• Earthquakes and Structures
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• v.13 no.1
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• pp.51-58
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• 2017

Passive dynamic vibration absorbers (DVAs) are often used to suppress the excessive vibration of a large structure due to their simple construction and low maintenance cost compared to other vibration control techniques. A new type of passive DVA consists of two pendulums connected with spring and dashpot element is investigated. This research evaluated the performance of the DVA in reducing the vibration response of a two degree of freedom shear structure. A model for the two DOF vibration system with the absorber is developed. The nominal absorber parameters are calculated using a Genetic Algorithm(GA) procedure. A parametric study is performed to evaluate the effect of each absorber parameter on performance. The simulation results show that the optimum condition for the absorber frequencies and damping ratios is mainly affected by pendulum length, mass, and the damping coefficient of the pendulum's hinge joint. An experimental model validates the theoretical results. The simulation and experimental results show that the proposed technique is able be used as an effective alternative solution for reducing the vibration response of a multi degree of freedom vibration system.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.13 no.4
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• pp.102-108
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• 1999

The sliding rmde controller(SMC) is known as having the robust variable structures for the nonlinear control systems such as coupled tank system with the pararretric perturbations and with the rapid disturbances. But the adaptive tuning algorit1uns for their pararreters are not satisfactory. Therefore, in this paper, a Real Variable Elitist Genetic Algorithm based Sliding Mode Controller (RVEGA SMC) for the precise control of the coupled tank level was tried. The SMC's switching pararreters were optimized easily and rapidly by RVEGA The simulation results showed that the tank level could be satisfactorily controlled without any overshoot and any steady-state error by the proposed RVEGA SMC.GA SMC.

• Journal of Power Electronics
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• v.15 no.2
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• pp.469-478
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• 2015

In order to promote the application of switched reluctance machines (SRM) in electric vehicles (EVs), the braking torque closed-loop control of a SRM is proposed. A hysteresis current regulator with the soft chopping mode is employed to reduce the switching frequency and switching loss. A torque estimator is designed to estimate the braking torque online and to achieve braking torque feedback. A feed-forward plus saturation compensation torque regulator is designed to decrease the dynamic response time and to improve the steady-state accuracy of the braking torque. The turn-on and turn-off angles are optimized by a genetic algorithm (GA) to reduce the braking torque ripple and to improve the braking energy feedback efficiency. Finally, a simulation model and an experimental platform are built. The simulation and experimental results demonstrate the correctness of the proposed control strategy.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.52 no.1
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• pp.178-184
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• 2020

The traditional methods for radiation shield design always only focus on either the structure or the components of the shields rather than both of them at the same time, which largely affects the shielding performance of the facilities, so in this paper, a novel method for designing the structure and components of shields simultaneously is put forward to enhance the shielding ability. The method is developed by using the genetic algorithm (GA) and the MCNP software. In the research, six types of shielding materials with different combinations of elements such as polyethylene (PE), lead (Pb) and Boron compounds are applied to the radiation shield design, and the performance of each material is analyzed and compared. Then two typical materials are selected based on the experiment result of the six samples, which are later verified by the Compact Accelerator Neutron Source (CANS) facility. By using this method, the optimal result can be reached rapidly, and since the design progress is semi-automatic for most procedures are completed by computer, the method saves time and improves accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.24-24
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• 2015

최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.116-116
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• 2017

지하수 인공함양은 수자원확보 및 비상시 용수를 목적으로 세계적으로 연구 및 프로젝트가 진행되고 있다. 인공함양의 방법에는 여러 가지의 방식이 있지만 본 연구는 관정을 통해 주입하는 ASTR(Aquifer Storage Transfer and Recovery)방법을 이용하여 연구하였다. ASTR이란 지표수를 인공적인 방법으로 대수층에 주입시키고, 일정기간 저장시키거나 유하시킨 후 양수하는 방법이다. 염수로 포화된 피압대수층에 담수를 주입하여 염수를 치환할 수 있는 주입-양수 시스템을 연구하였다. 염수로 포화된 대수층에서 인공함양기술을 성공시키기 위해서는 양수정으로 유입되는 염수비율이 0%을 만족하며, 주입으로 인한 수위상승량은 지반변형을 일으키지 않는 최소한의 값을 가지는 것이다. 본 연구는 앞서 언급한 인공함양기술을 성공시키기 위해 지하수 흐름모델과 최적화 모델을 결합한 최적전산모델을 이용하여 모의하였다. 지하수 흐름모델은 경계면모델을, 최적화 기법은 GA(Genetic Algorithm)을 이용하였다. 구축된 목적함수로는 양수정의 담수비율 최대화, 주입정에서의 수위상승량 최소화 그리고 양수개시시간 최소화로 구성하였다. 제약조건으로는 총 주입량 및 양수량 그리고 주입 및 양수정 개수이다. 서술한 목적함수와 제약조건을 만족하는 주입/양수정의 위치 및 유량을 최적전산모델로부터 얻을 수 있다. 기존 지하수 인공함양 및 개발은 사례별 연구 또는 전문가의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있었다. 본 연구는 최적화 기법을 통해 복수의 관정에서 정량적인 산정이 가능하다. 현재 모델링에 의존한 연구로써 한계가 있지만, 추후 실제현장에 적용하여 모델 검정을 통해 신뢰도를 높이며 지하수 인공함양 개발에 많은 공헌을 할 수 있을 것으로 예상한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.53 no.2
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• pp.677-687
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• 2021

The tendency to renewables is one of the consequences of changing attitudes towards energy issues. As a result, solar energy, which is the leader among renewable energies based on availability and potential, plays a crucial role in full filing global needs. Significant problems with the solar thermal power plants (STPP) are the operation time, which is limited by daylight and is approximately half of the power plants with fossil fuels, and the capital cost. Exergy analysis survey of STPP hybrid with PCM storage carried out using Engineering Equation Solver (EES) program with genetic algorithm (GA) for three different scenarios, based on eight decision variables, which led us to decrease final product cost (electricity) in optimized scenario up to 30% compare to base case scenario from 28.99 $/kWh to 20.27 $/kWh for the case study. Also, in the optimal third scenario of this plant, the inner carbon dioxide gas cycle produces 1200 kW power with a thermal efficiency of 59% and also 1000 m3/h water with an exergy efficiency of 23.4% and 79.70 kg/h with an overall exergy efficiency of 34% is produced in the tetrageneration plant.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.158-158
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• 2017

상수관망을 통한 용수 공급에서는 송수펌프, 배수지 등의 수리 시설물이 중요한 역할을 수행한다. 우리나라의 송 배수 방식은 송수펌프를 통해 고지대의 배수지에 물을 확보하고, 이를 자연유하 방식으로 공급하는 것이 일반적이며, 따라서 송 배수시스템의 운영이란 송수펌프의 가동과 그에 따른 배수지의 수위 현황을 관리하는 것을 의미한다. 이 때, 펌프의 가동을 위한 전력소모에 많은 비용이 발생되므로 효율적인 펌프 운영을 위한 최적화 연구의 필요성이 제기되었다. 기존 연구를 통해 송 배수시스템의 운영을 모의하고, 펌프 가동비용을 최소화 하는 실시간 최적 펌프운영 모형이 개발되었으나, 미리 결정된 펌프와 배수지를 바탕으로 송 배수시스템을 모의하기 때문에 계획 및 설계 단계에서 이를 활용할 수 없는 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여, 실시간 펌프운영뿐만 아니라 송수펌프와 배수지의 효율적인 용량을 제시할 수 있는 최적화 모형을 개발하였다. 특히, 개발 모형은 펌프와 배수지의 설계/운영 시, 국내 설계기준, 시설물 비용, 시간별 전력단가 등을 제약조건으로 고려하여 현실적인 결과를 도출할 수 있도록 개발되었다. 본 연구는 실제 운영 중인 S시의 광역상수도 시스템을 바탕으로 개발 모형을 적용하였으며, 또한 송 배수시스템의 계획 및 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5A
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• pp.399-406
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• 2010

In this paper, the optimization of frictional bearings that applied to improve the seismic performance of conventional bridges were conducted. The nonlinear dynamic analysis of steel bridges and concrete bridges are carried out with the El Centro and artificial earthquake motions, and the reponses of the bridges were optimized by genetic algorithm. The object functions were considered with two parameters, such as shear forces and displacements at bearing, and the optimum object functions were searched by varying the weighting factors of the two parameters. As results, in case of the steel bridges, the optimum results were obtained when larger weight factor was imposed to the shear force. However, in case of concrete bridges, larger weight factor was need to the displacement for optimum results.