This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions

본 논문에서는 커코프 판이론과 폰-칼만 비선형 변형율-변위 관계를 이용하여 서형화된 좌굴해석을 수행하였다. 평면응력과 좌굴문제에서 영률과 두께에 관한 설계민감도식을 유도하였고, 고유치를 최대화하면서 컴플라이언스를 최소화하는 위상최적설계 기법을 정식화하였다. 좌굴해석에서의 프리스트레스를 이용하여 판 좌굴문제에 적용할 수 있는 위상최적설계 기법을 개발하였다. 폰-칼만 비선형 변형률을 사용하여 좌굴문제의 응력행렬을 구성하는데 프리스트레스가 필요하므로 면외로의 운동을 도입하였다. 위상최적설계를 위하여 정규재료밀도를 설계변수로 하고, 목적함수는 최소 컴플라이언스와 최대 고유진동수로 하였으며 제한조건은 허용되는 재료량이다. 여러 수치예제를 통하여 개발된 설계민감도 해석법은 유한차분 민감도와 비교하여 매우 정확한 값을 가지고, 위상최적설계는 물리적으로 의미있는 결과를 제공함을 확인하였다.

본 논문에서는 균열 진전문제에 대하여 페리다이나믹스 이론을 이용하여 설계민감도 해석 및 구조 최적설계를 수행하였다. 페리다이나믹스는 해의 불연속성을 다루기 어려웠던 기존의 연속체 이론에 비해 균열 진전문제와 같은 불연속성을 가지는 문제를 자연스럽게 표현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 최적설계를 진행하기 위하여 애조인 변수법으로 설계민감도를 유도하였다. 특히 균열이 진전되더라도 애조인 변수법으로 계산된 변위장과 변형에너지에 대한 설계민감도 값은 유한차분법과 비교하여 매우 정확하고 효율적임을 보였다. 이를 바탕으로 간단한 인장응력 하의 균열진전 문제에 대하여 균열의 분기가 발생하는 위치를 조절하기 위하여 정해진 시간구간에서 변형에너지 값을 줄이는 방향으로 최적설계를 수행하였다. 최적의 재료분포로 해석을 수행한 결과 균열의 분기점을 늦출수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 애조인 설계민감도(DSA)를 사용하여 평형상태의 열전도문제에서 수치적으로 얻어진 위상 최적설계를 실험적으로 검증하였다. 애조인 변수법을 이용하면 해석에서 사용되었던 행렬시스템을 애조인 문제를 풀 때 그대로 활용가능하기 때문에 설계민감도를 얻는데 필요한 계산을 매우 효율적으로 수행할 수 있다. 위상 최적설계를 위해서 설계변수는 정규화된 재료밀도 함수로 정하였다. 목적함수는 구조물의 열 컴플라이언스이고 제한조건은 허용 가능한 재료량이다. 또한 열화상카메라를 활용하여 이러한 위상 최적설계로 얻어진 수치적 결과를 부피가 동일하도록 직관적으로 설계된 디자인과 비교하여 실험적으로 검증하였다. 위상 최적설계로 얻어진 결과를 실제로 제작하기 위해 간단한 수치기법을 통해 점 정보로 변환한 후 역설계 상용프로그램을 이용하여 CAD 모델링을 수행한다. 이를 바탕으로 위상 최적설계 결과를 CNC(Computerized Numerically Controlled machine tools) 선반으로 제작하였다.

본 논문에서는 재생 커널 기법을 사용하여 혼합모드 균열진전 문제에 대한 연속체 기반의 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 재생 커널 기법은 기존의 유한요소법과 달리 요소망을 재구성할 필요가 없어, 커널 함수의 연속성을 증가시켰을 때 높은 정밀도의 형상함수를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 균열선단 주변에서 J-적분을 수행하기 위해 선형탄성 조건이 고려되었다. 변위장과 응력 확대 계수의 설계변수에 대한 감도해석을 위하여 물질도함수를 도입하였으며 직접 미분법보다 효율적인 애조인 방법을 사용하여 설계민감도를 유도하였다. 수치 예제들을 통해서 재생 커널 기법을 이용한 균열진전 해석결과의 타당성을 확인하였으며 애조인 방법을 이용한 형상 설계민감도 해석 결과를 유한차분법과 비교하여 매우 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 간단한 모델에 대하여 형상 최적설계를 수행하여 균열이 발생될 수 있는 구조물에 대해서 균열에 의한 피해를 최소화할 수 있도록 균열을 제어할 수 있는 최적의 형상을 도출하였다.

본 논문에서는 아이소-지오메트릭 해석법을 이용하여 고주파수를 가지는 파워흐름 문제에 대하여 연속체 기반 형상 최적설계를 수행하였다. 아이소-지오메트릭 기법을 형상 최적설계에 적용하면, CAD 기하 모델링에서 쓰이던 NURBS 기저 함수가 직접 쓸 수 있기에 정확한 기하학 정보가 수치계산에서 고려되고, 이에 따라 형상 최적설계 관점에서 볼 때, 전통적인 유한요소법에 비해 향상되고 부드러운 설계 섭동량을 가지는 설계 매개화가 가능하게 된다. 즉, 정확한 기하 모델이 응답 해석과 설계민감도 해석에 쓰이게 되고, 이에 따라 설계영역 전체에서 법선 벡터와 곡률이 연속적으로 되게 된다. 결과적으로 정밀한 민감도 해석이 가능하게 된다. 몇 가지 수치예제를 통하여 개발된 아이소-지오메트릭 설계민감도가 유한차분 설계민감도와 비교하여 정확성을 확인할 수 있었으며, 형상 최적설계 문제를 통해서 본 방법론을 적용하여 검증하였다.

저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.

본 연구의 최종 목적은 유체가 빠른 속도로 가해지는 물체의 경계면에서 흡입(suction) 혹은 방출(injection)을 통해 유체를 제어함으로 드래그(drag)를 감소하고자 하는 것이다. 그러나 유체는 대용량, 비선형성을 가지고 있어서 직접적인 해석은 물론, 최적화를 적용한다는 것은 매우 어려운 일이다. 이를 위해 우리는 새로운 알고리즘과 기법들을 개발하였다. 본 연구에서는 이 기법들에 대한 검증을 하고, 나아가 최적화 기법을 사용하여 드래그를 감소하기 위해 흡입량과 방출량을 구하였다. 그리고 이 흡입과 방출을 가할 수 있는 구멍의 수와 위치에 따른 변화를 알아보았다. 본 연구에서 개발된 알고리즘과 기법들을 사용하였을 경우, 기존에는 해결 할 수도 없었던 문제를 가능하게 만들었으며, 기존에 저자가 1차로 개발한 바 있는 방법에 비해서도 더욱 효과적이라는 것을 입증하였다. 그리고 드래그 감소라는 차원에서 본다면 흡입과 방출을 가할 수 있는 구멍의 숫자가 많을수록 효과가 높으나 그다지 많은 수를 필요로 하지 않는다는 것을 알게 되었으며, 구멍의 위치는 유체의 경계층이 분리되는 약간 아래가 가장 최적의 위치라는 것을 알게 되었다.

바람에 저항하는 초고층 건물, 비행기나 자동차, 물에 저항하는 선박 등은 동일한 거동을 보여준다. 즉, 유속이 빨라 질경우, 건물 혹은 비행기, 자동차, 선박 뒤편에는 마이너스 압력과 와류가 발생하게 되는데 이로 인해 건물에서는 변위가 크게 발생하게 되고, 비행기나 자동차, 선박 등에서는 속력이 저하된다. 본 연구에서는 흡입과 방출이라는 기법을 이용하여 유체의 흐름을 우리가 원하는대로 적극적으로 제어하고자 한다. 그렇게 할 수만 있다면 초고층 건물에서의 변위를 대폭 줄일 수 있을 것이고, 자동차나 비행기 선박 등은 더 빠른 속도로 달릴 수 있을 것이다. 그렇다면 문제는 유체를 제어하기 위한 최적의 흡입 혹은 방출량을 구하는 것이고, 이 최적의 양들을 어떤 방법으로 구하는 것이냐 하는 것이다. 본 연구는 최적화 기법을 사용하여 Navier-Stokes 유체를 받는 물체의 표면에서 최적의 흡입, 그리고 방출량을 결정하려는 시도에서 출발하였다. 그러나 이 문제는 큰 Reynols Number 상태에서는 높은 비선형성으로 인하여 직접 한번에 Navier-Stokes 유체의 해석조차 불가능하였고, 더군다나 너무나 많은 변수로 인하여 기존의 방법으로는 최적화는 도저히 불가능 하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 최적화 알고리즘을 제안하고, 또한 수렴속도도 대폭 증가시키기 위한 매우 효율적인 몇 가지 방법들을 제안하였다.

본 논문에서는 다양한 문제들의 형상 설계 민감도 해석에 대한 효율적인 경계기반 기법을 제시하였다 우선 문제에서 정의된 일반적인 함수들에 대한 연속체 형태의 식에 근거하여, 경계 적분 형태의 해석적 민감도 식을 유도하였다. 이 식은 다양한 형상 설계 문제들의 경사를 계산하는데 편리하게 사용할 수 있다. 그리고 경계법은 형상 변분 벡터가 전체 도메인이 아닌 경계에서만 요구된다는 장점이 있는데, 여기서 경계 형상 변분은 형상 함수의 복잡한 해석적 미분 대신 형상을 미소 증분시킴으로써 편리하게 계산할 수 있다. 제시한 방법의 효율성을 보이기 위해 포텐셜 유동 문제와 필렛(fillet)에서의 응력 집중 문제에 이를 적용하였다.

This paper deals with developing a Web-based Solver NRO(Network Reliability Optimizer) for solving three classes of reliability redundancy optimization problems which are generated in series systems. parallel systems and complex systems. Inputs of NRO consisted in four parts. that is, user authentication. system selection. input data and confirmation. After processing of inputs through internet, NRO provides conveniently the optimal solutions for the given problems on the Web-site. To alleviate the risks of being trapped in a local optimum, HH(Hybrid-Heuristic) algorithm is incorporated in NRO for solving the given three classes of problems, and moderately combined GA(Genetic Algorithm) with the modified SA(Simulated Annealing) algorithm.

This paper is concerned with finding the global optimal solutions for the redundancy optimization problems in series-parallel systems related with system safety. This study transforms the difficult problem, which is classified as a nonlinear integer problem, into a 0/1 IP(Integer Programming) by using binary integer variables. And the global optimal solution to this problem can be easily obtained by applying GAMS (General Algebraic Modeling System) to the transformed 0/1 IP. From computational results, we notice that GA(Genetic Algorithm) to this problem, which is, to our knowledge, known as a best algorithm, is poor in many cases.

다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.

화음탐색법은 2001년 고려대학교 수자원연구실에서 개발한 최적화 알고리즘으로 재즈의 즉흥연주에서 반복적인 연습을 거듭할 수 록 좋은 화음이 만들어지는 현상에 착안하였다. 화음탐색법은 처음 소개된 논문이 Google Scholar 기준 약 3,600여 회(2018년 1월 11일 기준) 인용될 만큼 유전자알고리즘과 견줄만한 세계적인 최적화 알고리즘이 되었고 비단 수자원공학 및 토목공학 뿐 만 아니라 공학 전 분야, 의학, 경영학, 인문학 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 화음탐색법을 포함한 최적화 알고리즘이 수자원공학의 다양한 분야에서 널리 적용되기를 바라며 작성된 화음탐색법 총설논문(Review Article)이다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 화음탐색법을 간략히 소개하고 적용분야 및 분야별 적용 빈도를 살펴본다. 또한 화음탐색법의 세계화 현황을 관련 학회의 성장과 관련 연구프로젝트의 동향 정리를 통해 알아본다. 마지막으로 국내 수자원공학 분야 연구에 적용된 최적화 알고리즘 현황을 살펴보고 활용의 증대를 위한 몇 가지 제안사항을 전달하며 마무리한다.