PURPOSES : This study aimed to develop a quantitative structure property relationships (QSPR) model to predict the density from the molecular structure information of the asphalt binder AAA1, a non-full connected structure mixed with a total of 12 molecules. METHODS : The partial least squares regression (PLSR) model, which models the relationship between predictions and responses and the structure of these variables, was applied to predict the density of a binder with molecule descriptors. The PLSR model could also analyze data with collinear, noisy, and multiple dimensional independent variables. The density and additive-free AAA1 binder’s molecule systems generated by an asphalt binder’s molecules-related study were used to fit the PLSR model with the molecular descriptors produced using alvaDesc software. In addition to developing the relationship, a systematic feature selection framework (i.e., the V-WSP- and PLSR-modelbased genetic algorithm (GA)) was applied to explore sets of predictors which contributed to predicting the physical property. RESULTS : The PLSR model accurately predicted the density for the AAA1 binder’s molecules using the condition of the temperature and aging level (R2 was 0.9537, RMSE was 0.00424, and MAP was 0.00323 for the test data) and provided a set of features which correlated well to the property. CONCLUSIONS : Through the establishment of the physical property prediction model, it was possible to evaluate the physical properties of construction materials without limited experiments or simulations, and it could be used to comprehensively design the modified material composition.

본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응 답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성 에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드 의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예 측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하 였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불 규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.

In this study, we propose an optimal design method by applying the Prefabricated Buckling Restrained Brace (PF-BRB) to structures with asymmetrically rigidity plan. As a result of the PF-BRB optimal design of a structure with an asymmetrically rigidity plan, it can be seen that the reduction effect of dynamic response is greater in the case of arrangement considering the asymmetric distribution of stiffness (Asym) than in the case of arrangement in the form of a symmetric distribution (Sym), especially It was confirmed that at an eccentricity rate of 20%, the total amount of reinforced PF-BRBs was also small. As a result of analyzing the dynamic response characteristics according to the change in eccentricity of the asymmetrically rigidity plan, the distribution of the reinforced PF-BRB showed that the larger the eccentricity, the greater the amount of damper distribution around the eccentric position. Additionally, when comparing the analysis models with an eccentricity rate of 20% and an eccentricity rate of 12%, the response reduction ratio of the 20% eccentricity rate was found to be large.

본 연구에서는 철근콘크리트 모멘트골조의 보-힌지 붕괴 기구를 유도하기 위한 유전자알고리즘 기반의 최적내진설계기법을 제시 한다. 제안하는 기법은 두 가지의 목적함수을 사용한다. 첫 번째는 구조물의 비용을 최소화하는 것이고, 두 번째는 구조물의 에너지소 산능력을 최대화하는 것이다. 제약조건은 기둥과 보의 강도조건, 기둥-보 휨강도비 최소 조건, 기둥의 소성힌지 발생 방지조건 등이 사용된다. 부재의 강도 평가를 위해 선형정적해석이 수행되고, 에너지소산능력과 소성힌지 발생여부를 평가하기 위해 비선형정적해 석이 수행된다. 제안하는 기법은 4층 예제 구조물에 적용되었으며, 보-힌지 붕괴 기구를 유도하는 설계안이 얻어지는 것을 확인하였 다. 획득된 설계안의 기둥-보 휨강도비를 분석한 결과, 그 값은 기존 내진 기준에서 제시하는 값보다 큰 것으로 나타났다. 보-힌지 붕괴 모드를 유도하기 위해서는 보다 더 강화된 전략이 필요하다.

본 연구에서는 철근콘크리트 모멘트골조의 보-힌지 붕괴 기구를 유도하기 위한 유전자알고리즘 기반의 최적내진설계기법을 제시 한다. 제안하는 기법은 두 가지의 목적함수을 사용한다. 첫 번째는 구조물의 비용을 최소화하는 것이고, 두 번째는 구조물의 에너지소 산능력을 최대화하는 것이다. 제약조건은 기둥과 보의 강도조건, 기둥-보 휨강도비 최소 조건, 기둥의 소성힌지 발생 방지조건 등이 사용된다. 부재의 강도 평가를 위해 선형정적해석이 수행되고, 에너지소산능력과 소성힌지 발생여부를 평가하기 위해 비선형정적해 석이 수행된다. 제안하는 기법은 4층 예제 구조물에 적용되었으며, 보-힌지 붕괴 기구를 유도하는 설계안이 얻어지는 것을 확인하였 다. 획득된 설계안의 기둥-보 휨강도비를 분석한 결과, 그 값은 기존 내진 기준에서 제시하는 값보다 큰 것으로 나타났다. 보-힌지 붕괴 모드를 유도하기 위해서는 보다 더 강화된 전략이 필요하다.

Most of real-world decision-making processes are used to optimize problems with many objectives of conflicting. Since the betterment of some objectives requires the sacrifice of other objectives, different objectives may not be optimized simultaneously. Consequently, Pareto solution can be considered as candidates of a solution with respect to a multi-objective optimization (MOP). Such problem involves two main procedures: finding Pareto solutions and choosing one solution among them. So-called multi-objective genetic algorithms have been proved to be effective for finding many Pareto solutions. In this study, we suggest a fitness evaluation method based on the achievement level up to the target value to improve the solution search performance by the multi-objective genetic algorithm. Using numerical examples and benchmark problems, we compare the proposed method, which considers the achievement level, with conventional Pareto ranking methods. Based on the comparison, it is verified that the proposed method can generate a highly convergent and diverse solution set. Most of the existing multi-objective genetic algorithms mainly focus on finding solutions, however the ultimate aim of MOP is not to find the entire set of Pareto solutions, but to choose one solution among many obtained solutions. We further propose an interactive decision-making process based on a visualized trade-off analysis that incorporates the satisfaction of the decision maker. The findings of the study will serve as a reference to build a multi-objective decision-making support system.

In this study, the load fluctuation of the main engine is considered to be a disturbance for the jacket coolant temperature control system of the low-speed two-stroke main diesel engine on the ships. A nonlinear PID temperature control system with satisfactory disturbance rejection performance was designed by rapidly transmitting the load change value to the controller for following the reference set value. The feed-forwarded load fluctuation is considered the set points of the dual loop control system to be changed. Real-coded genetic algorithms were used as an optimization tool to tune the gains for the nonlinear PID controller. ITAE was used as an evaluation function for optimization. For the evaluation function, the engine jacket coolant outlet temperature was considered. As a result of simulating the proposed cascade nonlinear PID control system, it was confirmed that the disturbance caused by the load fluctuation was eliminated with satisfactory performance and that the changed set value was followed.

부분구조화 기법은 자유도가 많고 복잡한 구조물의 유한요소 해석 모델 단순화에 효율적으로 적용될 수 있는 기법이다. 대표적으 로 선형 문제에 대해서는 Craig-Bampton method 등이 있다. Craig-Bampton method는 경계 요소를 제외한 나머지 요소의 불필요한 자 유도를 제거함으로써 선형 구조물의 축소를 수행한다. 최근에는 부분구조화 기법과 더불어 구조물의 최적설계를 위해 멀티레벨 최적 화 기법이 많이 활용되고 있다. 시스템의 목표를 달성하기 위해 각 부구조에 새로운 목표를 할당하는 기법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 시스템 목표 달성을 위한 각 부구조별 내부 자유도 개수를 새로운 목표로 할당하고 최적화를 수행하였다. 최적 화 절차로부터 도출된 부구조별 내부 자유도 개수를 이용하여 시스템의 축소를 수행하였다. 다양한 수치예제들을 통해 축소 모델에 대한 결과를 확인하였으며, 90% 이상의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

This paper proposes a model predictive controller of robot manipulators using a genetic algorithm to secure the best performance by performing parameter optimization with the genetic algorithm. Genetic algorithm is a natural evolutionary process modeled as a computer algorithm and has excellent performance in global optimization, so it is useful for tuning control parameters. The sliding mode controller and inverse dynamics controller are included in the lower part of the model prediction controller to minimize the problems caused by non-linearity and uncertainty of the robot manipulator. The performance superiority of the proposed method as described above has been confirmed in detail through a simulation study.

전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.

A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통 관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화 하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.

Many of companies have made significant improvements for globalization and competitive business environment The supply chain management has received many attentions in the area of that business environment. The purpose of this study is to generate realistic production and distribution planning in the supply chain network. The planning model determines the best schedule using operation sequences and routing to deliver. To solve the problem a hybrid approach involving a genetic algorithm (GA) and computer simulation is proposed. This proposed approach is for: (1) selecting the best machine for each operation, (2) deciding the sequence of operation to product and route to deliver, and (3) minimizing the completion time for each order. This study developed mathematical model for production, distribution, production-distribution and proposed GA-Simulation solution procedure. The results of computational experiments for a simple example of the supply chain network are given and discussed to validate the proposed approach. It has been shown that the hybrid approach is powerful for complex production and distribution planning in the manufacturing supply chain network. The proposed approach can be used to generate realistic production and distribution planning considering stochastic natures in the actual supply chain and support decision making for companies.

Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Network(SCN). One of keys issues in the current SCN research area involves minimizing both production and distribution costs. This study deals with finding an optimal solution for minimizing the total cost of production and distribution problems in supply chain network. First, we presented an integrated mathematical model that satisfies the minimum cost in the supply chain. To solve the presented mathematical model, we used a genetic algorithm with an excellent searching ability for complicated solution space. To represent the given model effectively, the matrix based real-number coding schema is used. The difference rate of the objective function value for the termination condition is applied. Computational experimental results show that the real size problems we encountered can be solved within a reasonable time.

본 논문은 유한요소법과 유전알고리즘을 연동하여 지진하중을 받는 구조물의 강성저하(손상) 및 보강 후 효과를 추정하는 방법을 다루었다. 본 연구의 독창성은 지진하중을 적용하였고, 그 응답으로부터 구조물의 미지 변수를 추정한다는 점이다. 본 연구에서 제안한 방법은 지진하중으로부터 손상된 부위를 추정할 뿐 아니라, 그 위치와 정도를 규명할 수 있다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 El Centro 및 포항 지진하중을 적용하여 저층 뼈대구조물와 트러스 교량을 대상으로 알고리즘을 실행하였다. 수치해석 예제는 제안한 방법이 수치해석적인 효율성 뿐 아니라 지진으로부터의 심각한 피해를 예방하는 데 적용할 수 있음을 보여주었다.

Process mining is an analytical technique aimed at obtaining useful information about a process by extracting a process model from events log. However, most existing process models are deterministic because they do not include stochastic elements such as the occurrence probabilities or execution times of activities. Therefore, available information is limited, resulting in the limitations on analyzing and understanding the process. Furthermore, it is also important to develop an efficient methodology to discover the process model. Although genetic process mining algorithm is one of the methods that can handle data with noises, it has a limitation of large computation time when it is applied to data with large capacity. To resolve these issues, in this paper, we define a stochastic process tree and propose a tabu search-genetic process mining (TS-GPM) algorithm for a stochastic process tree. Specifically, we define a two-dimensional array as a chromosome to represent a stochastic process tree, fitness function, a procedure for generating stochastic process tree and a model trace as a string of activities generated from the process tree. Furthermore, by storing and comparing model traces with low fitness values in the tabu list, we can prevent duplicated searches for process trees with low fitness value being performed. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a numerical experiment by using two kinds of event log data used in the previous research. The results showed that the suggested TS-GPM algorithm outperformed the GPM algorithm in terms of fitness and computation time.