)하도록 되어 있는 휨모우먼트 재분배율(再分配率)이 최적단면(最適斷面)의 구성(構成)과 구조(構造)의 경제성(經濟性)에 미치는 영향(影響)이 크므로 설계변수(設計變數)로 택하는 것이 타당(妥當)함을 알았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.67-79
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• 2010

한국수자원공사는 낙동강 및 금강수계에 대해 실시간 물관리 시스템을 개발하여 수계 내 다목적 댐의 효율적인 운영을 도모하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법을 사용하여 한강수계 다목적댐의 효율적인 월말 목표저수량을 산정하고 이를 통해 실시간 물관리시스템의 효율을 극대화하고자 수행되었다. 수계 내 댐중 저수용량과 용수공급 측면에서 중요도가 높은 소양강댐, 충주댐, 화천댐 등 3개 댐만을 대상으로 모형을 개발하였으며 저수량 상태변수의 민감도 분석 결과를 통해 저수량 상태변수 개수를 설정하였다. 본 연구를 통해 제시된 최적화모형을 통한 운영률과 한국수자원공사의 운영목표수위에 의한 저수지 운영방식과 비교를 실시한 결과 연평균 37.22 MCM의 수계 내 요구용수 부족량 감소효과와 더불어 발전량 측면에서도 연간 171 GWh가 증가하는 것을 확인하였다. 또한 이수기 저수지 운영계획 시스템을 실제 적용한 결과 2007년~2008년 이수기 동안 전력생산, 수질개선 등을 위한 추가적인 용수공급이 가능하다는 것을 확인하였다. 이러한 실제 적용사례를 통해 SSDP 모형과 이수기 저수지운영 시스템의 그 유용성을 타진할 수 있었으며 다른 수계로 확장을 실시한다면 보다 합리적인 저수지 운영계획이 가능할 것으로 기대한다.