겨울철 온실의 기본적인 열에너지원인 일사를 최대한 확보하도록 하는 은실의 지붕형상을 결정하기 위해 유전알고리즘 및 광투과율 전산모델을 이용한 최적화기법을 이용하여 설치지역, 피복재료특성, 온실의 기본치수등이 주어졌을 때 지붕경사각, 경간폭비의 최적조합을 결정할 수 있도록 하는 최적설계를 수행하였다. 수원지방에 위치한 경간폭 6m의 2연동 동서동 온실 및 단동 온실을 가정하여 최적화를 수행한 결과 경사각, 폭비 순으로 2연동, 단동 온실에 대해 각각 40.861≒40 。 / , 0.4806≒0.5, 37.490≒37 。 / , 0.7748≒0.78의 결과를 얻을 수 있었다. 광투과율 문제를 예로 적용해 본 결과 직접 전산모델을 호출하여 최적화를 수행하는 유전알고리즘의 기법은 온실환경의 해석을 위해 연구되어온 다양한 분야의 전산모델들을 종합적인 온실의 최적설계에 활용하도록 하는데 유용한 기법이 될 것으로 판단되었다.판단되었다.

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

In this study, an adaptive shared control system for adjacent tall building structures subjected to seismic loads has been investigated using multi-objective genetic algorithms. A tuned mass damper (TMD) was shared with an adjacent building structure in this study. Variable damping or stiffness devices were used to make a controllable shared TMD. Control objectives of the adjacent tall buildings connected by a adaptive shared TMD can be conflict. This kind of problem can be solved using multi-objective optimization techniques that provide a suite of Pareto-optimal solutions. A possibility of application of multi-objective genetic algorithms to design of a adaptive shared TMD for vibration control of adjacent tall buildings has been investigated.

본 연구의 목적은 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 우수유출 저류지를 소유역에 분담하여 설치 계획하는데있다. 이를 위해 우수유출 저류지의 위치 및 규모를 최적화하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 2가지로 나뉘어 지는데, 유역유출모형과 최적해를 구하기 위하여 도입한 다목적 유전자 알고리즘(MOGAs)이다. 이러한 최적화 모형을 모의하기 위하여 목적함수는 첨두유출량과 저류지 저류용량의 함수로 설정하고, 제한조건은 기본적으로 구조적 제한과 저류용량

관망해석 시뮬레이션과 유전자 알고리즘에 기초한 최적화 모형을 이용하여 최소비용의 배수관망을 설계하는 방법론이 개발되었다. 유전자 알고리즘은 추계학적 최적화 기법의 하나로, 비선형적이고 계산량이 많은 관망설계 문제에 적용하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 기존의 연구가 대부분 전체 관망의 신설 혹은 기존 관망의 병렬확장에만 적용하던 것에 비해 본 연구에서는 개발된 모형을 수지상(tree-type) 신설관 및 loop형 병렬증설관이 공존하는 시스템에 적용하

본 연구의 목적은 유전자 알고리즘 최적화기법을 이용하여 설계기준에 합당한 제약조건을 고려한 최소경비의 관망시스템의 설계를 목적으로 한다. 수리학적 제약조건들은 수리모의프로그램(KYPIPE)과 연계하여 가능해 영역을 수시로 검증하였다. 유전자 알고리즘은 비교적 새로운 최적화기법이다. 유전자 알고리즘은 매우 강력한 탐색능력을 가지고 있으며 특히 비선형 문제를 해결하는데 탁월한 성능을 가진다고 알려져 있다. 유전자 알고리즘은 계산결과로 제시되는 결정변수인 관

본 연구에서는 자연계의 적응 및 도태에 의한 Darwin의 진화과정을 수학적으로 체계화시킨 유전자 알고리듬(genetic algorithm)을 다목적댐의 홍수추적모형으로 사용되고 있는 저류함수법의 매개변수 추정에 적용하였다. 유전자 알고리듬은 생명체의 자연도태 원리를 수학적인 학습영역으로 적용한 탐색 알고리듬의 일종으로 매개변수의 추정은 개체유전과 적자생존법칙을 통해 설정된 모형의 성능을 개선시켜 나감으로써 최적값에 도달하게 된다. 수문순환계의 복잡한