• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.294-302
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• 2020

대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 유전알고리즘은 생명체의 자연 진화 과정을 컴퓨터 시뮬레이션하며 이 과정에서 선택, 교차, 그리고 돌연변이가 수행된다. 이 과정에서 유전알고리즘은 정의길이가 짧고, 차수가 낮은 반면, 높은 적응도를 갖는 스키마타의 병렬배열에 의해 최적해에 근접해 간다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 핵심 작동원리 중 하나인 빌딩블록가설과 상수관망 시스템이 가지고 있는 공학적, 수리학적 특성을 동시에 고려한 최적해 효율성 제고의 가능성을 살펴보고자 하였다. 즉, 공학적 문제 해결에 있어 유전알고리즘 수행을 위한 유전자의 배치순서에 따른 최적화 결과의 효율성을 평가하였다. 공학적 문제로 상수관로 최적설계 문제를 선택하여 적용하였으며, 유전자 배치순서는 기존배치, 네트워크 위상 기반 배치, 그리고 유량크기 기반 배치로 구분하여 공학적 특이성을 반영하였다. 적용결과 유량 크기 기반 배치를 적용한 최적화 결과가 기존배치에 비하여 평균적으로 약 2-3% 우수한 것으로 나타났다. 이것은, 실제 공학 최적화 문제의 적용성과 효율성을 증대시키기 위해서는 명확한 사전지식(수리학적 특성 등)을 활용하여 가능한 이와 같은 우수한해의 특성이 소멸되지 않도록 하는 장치가 반드시 필요하다는 것을 의미한다. 제안된 방법론은, 향후 대규모 상수관망 최적설계에 있어 효율성 제고를 위한 방안으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.241-247
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• 2019

밴드갭은 기계적 파동의 전파가 금지되는 특정 주파수 범위를 의미한다. 본 연구는 경사도 기반의 설계 최적화 방법을 사용하여 낮은 가청 주파수 범위에서 밴드갭을 갖는 3차원 켈빈 격자를 설계하는 것을 목적으로 하고 있다. 블로흐 이론을 이용하여 무한주기 격자에서의 탄성파 전파를 해석하고, 기하학적으로 엄밀한 빔 이론에서 선형화를 통해 얻은 전단 변형 가능한 빔 모델을 사용하여 격자 구조 연결선을 모델링하였다. 주어진 격자 구성에서 중립 축 및 단면 두께를 B-spline 함수를 이용한 아이소-지오메트릭 매개화를 통해 설계 변수로 정의하고, 격자 구조의 밴드갭의 크기를 극대화하는 최적 설계를 수행하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권11호
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• pp.64-74
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• 1999

본 논문에서는 연결 에지 추가 기법을 이용하여 주어진 클락 스큐를 만족시키면서 동시에 총 배선 길이를 증가시키지 않는 새로운 클락 배선 최적화 알고리즘을 제안한다. 고속의 동기식 집적 회로에서는 클락 스큐가 회로의 속도를 제한하는 주된 요소로 작용하므로 성능의 향상을 위해서는 클락 스큐를 최소화해야 한다. 일반적으로 클락 스큐를 최소화하면 총 배선 길이가 증가하므로 오동작하지 않는 클락 스큐 범위 내에서 클락 배선을 수행한다. 이를 이용하여 본 논문에서는 제로 스큐 트리에 연결 점 이동 방법을 적용하여 총 배선길이와 지연 시간을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 클락 트리의 두 노드 사이에 연결 에지를 추가하여 일반적인 그래프 형태의 클락 토폴로지를 구성하여 주어진 클락 스큐 범위를 만족시키고 동시에 총 배선장의 증가를 억제한다. 연결 에지를 구성하는 두 노드를 선택하기 위한 새로운 비용 함수를 고안하였다. 클락 트리 상에서 지연 시간의 차이가 크면서 거리가 가까운 두 노드를 연결함으로서 싱크 사이의 지연 시간의 차를 감소시켜서 클락 스큐를 감소시킨다. 또한 클락 신호선의 지연 시간 최소화를 위하여 배선 토폴로지 설계 및 배선 폭 조절 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬을 C 프로그램 언어로 구현하여 실험한 결과 주어진 스큐 범위를 만족시키면서 지연 시간을 감소시키는 효과를 얻을 수 있었다

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제52권8호
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• pp.471-480
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• 2003

The design of a measurement system to perform Harmonic State Estimation (HSE) is a very complex problem. Among the reasons for its complexity are the system size, conflicting requirements of estimator accuracy, reliability in the presence of transducer noise and data communication failures, adaptability to change in the network topology and cost minimization. In particular, the number of harmonic instruments available is always limited. Therefore, a systematic procedure is needed to design the optimal placement of measurement points. This paper presents a new HSE algorithm which is based on an optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) which is widely used in areas such as: optimization of the objective function, learning of neural networks, tuning of fuzzy membership functions, machine learning, system identification and control. This HSE has been applied to the Simulation Test Power System for the validation of the new HSE algorithm. The study results have indicated an economical and effective method for optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) in the Harmonic State Estimation (HSE).

• Journal of Power Electronics
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• 제18권1호
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• pp.309-322
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• 2018

The technology of inductive power transfer has been proved to be a promising solution in many applications especially in electric vehicle (EV) charging systems, due to its features of safety and convenience. However, loosely coupled transformers lead to the system efficiency not coming up to the expectation at the present time. Therefore, at first, the magnetic core losses are calculated with a novel magnetic-circuit model instead of the commonly used finite-element-method (FEM) simulations. The parameters in the model can be obtained with a one-time FEM simulation, which makes the calculation process expeditious. When compared with traditional methods, the model proposed in the paper is much less time-consuming and relatively accurate. These merits have been verified by experimental results. Furthermore, with the proposed loss calculation model, the system is optimized by parameter sweeping, such as the operating frequency and winding turns. Specifically, rather than a predesigned switching frequency, a more efficiency-optimized frequency for the series-parallel (SP) compensation topology is detected and a detailed investigation has been presented accordingly. The optimized system is capable of an efficiency that is greater than 93% at a coil separation distance of 200mm and coil dimensions of $600mm{\times}400mm$.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1238-1259
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• 2019

Saving energy is a big challenge for Wireless Sensor Networks (WSNs), which becomes even more critical in large-scale WSNs. Most energy waste is communication related, such as collision, overhearing and idle listening, so the schedule-based access which can avoid these wastes is preferred for WSNs. On the other hand, clustering technique is considered as the most promising solution for topology management in WSNs. Hence, providing interference-free clustering is vital for WSNs, especially for large-scale WSNs. However, schedule management in cluster-based networks is never a trivial work, since it requires inter-cluster cooperation. In this paper, we propose a clustering method, called Interference-Free Clustering Protocol (IFCP), to partition a WSN into interference-free clusters, making timeslot management much easier to achieve. Moreover, we model the clustering problem as a multi-objective optimization issue and use non-dominated sorting genetic algorithm II to solve it. Our proposal is finally compared with two adaptive clustering methods, HEED-CSMA and HEED-BMA, demonstrating that it achieves the good performance in terms of delay, packet delivery ratio, and energy consumption.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.47-52
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• 2018

본 연구에서는 페이즈필드 설계법을 통한 다중 유전체로 구성된 콜리메이터 구조를 설계하였다. 제작 가능성을 고려하여 폴리프로필렌과 파라핀을 유전체 재질로 선정하였고, 측정영역의 전기장의 세기의 면적분으로 계산하여 이를 최대화하는 것으로 설계의 목적 함수를 설정하였다. 두 가지 유전체 재질을 이용하여 설계영역 내의 중공영역이 배제된 구조를 도출하였으며 컷오프를 통해 최종 형상을 모델링하였다. 수치해석을 통하여 설계된 다중 유전체 구조의 콜리메이터를 이용하는 경우 자유공간 내의 원형 전자기파 대비 측정영역에서 105%의 전기장 세기가 증가된 평행파를 생성하는 콜리메이터의 성능을 확인하였다. 설계된 모델의 수치해석을 통하여 콜리메이터의 역변환 가능성과 구조적 내구성의 증가를 확인하였고, X밴드 대역 전체에서의 성능을 평가하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권2호
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• pp.547-557
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• 2018

This work proposes a control method of frequency stabilization for grid integration of large-scale wind farms via the voltage source converter-based high-voltage direct current (VSC-HVDC) technology. First, the topology of grid integration of a large-scale wind farm via the VSC-HVDC link is provided, and simple control strategies for wind turbines, wind farm side VSC (WFVSC), and grid side VSC are presented. Second, a mathematical model between the phase angle of WFVSC and the frequency of the wind farm is established. The control principle of the large-scale wind power integrated system is analyzed in theory in accordance with the mathematical model. Third, frequency and AC voltage controllers of WFVSC are designed based on the mathematical model of the relationships between the phase angle of WFVSC and the frequency of the wind farm, and between the modulation index of WFVSC and the voltage of the wind farm. Corresponding controller structures are established by deriving a transfer function, and an optimization method for selecting the parameters of the frequency controller is presented. Finally, a case study is performed under different operating conditions by using the DIgSILENT/PowerFactory software. Results show that the proposed control method has good performance in the frequency stabilization of the large-scale wind power integrated system via the VSC-HVDC technology.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-244
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• 2005

본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.385-391
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• 2013

빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서 GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.