연구팀은 본 논문에서 어떠한 권선 배치에도 적용 가능한 범용적인 모터 최적 설계법을 제안했다. 이 과정에서, 새로운 메타휴리스틱 알고리즘인 Realistic 262-Teaching-Learning-Based Optimization(R262-TLBO)을 개발해 탐색능력을 혁신적으로 향상시켰다. R262-TLBO 알고리즘은 기존 TLBO 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 교차 단계와 개미의 2:6:2법칙을 결합하여 개발됐으며, 이 특징은 다양한 극/슬롯 수의 조합 범위에서도 영구자석기기의 최적 솔루션을 찾는 것을 가능하게 했다.
민선기 교수는 "개미의 2:6:2법칙이라는 기발한 아이디어를 통해 새로운 알고리즘을 개발하고 이를 통해 제1저자로 SCI 논문 게재에 성공한 천지윤 학생에게 축하의 말을 전한다"고 밝혔다. 이어 "또한 중간 단계에서 열심히 협력하며 공동저자로 참여한 배성빈 학생에게도 축하 및 감사의 말을 전한다"고 덧붙였다.
한편, 이번 논문 게재로 민선기 교수 연구팀은 학부생 1저자로 IEEE 국제 저명 학술지에 3편의 논문을 발표하는 성과를 달성했다.
정래연기자 fodus0202@dt.co.kr
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