• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.1
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• pp.74-80
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• 2006

This paper addresses the trajectory optimization of Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) under multiple ground threats like enemy's anti-air radar sites. The power of radar signal reflected by the vehicle and the flight time are considered in the performance cost to be minimized. The bank angle is regarded as control input for a 1st-order lag vehicle, and input parameter optimization method based on Sequential Quadratic Programming (SQP) is used for trajectory optimization. The proposed path planning method provides more practical trajectories with enhanced survivability than those of Voronoi diagram method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.36-36
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• 2016

하천정비나 유역종합 치수계획 등 수자원계획을 수립하는 과정에 있어 하천의 설계홍수량 추정은 필수적이며, 하천의 수공구조물의 안전성과 수문학적 위험도를 산정하는데도 활용되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료의 길이가 비교적 짧아 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이며, 미계측 유역에 위치한 중소규모 하천의 설계홍수량과 같은 수문학적 자료는 매우 제한적이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기 수립된 하천정비기본계획의 자료들을 활용하여 유역의 특성(면적, 경사, 고도)이 고려되는 새로운 홍수량 산정식을 개발하였으며, Bayesian GLM(generalized linear method) 기법을 활용하여 미계측 유역의 지역화를 통한 홍수량의 추정이 가능하도록 하였다. 또한 Hierarchical Bayesian 기법을 활용하여 개발된 공식에 활용되는 매개변수의 불확실성을 구간을 산정하였다. Bayesian 기법의 도입으로 산정되는 홍수량의 불확실성 구간을 정량적으로 제시할 수 있었으며, 제안된 연구 결과는 미계측 유역의 홍수량을 추정하는 도구로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• The Journal of Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.83-92
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• 1993

의사결정지원시스템의 성패여부는 사용자가 사용하기에 편리하고 효과적인 모형으로 구축되었는가에 달려있다. 아무리 훌륭한 시스템 분석기법을 활용하였다 하더라도 사용자가 불편하여 사용하지 않으면 그 의사결정 지원 시스템은 사장되고 말 것이며 많은 시간과 정성을 들여 개발한 연구결과가 빛을 보지 못할 것이다. 본 연구에서는 일반적인 중소기업의 제조업 환경에서 생산 일정 계획 수립을 위한 의사결정 지원 시스템의 구축을 중심으로, 사용자 편의를 고려한 시스템이 갖추어야할 사양 및 이에 대한 설계, 객체지향 프로그래밍 기법의 활용, 시스템 구현상의 문제점 등에 대하여 구체적으로 설명하고 해결방안에 대하여 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.605-608
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• 2000

혼동 행렬 (confusion matrix)은 자극 또는 인식대상(데이터)에 대한 반응을 데이터화함으로써 인식대상(데이터)의 특성분석을 통하여 복잡한 시스템을 효율적으로 통제, 관리하기 위한 분석기법에 사용된다. 클러스터링은 인식 시스템을 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 혼동 행렬을 이용한 최적화 모델을 통하여 클러스터링(Clustering) 문제의 새로운 접근법을 제시한다. 최근 수리 계획 분야에서 클러스터링 분야에 대한 연구가 계속되고 있는데 그러한 수리 모델과 혼동 행렬을 접목하여 새로운 모델을 제시한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2009.02b
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• pp.144.2-144.2
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• 2009

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.55-61
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• 2001

본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.

• 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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.293-307
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• 2003

Object-oriented development has been generalized, but object-oriented project planning and scheduling techniques have not been studied enough. Furthermore, it is difficult to apply the conventional software management techniques to object-oriented projects. Especially, the large scaled projects are increasing, but the project planing techniques for these large scaled projects have not been proposed enough. In this paper, we propose systematic techniques for OO based project scheduling. We suggest a 7 step-process for deriving the OO project schedule from the use-case diagram which is describing the functional requirements of the system. The proposed process includes identifying use-cases, drawing preliminary chart through interdependency analysis, identifying characteristics of each use case, determining the number of iteration, assigning use-cases to iteration, considering available resource and constraints, drawing revised PERT chart. Each step has the explanation of the input, output, and the guidelines needed to perform the step. The project scheduling technique proposed in this paper ran be used effectively in the planning phase which the purpose is to plan a development schedule to yield the high quality software in minimum time.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.17 no.2
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• pp.78-85
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• 2023

For Multi-UAV systems, a task allocation could be a key factor to determine the capability to perform a task. In this paper, we proposed a task allocation method based on genetic algorithm for minimizing makespan and satisfying various constraints. To obtain the optimal solution of the task allocation problem, a huge calculation effort is necessary. Therefore, a genetic algorithm-based method could be an alternative to get the answer. Many types of UAVs, tasks, and constraints in real worlds are introduced and considered when tasks are assigned. The proposed method can build the task sequence of each UAV and calculate waiting time before beginning tasks related to constraints. After initial task allocation with a genetic algorithm, waiting time is added to satisfy constraints. Multiple numerical simulation results validated the performance of this mission planning method with minimized makespan.