• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.251-254
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• 1998

본 논문에서는 신경회로망의 수렴속도를 높이기 위한 알고리즘을 제안한다. 전형적인 역전파 학습방식은 느린 수렴속도가 단점으로 제기되는데 이는 비용함수의 계곡부근에서 가중치의 궤적이 심한 진동현상을 보이기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 경사법에서 사용되는 갱신방향을 계곡의 진행방향을 이용하여 변경한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법으로 가중치의 궤적에 나타나는 진동을 줄이고 수렴속도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.7
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• pp.92-100
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• 1999

In the microcell mobile communication, we propose algorithms processing operational disposition to exactly analysis propagation environments from the base station to mobile stations. Algorithms are developed by the triangle analysis method can operate variable propagation paths and reflect numbers. For simulation, we suppose that mobile stations are located in the shadow region of the line of sight and the area of the non-line of sight sloping against the line of sight area at variable angles. By analyzing the results of simulation using proposed algorithms, we can be applied to the optimal position selection of the base station in the microcell mobile communication.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.68-71
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• 2007

자연스러운 가상현실 제작을 위해서는 정확한 카메라 보정(camera calibration) 과정이 필수적인 선결 조건으로 요구된다. 그러나 기존의 영상처리에 의한 카메라 보정 방식은 특징점 추출에서의 에러 발생과 여러 장의 영상을 촬영해야 하는 등의 단점으로 줌렌즈 카메라 보정에는 사용되기 힘들었다. 본 논문에서는 카메라보정 객체의 모델에 기반하여 카메라 파라미터를 최적화하는 방법으로 카메라 보정을 구현하였다 최적화 방법으로는 경사기반 방식에 비해 국부최적점에 강인한 것으로 알려진 유전자알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였다. 카메라 보정 객체에 낮은 공간주파수성분을 보강하고, 목적함수에 영상의 밝기 정보를 포함하며, 유전자알고리즘을 사용함으로써 초기치가 최적점에서 멀리 떨어져있는 경우에도 수렴이 가능함을 실험적으로 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.47-48
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• 2011

PV(Photovoltaic) cell의 출력 전력은 일사량이나 온도와 같은 외부환경의 영향을 받아 변화하게 되므로 PV cell은 전압과 전력의 출력에 있어 비선형적이다. 이와 같은 비선형적 관계로 인해 MPPT(Maximum Power Point Tracking)를 수행하는 것이 PV 시스템에서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 PV의 전력-전압 출력 특성에서 MPP를 기준으로 양쪽 경사면의 기울기와 Section의 차이를 이용한 새로운 추종법을 제안하였다. P-V 특성 곡선에서 왼쪽 측면에 비해 오른쪽 측면이 큰 기울기를 갖는 동시에 좁은 Section을 가지므로 제안하는 알고리즘은 이러한 특성을 활용한다. 또한 EMTP를 이용하여 제안된 기법의 성능과 동작을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2014.05a
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• pp.4-5
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• 2014

Planning earthmoving haul-route must be preceded for appropriate equipment fleet assignment. However, traditional haul-route planning methods have limitations relative to practical usage because multiple variables (e.g., grade/rolling resistance, length, equipment's weight etc.) should be considered at a time. Genetic algorithm(GA) was introduced to improve these traditional methods. However, GA based haul-route planning method still remains in inefficiency relative to computation performance. This study presents a new haul-route searching method that computes an optimal haul-route using GA. The system prototype is developed by using MATLAB(ver. 2008b). The system identifies an optimal haul-route by considering equipment type, soil type, and soil condition.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.70-72
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• 2003

본 논문에서는 설계민감도 해석법과 위상최적화 기법을 사용하여 산란체의 물질상수 분포를 알기위한 수치해석 알고리즘을 제안하였다. 설계민감도 해석법과 보조변수법을 사용하여 복소 유전율에대한 목적함수의 미분정보를 계산하였고 이 민감도 정보를 통해 물질정보를 최적화 하였다. 최적화 기법으로 최대경사법(Steepest descent Method)을 사용하였으며 이 제안한 해석 기법을 2차원 TMz 모델에 적용함으로써 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.280-283
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• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.294-295
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• 2017

태양광발전시스템은 설비 사용률을 최대화하기 위하여 PV 모듈을 최대 전력점에서 운전하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 반드시 필요하다. 기존의 MPPT 알고리즘은 경사법에 기반을 두기 때문에 일정한 MPPT 주기마다 일정한 크기의 PWM Duty 비의 자극을 주고, 그에 따른 출력 전력의 변화를 감지하여 최대 전력점을 향한 다음 운전점을 찾는다. 이러한 MPPT 알고리즘을 실제 날씨 환경에 적용할 때 최대전력을 생산하기 위한 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량은 다양한 일사량의 프로파일 형태에 따라 달라진다. 그러므로 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량을 결정하기 위해서는 실제 날씨 환경에서 다양한 일사량 프로파일의 패턴에 대한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 대한민국 중부지역의 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 실제 일사량을 측정, 분석하여 MPPT 목표 효율을 최대화할 수 있는 MPPT 주기를 제시하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.12 no.1
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• pp.59-70
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• 1992

Quadratic programming problems(QP) have been widely used as a direction-finding subproblem in the engineering and structural design optimization. To develop an efficient solution algorithm for the QP subproblems, theoretical aspects and numerical behavior of mathematical programming methods that can be used as QP solver are studied and compared. For the solution of both primal and dual QP, Simplex, gradient projection(GRP), and augmented Lagrange multiplier algorithms are investigated and coded. From the numerical study, it is found that the primal GRP algorithm with potential constraint strategy and the dual Simplex algorithm are more attractive and effective than the others. They have theoretical robustness as well. Moreover, primal GRP algorithm is preferable in case the number of constraints is larger than the number of design variables. Favorable features of GRP and Simplex algorithm are merged into a combined algorithm, which is useful in the structural design optimization.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.648-653
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• 2010

The non-metric multidimensional scaling (nMDS) is a method for analyzing the relation among objects by mapping them onto the Euclidean space. The nMDS is useful when it is difficult to use the concept of distance between pairs of objects due to non-metric dissimilarities between objects. The nMDS can be regarded as an optimization problem in which there are many local optima. Since the conventional nMDS algorithm utilizes the steepest descent method, it has a drawback in that the method can hardly find a better solution once it falls into a local optimum. To remedy this problem, in this paper, we applied the simulated annealing to the nMDS and proposed a new optimization algorithm which could search for a global optimum more effectively. We examined the algorithm using benchmarking problems and found that improvement rate of the proposed algorithm against the conventional algorithm ranged from 0.7% to 3.2%. In addition, the statistical hypothesis test also showed that the proposed algorithm outperformed the conventional one.