• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.110 no.4
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• pp.665-677
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• 2021

This study analyzed the optimization method of forest management to enhance economic and public functions, as well as the interrelationship among timber production, carbon storage, and water conservation functions in Mt.Gari leading forest management zone. For these purposes, a forest management planning model was developed using Multi-Objective Linear Programming. The model had an objective function to maximize the total NPV (Net Present Value) of weighted timber production, carbon storage, water conservation, and constraints to limit the rate of change in timber production, percentage of each age-class and tree species area, percentage of conifers and broad-leaved trees area in each management zone, minimum timber production and timber sales amount. Based on the description of forest inventory and the comprehensive plan of Mt.Gari, we analyzed stand information and management constraints of the study area. We compared management alternatives using different weights in the objective function. Therefore, the total NPV was maximized in the alternative considering the three functions in equal proportion, rather than the alternatives of maximizing only one function. When all three functions were considered simultaneously, timber production offset the carbon storage and water conservation, and carbon storage and water conservation interacted synergistically. However, when considering only two of the three functions, all combinations of functions demonstrated tradeoffs with one other. Therefore, we discovered that by considering all three functions equally, rather than only one or two functions, the economic and public values of the study area can be maximized.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.2
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• pp.199-204
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• 2017

In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1579-1580
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• 2015

본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.464-464
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• 2012

수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.32 no.4
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• pp.73-87
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• 2016

The purpose of this study is to investigate the empirical results of Analytic Hierarchy Process/Data Envelopment Analysis-Assurance Region(AHP/DEA-AR) by using multiple regression analysis during the period of 2009-2012 with 5 inputs (number of gantry cranes, number of berth, berth length, terminal yard, and mean depth) and 2 outputs (container TEU, and number of direct calling shipping companies). Assurance Region(AR) is the most important tool to measure the efficiency of seaports, because individual seaports are characterized in terms of inputs and outputs. Traditional AHP and multiple regression analysis techniques have been used for measuring the AR. However, few previous studies exist in the field of seaport efficiency measurement. The main empirical results of this study are as follows. First, the efficiency ranking comparison between the two models (AHP/DEA-AR and multiple regression) using the Wilcoxon signed-rank test and Mann-Whitney signed-rank sum test were matched with the average level of 84.5 % and 96.3% respectively. When data for four years are used, the ratios of the significant probability are decreased to 61.4% and 92.5%. The policy implication of this study is that the policy planners of Korean port should introduce AHP/DEA-AR and multiple regression analysis when they measure the seaport efficiency and consider the port investment for enhancing the efficiency of inputs and outputs. The next study will deal with the subjects introducing the Fuzzy method, non-radial DEA, and the mixed analysis between AHP/DEA-AR and multiple regression analysis.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.138.2-138.2
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• 2010

온실가스 저감과 안정적인 에너지 확보를 위해, 정부는 신재생에너지 지원사업 정책을 보급보조사업(그린홈 100만호 사업, 일반보급보조사업, 지방보급사업)과 기반보조사업(발전차액지원제도, RPS(Renewable Portfolio Standard)시범사업)으로 나누어 수행하고 있다. 특히 최근 개정된 "신에너지 및 재생에너지 개발 이용 보급 촉진법"에서는 RPS도입을 염두에 두고, 1차에너지 공급 중 신재생에너지 공급의무 비율은 2015년까지 13%, 특히 태양에너지는 2015년 1,209GWh라는 목표를 제시하고 있다. 신재생에너지보급이 지역적 특성을 갖고, 신재생에너지원별 비용측면의 경쟁력에 차이가 남에 따라, 향후 RPS 도입시 예상되는 지역별 경쟁력 평가는 중요한 의미를 가질 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 목적에 따라 우선 그린홈 100만호 사업, 일반 및 지방보급사업의 경우, 설비용량 당 투자비의 분포를 살펴보았다. 그린홈 100만호 사업의 설비용량 당 투자비는 평균($\bar{X}$) 6,449,032원/KW, 표본오차(s) 358,743으로 나타났다. 낮은 설비용량 당 투자비를 가지는 사업설비는 경남(4,256,667원/KW), 광주(4,331,333원/KW) 등에 분포하였다. 그린홈 100만호 사업 이외의 survey 데이터는 다소 불비한 측면이 있으나 일반 및 지방보급사업의 경우, 지역별 설비용량 당 투자비 분포에 대한 평균($\bar{X}$)은 9,145,692원/KW, 9,336,695원/KW, 표본오차(S) 2,154,263, 470,945로 나타났다. 발전차액지원제도의 경우, 지역별 설비보급에 대한 분포는 전남 389개 사업설비의 소용량 사업이 집중적인 지원을 받고 있음을 확인하였다. 본 연구는 에너지관리공단의 2009년 전수조사 내부자료인 국내 태양광사업의 현황을 분석함으로써, 태양광 사업에 가중치를 적용하는 RPS 도입 시, 보급경쟁력을 비교 분석하여 지역별, 설비별 사업투자를 위한 기초적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 연구과정에서 확인된 데이터 오류 및 자료 부재의 문제점 등은 향후 합당한 지역별, 설비별 비교분석을 위해 보완되어야 할 부분으로 지적한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.5
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• pp.777-786
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• 1995

This paper describes several algorithms for technology mapping of logic functions into interesting and popular FPGAs that use look-up table memories. In order to improve the technology mapping for FPGA, some existing multi-level logic synthesis, decomposition reduction and packing techniques are analyzed and compared. And then new algorithms such as node-pair decomposition, merging fanin, unified reduction and multiple output decomposition which are used for combinational logic design, are proposed. The cost function is used to minimize the number of CLBs and edges of the network. The cost is a linear combination of each weight that is given by user. Finally we compare our new algorithm with previous logic design technique［8］. In an experimental comparison our algorithm requires 10% fewer CLB and nets than SIS-pga.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.31 no.1
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• pp.63-69
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• 2018

Bearing is an essential component in many rotary machineries. To prevent its unpredicted failures and undesired downtime cost, many researches have been made in the field of Prognostics and Health Management(PHM), in which the key issue is to establish a proper feature reflecting its current health state properly at the early stage. However, conventional features have shown some limitations that make them less useful for early diagnostics and prognostics because it tends to increase abruptly at the end of life. This paper proposes a new feature extraction method using the envelope analysis and weighted sum with correlation coefficient. The developed method is demonstrated using the IMS bearing data given by NASA Ames Prognostics Data Repository. Results by the proposed feature are compared with those by conventional approach.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.71-89
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• 2003

Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.