• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.167-174
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• 2007

생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 수명동안 최적 유지관리전략을 수립하기위한 실제적이고 실용적인 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 비용 최소화와 성능 최대화라는 상충되는 목적사이에 최적의 유지관리 시나리오의 집합을 제공한다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 무제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 최적 유지관리 시나리오를 생성하기 위한 프로그램이 제안된 방법에 기초하여 개발되었다. 교량 부재들 사이의 종속관계가 최적 유지관리 시나리오를 결정하는데 고려되었다. 개발된 프로그램은 국도상 강박스거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 찾기 위한 절차를 제시하는데 사용되었다. 개발된 방법 및 프로그램은 교량 유지관리 시나리오 분석을 통해 교량 관리자가 다양한 제약 및 요구조건을 만족하는 최적의 유지관리 전략을 수립하는데 효율적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.89-97
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• 2004

최적설계기법을 사용한 경제적인 설계의 필요성은 오래 전부터 요구되어 왔으나, 종전의 설계가 설계자의 경험에 의한 시행착오적인 반복설계를 통하여 이루어져 왔기 때문에 구조물의 형상이 복잡한 경우에는 계산상의 어려움과 반복계산을 되풀이해야 하는 번거로움으로 진정한 최적설계는 기대하기 어려웠다. 최적설계법이 구조물의 설계에 매우 유용하다는 사실이 증명되고 있긴 하지만, 아직도 최적설계의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있는 실정이며, 더구나 설계실무자는 어디까지나 사용자이기 때문에 수리적 계획수법에 친숙할 필요까지는 없지만 최소한 이런 기법의 가능성과 중요성을 이해할 필요는 있는데 대부분 그러하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 트러스 구조물 설계 시 주어진 부재의 응력에 따라 단면적을 산출하여 그 단면적에 역학적으로 가장 합리적인 단면을 선정하여 경제적인 설계단면을 구한다. 그러나 트러스의 형상, 트러스 높이에 따른 경제성의 문제는 보통 설계자의 경험과 직관에 의하여 결정되고, 특별한 검토가 이루어지지 않고 설계가 수행되는데, 실제 트러스 구조물에서 트러스의 형상과 높이가 전체 건설공사비에 크게 영향을 미친다. 그러므로, 트러스 구조물의 최적설계에서 트러스 형상, 라이즈 비(rise ratio : 높이/스팬) 및 격간 수(number of panel)를 고려하는 것이 필요하다. 트러스 형상과 스팬에 따른 최적형상과 최적높이 및 격간 수에 대해 설계자의 초기 구조계획 시 주관적 선택의 어려움을 해결하고, 실제의 지붕형 트러스 구조에 설계하중을 작용시켜 응력해석에서부터 부재 단면설계까지의 자동화된 최적설계 알고리즘을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 플랫 트러스의 형상, 격간 수, 격간의 간격 및 부재단면 등에 대하여 이산적인 변수의 처리와 넓은 설계 공간의 탐색능력과 더불어 문제의 비선형성과 관계없이 전체 최적해를 찾아낼 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 강 구조 한계상태설계기준(대한건축학회, 1998)을 기준으로 하여 자동으로 플랫 트러스의 구조계획과 단면이산화 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 최적화 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.109-120
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• 2007

본 연구에서는 생애주기비용을 고려한 성능기반 최적 유지관리 전략 수립 시스템을 개발하였다. 교량 수명동안 비용과 성능이라는 상반되는 목적을 균형있게 만족시킬 수 있는 유지관리 시나리오의 생성을 다중목적 조합최적화 문제로 정식화하고 유전자알고리즘을 적용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 국도 상 강거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 제공하는 과정을 제시하였다. 개발된 시스템은 현재의 교량 유지관리 전략 수립의 방법을 개선하여 교량 관리주체에게 다양한 제약 및 요구조건에 부합하는 최적의 교량 유지관리 시나리오를 제공할 수 있는 효율적인 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권4호
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• pp.56-64
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• 2019

Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2277-2298
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• 2019

Adaptive learning in e-learning has garnered researchers' interest. In it, learning resources could be recommended automatically to achieve a personalized learning experience. There are various ways to realize it. One of the realistic ways is adaptive learning path recommendation, in which learning resources are provided according to learners' requirements. This paper summarizes existing works and proposes an innovative approach. Firstly, a learner-centred concept map is created using graph theory based on the features of the learners and concepts. Then, the approach generates a linear concept sequence from the concept map using the proposed traversal algorithm. Finally, Learning Objects (LOs), which are the smallest concrete units that make up a learning path, are organized based on the concept sequences. In order to realize this step, we model it as a multi-objective combinatorial optimization problem, and an improved immune algorithm (IIA) is proposed to solve it. In the experimental stage, a series of simulated experiments are conducted on nine datasets with different levels of complexity. The results show that the proposed algorithm increases the computational efficiency and effectiveness. Moreover, an empirical study is carried out to validate the proposed approach from a pedagogical view. Compared with a self-selection based approach and the other evolutionary algorithm based approaches, the proposed approach produces better outcomes in terms of learners' homework, final exam grades and satisfaction.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6A호
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• pp.1023-1032
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• 2006

본 논문에서는 기존 교량 유지관리방법의 한계를 극복하고 예방유지관리 체계의 구현을 위하여 새로운 교량 유지관리기법을 제안하였다. 제안된 방법은 생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 최적 유지관리전략을 수립할 수 있다. 교량의 성능변화는 신뢰성에 기초한 안전도와 상태등급을 세분화한 상태지수에 의해 평가되며, 생애주기 비용은 직접유지관리비용뿐만 아니라 도로이용자비용과 파손비용을 고려하여 추정하였다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 문제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 개발된 방법을 실교량에 적용하여 유지관리전략 수립의 과정과 효과를 고찰하였다. 이러한 결과를 통해, 개발된 방법은 유지관리를 위한 의사결정과정에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권3호
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• pp.129-135
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• 2012

동시 송신원 전파형 역산 기법은 계산량을 획기적으로 줄여 전파형 역산의 적용성을 높여준다. 그러나 다수의 송신원 모음 자료를 동시에 모델링하여 사용하기 때문에 관측 자료의 수진기 위치가 송신원에 따라 다른 경우, 나머지(residual) 파동장에 불필요한 값을 생성하게 되고 이는 파형역산의 수렴성을 저해하게 된다. 특히, 제한된 벌림 거리(offset)를 갖는 스트리머 방식의 탐사자료는 동시 송신원 기법을 적용하기에 가장 어려운 자료 형태이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 최근에 global correlation에 기반한 목적함수가 제안되었고, 시간영역 전파형 역산에 성공적으로 적용되었다. 그러나 이 기법은 변형된 목적함수를 사용하기 때문에 나머지 파동장이 왜곡되고 경우에 따라 역산 결과에 부정적인 영향을 주기도 한다. 또한, 여러 가지 장점을 갖고 있는 주파수 영역 파형역산에 적용된 사례는 아직 보고된 적이 없다. 본 논문에서는 이러한 나머지 파동장의 왜곡을 최소화하기 위해 global correlation 계산 시 사용하는 자료에 진폭감쇠 기법을 적용한다. 진폭감쇠를 적용한 자료는 global correlation의 특성을 최적화하여 나머지 파동장의 왜곡을 줄이고 파형역산 결과를 향상시킨다. 시간 영역에서 구한 나머지 파동장을 주파수 영역에서 역전파시킴으로써 global correlation기법을 주파수 영역에서 구현한다. 스트리머 방식의 합성 탐사자료를 이용한 예제를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 global correlation 목적함수에 기반한 동시 송신원 전파형 역산보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.73-84
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• 1993

본(本) 연구(研究)에서는 분할기법(分割技法)을 이용하여 평면(平面)트러스구조물(構造物)의 형상최적화(形狀最適化)를 시도(試圖)하였다. 본(本) 연구(研究)의 제(第)1단계(段階)(Level 1)에서는 다른 연구(研究)와 달리 응력제약(應力制約)을 감도해석(感度解析)에 효율적(效率的)이라고 알려진 설계공간법(設計空間法)에 의해서 부재응력근사화(部材應力近似化)를 하므로서 비선형최적화문제(非線形最適化問題)가 선형계획문제(線形計劃問題)로 변환(變換)되어 해(解)를 효율적(效率的)으로 구할 수 있고 또한 감도해석(感度解析)을 위한 구조해석수(構造解析數)를 줄일 수 있다. 목적함수(目的凾數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量凾數)를 택하였다. 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力), 변위제약(變位制約) 및 설계변수(設計變數) 상하한치제약(上下限値制約)을 부과(附課)하였고 다(多) 재하조건(載荷條件)을 고려(考慮)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第)2단계(段階)(Level 2)에서는 설계변수(設計變數) 및 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的凾數)로는 중량함수(重量凾數)로 하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 절점좌표(節點座標)만을 설계변수(設計變數)로 하므로서 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화(最適化) 과정(過程)이 용이(容易)하다. 본(本) 연구(研究)의 제(第)1단계(段階)에서는 부재응력(部材應力)을 근사화(近似化)하여 단면(斷面)을 최적화(最適化)하고 제(第)2단계(段階)에서는 형상(形狀)만 최적화(最適化)하는 분할기법(分割技法)을 트러스구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과 본(本) 연구(研究)는 트러스구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애받지 않고 최적해(最適解)에 부재응력근사화(部材應力近似化)로 인하여 효율적(效率的)으로 수렴(收斂)하였고 또한 타(他)의 연구(研究)와 거의 동일(同一)한 연구(研究) 결과(結果)를 얻었으며 형상최적화(形狀最適化)로 트러스구조물(構造物)의 중량(重量)을 5.4% - 15.4% 까지 감소(減少)시켰다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.