• 제목/요약/키워드: 군집 수 최적화

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병렬 컴퓨팅 환경 하에서 인공위성 어댑터 가상최적설계 (Virtual Optimal Design of Satellite Adapter in Parallel Computing Environment)

  • 문종근;윤영하;김경원;김선원;김진희;김승조
    • 한국항공우주학회지
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    • 제35권11호
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    • pp.973-982
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    • 2007
  • 연구는 병렬 컴퓨팅 기반에서 자동화된 격자 생성 기법과 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 적용한 최적 설계 프레임워크를 개발하여 이를 인공위성 어댑터 모듈의 구조 최적 설계에 적용하였다. 자동화된 격자 생성 기법을 적용하여 구조 형상 변화를 가능하게 함으로써 폭넓은 범위에서 최적 형상 모델을 도출할 수 있었다. 또한 최적화 알고리즘인 PSO 알고리즘을 병렬 계산환경과 접목하고, 계산 성능을 최대화하기 위해 비동기식 PSO 알고리즘을 개발하였다. 그 결과 최적화에 걸리는 계산 시간을 줄일 수 있었다. 최적화 작업에서 제한 조건으로는 고유진동수와 어댑터에 발생하는 최대 응력 값을 고려하였다. 결과적으로 인공위성 어댑터 모듈의 최적 설계를 통해 인공위성 구조 질량 감소를 유도해 내었다.

온라인 문서 군집화에서 군집 수 결정 방법 (Determining the number of Clusters in On-Line Document Clustering Algorithm)

  • 지태창;이현진;이일병
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권7호
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    • pp.513-522
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    • 2007
  • 군집화는 주어진 데이터를 분할하여 데이터 속에 숨겨져 있는 의미를 자동으로 발견하는 방법으로, 사람이 일일이 살펴보기 어려운 데이터를 분석해서 비슷한 성향을 가진 데이터들끼리 모은 여러 개의 군집들을 만들어 낸다. 온라인 문서 군집화는 검색 엔진을 통해 검색된 문서들을 대상으로 군집화를 실행하여 유사한 특성의 문서들을 묶어서 보여줌으로써 사용자의 검색 환경의 편의성을 증진시키는 것이 목적이다. 문서군집화는 사람의 개입이 없이 자동으로 이루어져야 하고, 군집화 결과에 영향을 미치는 군집의 개수 선정도 자동으로 이루어져야 한다. 또한, 온라인 시스템에서는 빠른 응답 시간을 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기하학적인 정보를 이용하여 군집의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 군집의 중심을 저차원 평면에 사상하는 것과 사상된 군집 중심의 거리 정보를 이용하여 군집들을 병합하는 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 방법을 실데이터에 적용하여 실험한 결과 군집화 성능이 향상되고, 처리 시간도 온라인 환경에 적합한 것을 확인 할 수 있었다.

비구조적 피어-투-피어 시스템에서 입자 군집 최적화를 이용한 우수 피어 비율 조절 기법 (A Particle Swarm Optimization based Control Scheme for Super peer Ratio in Unstructured Peer-to-Peer System)

  • 장형근;한성민;박성용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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    • pp.163-165
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    • 2006
  • 비구조적인 피어-투-피어 시스템은 구조적 피어-투-피어 시스템에 비해 동적인 상황에 적합하지만 메시지가 여러 다른 피어를 이동하면서 검색하기 때문에 검색 시간이 길고 검색의 성공률이 낮다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우수 피어를 사용한 계층적 피어-투-피어 시스템이 연구 되었다. 효율적인 계층적 피어-투-피어 시스템을 구성하기 위해서는 어떤 피어가 얼마나 많이 우수 피어로 선택되어야 하는지가 중요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 자기 조직적 링 구조 기법을 기반으로 우수 피어의 비율을 환경에 적응하게 하는 시스템을 제안한다. 환경에 적합한 비율 조절을 위해 효율적으로 최적 또는 최적에 가까운 해를 찾는 것으로 알려진 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization)기법을 사용하였고 성능 평가 결과 PSO를 적용한 시스템에서 성능 향상을 볼 수 있었다.

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반복최적화 무감독 분광각 분류 기법을 이용한 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 관한 연구 (A Study on the Hyperspectral Image Classification with the Iterative Self-Organizing Unsupervised Spectral Angle Classification)

  • 조현기;김대성;김용일
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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    • pp.41-45
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    • 2005
  • 분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 새로운 접근의 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 원격탐사 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다. 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 해결하지 못한 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였으며, 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적인 면에서도 우수한 결과를 도출함을 확인할 수 있었다.

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유전자 프로그래밍과 개체군집최적화를 이용한 픽 커터의 절삭비에너지 예측모델 (Prediction Model for Specific Cutting Energy of Pick Cutters Based on Gene Expression Programming and Particle Swarm Optimization)

  • ;정호영;전석원
    • 터널과지하공간
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    • 제28권6호
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    • pp.651-669
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    • 2018
  • 본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

PSO를 이용한 테오얀센 기반의 보행로봇 다리설계 (Design of Leg Length for a Legged Walking Robot Based on Theo Jansen Using PSO)

  • 김선욱;김동헌
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.660-666
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    • 2011
  • 본 논문에서는 절 기구(bar linkage)형 다관절 보행로봇(multi-legged walking robot)의 최적다리 길이선정을 위하여 입자군집 최적화(PSO: Particle Swarm Optimization) 기법을 사용하였다. PSO 알고리즘을 적용하기 위해서 제안한 보행로봇의 기구학적인 해석이 필요하다. 게 로봇은 4절 링크 이론(four-bar linkage)과 얀센 메커니즘(Jansen mechanism)을 기반으로 설계되었다. 이러한 기구학적인 해석을 바탕으로 로봇의 보행보폭을 정의한다. 그리고 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 최대의 보행보폭을 가지는 10개(EA)의 링크(link)길이를 구한다. 시뮬레이션을 통해 각 링크의 위치와 다리 끝단의 보행보폭을 확인할 수 있다. 결과로서, PSO기법이 절 기구형 다관절 보행로봇의 최적다리 길이 선정에 효율적임을 보여 준다.

무선 인지 네트워크에서 군집형 데이터 슬롯의 미검출 확률 추정에 기반한 최적 스펙트럼 센싱 구조 (Optimal Spectrum Sensing Framework based on Estimated Miss Detection Probability for Aggregated Data Slots in Cognitive Radio Networks)

  • 우혁;이동준
    • 한국항행학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.506-515
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    • 2013
  • 무선 인지 네트워크의 많은 연구는 한 번의 스펙트럼 센싱 수행으로 한 개의 데이터 슬롯을 전송하는 프레임 구조에 대하여 연구하였다. 프레임 길이가 짧은 경우, 데이터 전송률이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 한 번의 스펙트럼 센싱 수행으로 다수의 데이터 슬롯을 전송하는 군집형 데이터 슬롯 구조에 대해서 연구한다. 이를 위해서 Chapman-Kolmogorov 방정식을 이용하여 선순위 사용자의 전송 확률을 모델링하고 이를 이용하여 후순위 사용자의 전송률을 최대화하기 위한 최적화 문제를 제시한다. 최적화 문제의 해를 구하여 최적의 스펙트럼 센싱 시간과 데이터 슬롯의 길이와 군집할 데이터 슬롯의 수를 도출한다.

지능화 전장에서 인공지능 기반 공격용 군집드론 운용 방안 (The Development of Artificial Intelligence-Enabled Combat Swarm Drones in the Future Intelligent Battlefield)

  • 채희;이경석;엄정호
    • 융합보안논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.65-71
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    • 2023
  • 최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.

유전자 알고리즘을 이용한 서울시 군집화 최적 변수 선정 (Selection of Optimal Variables for Clustering of Seoul using Genetic Algorithm)

  • 김형진;정재훈;이정빈;김상민;허준
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.175-181
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    • 2014
  • 정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.

데이터마이닝에 의한 고객세분화 개발 (A Development of Customer Segmentation by Using Data Mining Technique)

  • 진서훈
    • 응용통계연구
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    • 제18권3호
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    • pp.555-565
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    • 2005
  • 고객세분화는 기업이 관계하고 있는 고객을 이해하고 그 이해를 바탕으로 효과적인 고객관리를 수행하기 위해 필수적인 요소인데 데이터마이닝이 기업의 정보관리영역에 적극적으로 활용되면서 보다 과학적이고 최적화된 형태로 개발되고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객 의 카드사용행태에 근거하여 각 고객을 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개하였다. 고객이 실제로 신용카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 개발하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미있는 내용이 될 수 있다. 고객세분화의 개발을 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균 군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 단계적으로 활용하는 이단계 군집방법을 이용하였다.