• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권5호
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• pp.653-658
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• 2012

Load modeling has a significant influence on power system analysis and control. In recent years, measurement-based load modeling has been widely practiced. In the load modeling algorithm, the model structure is determined and the parameters of the established model are estimated. For parameter estimation, least-squares optimization method is applied. The model parameters are estimated so that the error between the measured values and the predicted values is to be minimized. By introducing sliding window concept, on-line load modeling method can be performed which reflects the dynamic behaviors of loads in real-time. For the purpose of data acquisition, the measurement system including PMU is implemented in university level. In this paper, case studies are performed using real PMU data from Korea Univ. and Seoul National University of Science and Technology. The performances of modeling real and reactive power behaviors using exponential and ZIP load model are evaluated.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.694-705
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• 2010

진화 프로그래밍은 실수형 최적화 문제에 널리 사용되는 알고리즘으로 돌연변이 연산이 중요한 연산이다. 일반적으로 돌연변이 연산은 확률 분포와 이에 따른 매개변수를 사용하여 변수값을 변화시키는데, 이 때 매개변수 역시 돌연변이 연산의 대상이 됨으로 이를 위한 또 다른 매개변수가 필요하다. 그러나 최적의 매개변수 값은 주어진 문제에 전적으로 의존하기 때문에 매개변수 개수가 많은 경우 매개변수값들에 대한 최적 조합을 찾기 어렵다. 이러한 문제를 부분적으로나마 해결하기 위하여 본 논문에서는 변수의 돌연변이 연산을 위한 매개변수를 자기 적응적 관점에서 이론적으로 추정한 돌연변이 연산을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 코시 확률 분포의 축척 매개변수를 추정하여 돌연변이 연산에 적용함으로 축척 매개변수에 대한 돌연변이 연산이 필요하지 않다는 장점이 있다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용한 실험 결과를 통해 볼 때, 최적값 측면에서는 제안한 알고리즘의 상대적 우수성은 벤치마킹 문제에 의존하였으나 계산 시간 측면에서는 모든 벤치마킹 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 우수하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권1호
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• pp.42-54
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• 2009

비행체의 최적궤적문제에서는 최적화의 수렴성 및 효율성을 위해 3자유도 운동역학모델이 이용되며, 비선형 추종제어를 위해서는 6자유도 비선형 운동모델이 이용된다. 따라서, 3자유도 운동역학모델을 통해 획득한 최적궤적을 비선형 추종제어의 기준궤적으로 사용하는 경우에 두 모델간의 상이성으로 인한 문제가 발생하게 되며 성능이 보장하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 두 모델간의 차이를 완화시키기 위한 새로운 최적궤적 생성 방법을 제안하였으며, 성층권비행선의 실제 구속조건과 성능조건 및 제트 스트림을 고려하여 최적궤적을 생성하고 기존 결과와 비교함으로써 제안한 방법의 장점을 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.319-325
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• 2023

In this study, we proposed a method for hyperparameter optimization in the building and training of a deep learning model designed to process point cloud data collected by a millimeter-wave radar system. The primary aim of this study is to facilitate the deployment of a baseline model in resource-constrained IoT devices. We evaluated a RadHAR baseline deep learning model trained on a public dataset composed of point clouds representing five distinct human activities. Additionally, we introduced a coarse-to-fine hyperparameter optimization procedure, showing substantial potential to enhance model efficiency without compromising predictive performance. Experimental results show the feasibility of significantly reducing model size without adversely impacting performance. Specifically, the optimized model demonstrated a 3.3% improvement in classification accuracy despite a 16.8% reduction in number of parameters compared th the baseline model. In conclusion, this research offers valuable insights for the development of deep learning models for resource-constrained IoT devices, underscoring the potential of hyperparameter optimization and model size reduction strategies. This work contributes to enhancing the practicality and usability of deep learning models in real-world environments, where high levels of accuracy and efficiency in data processing and classification tasks are required.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제5권3호
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• pp.211-228
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• 2012

This paper reports the development of a generalized inverse analysis formulation for the parameter estimation of four-parameter Burger model. The analysis is carried out by formulating the problem as a mathematical programming formulation in terms of identification of the design vector, the objective function and the design constraints. Thereafter, the formulated constrained nonlinear multivariable problem is solved with the aid of fmincon: an in-built constrained optimization solver module available in MatLab. In order to gain experience, a synthetic case-study is considered wherein key issues such as the determination and setting up of variable bounds, global optimality of the solution and minimum number of data-points required for prediction of parameters is addressed. The results reveal that the developed technique is quite efficient in predicting the model parameters. The best result is obtained when the design variables are subjected to a lower bound without any upper bound. Global optimality of the solution is achieved using the developed technique. A minimum of 4-5 randomly selected data-points are required to achieve the optimal solution. The above technique has also been adopted for real-time settlement of four oil refineries with encouraging results.

• 한국농공학회지
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• 제32권3호
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• pp.47-55
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• 1990

An adaptive algorithm was applied to forecast daily stream flows in real time using rainfall data. A three-component tank model was selected to simulate the flows and its time-variant parameters were self-calibrated with updated data using a parameter optimization scheme, golden section search method. The resulting adaptive model, APTANK, was applied to six watersheds, ranging from 0.47 to 33.62 km$^2$ size and the simulated daily streamflows were compared with the measured. The simulation results were in good agreement with the field data. APTANK is found to be applied to real-time flow simulation purposes such as a tool for irrigation water resources management and operations. The model is particularly good to simulate streamflows on dry days as compared to wet days having runoff-induced precipitation.

• 상하수도학회지
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• 제18권3호
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• pp.312-319
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• 2004

The optimum dosage control is presumably the goal of every water treatment plant. However it is difficult to determine the dosage rate of coagulant, due to nonlinearity, multivariables and slow response characteristics, etc. To deal with this difficulty, the real number genetic-fuzzy system was used in determining the dosage rate of the coagulant. The genetic algorithms are excellently robust in complex optimization problems. Since it uses randomized operators and searches for the best chromosome without auxiliary informations from a population which consists of codings of parameter set. To apply this algorithms, we made the real number rule table and membership function from the actual operation data of the water treatment plant. We determined optimum dosages of coagulant(LAS) using the fuzzy operation and compared them with the dosage rate of the actual operation data.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권2호
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• pp.251-260
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• 2004

SBR 처리공정의 자동제어 인자로서의 ORP, pH, DO의 안정성과 유용성을 비교 평가하였다. 시스템 운전동안 ORP와 pH(mV)-time profile 상에서 요염물질의 특이적인 변화시점을 나타내는 NBP와 NKP가 잘 나타났으며 이 시점은 MSC(moving slope change)를 이용하여 쉽게 인식될 수 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 부하량과 포기량 혹은 시스템 OUR이 불균형일 때는 DO나 ORP-time profile 상에서 NBP로 잘못 인식될 수 있는 가짜 제어시점이 여러 번 발생하거나 혹은 제어시점으로 인식할만한 변화가 전혀 발생하지 않음을 알 수 있었다. 그러나 pH(mV)-time profile에서는 어떤 운전조건과 상태에서도 항상 뚜렷한 NBP가 발생하고 MSC를 이용한 제어시점 인식이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 호기적 처리과정 중의 시스템 진단과 자동제어 인자로 ORP나 DO 보다 pH(mV)가 안정적임을 알 수 있었다. 반면 무산소 상태의 모니터나 제어에 있어서는 pH(mV)-time profile에서 NKP를 안정적으로 인식하는 데에는 한계가 있었으나 ORP에서는 매우 안정적인 것으로 나타나 무산소 처리과정의 진단/제어인자로는 ORP가 다른 인자들 보다 유용함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 미뤄 SBR 공정의 안정적인 자동제어를 위해서는 ORP 혹은 pH(mV)를 단독으로 이용하는 것 보다는 병용하는 것이 바람직하며, 이러한 자동제어기술은 유입수내 오염물질의 농도 변이와 운전여건에 상관없이 항상 오염물질의 완전제거를 가능케 함은 물론 처리시간 및 처리용량의 최적화를 위한 실용적 기술이 될 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.649-658
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• 2008

본 논문에서는 기존의 PSO(Conventional Particle Swarm Optimization : CPSO) 알고리즘에서 매 반복횟수마다 매개변수 값을 적응적으로 변화시키는 적응 PSO(APSO) 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 APSO의 성능을 평가하기 위해 De Jong함수, Ackley 함수, Davis 함수 Griewank 함수 등의 최소화 문제에 적용하여 실수형 유전알고리즘과 그 결과를 비교하여, 제안한 알고리즘에 대한 우수성을 증명하였다. 그리고 자계계측기와 설문지를 통해 얻은 전자계 노출량에 대한 실측데이터를 이용하여 개인생활 자계노출식 개발에 제안한 APSO를 적용하여 그 우수성을 입증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권4호
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• pp.467-475
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• 2009

Congestion management is one of the technical challenges in power system deregulation. This paper presents single objective and multi-objective optimization approaches for optimal choice, location and size of Static Var Compensators (SVC) and Thyristor Controlled Series Capacitors (TCSC) in deregulated power system to improve branch loading (minimize congestion), improve voltage stability and reduce line losses. Though FACTS controllers offer many advantages, their installation cost is very high. Hence Independent System Operator (ISO) has to locate them optimally to satisfy a desired objective. This paper presents optimal location of FACTS controllers considering branch loading (BL), voltage stability (VS) and loss minimization (LM) as objectives at once using GA. It is observed that the locations that are most favorable with respect to one objective are not suitable locations with respect to other two objectives. Later these competing objectives are optimized simultaneously considering two and three objectives at a time using multi-objective Strength Pareto Evolutionary Algorithms (SPEA). The developed algorithms are tested on IEEE 30 bus system. Various cases like i) uniform line loading ii) line outage iii) bilateral and multilateral transactions between source and sink nodes have been considered to create congestion in the system. The developed algorithms show effective locations for all the cases considered for both single and multiobjective optimization studies.