• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.396-397
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• 2006

현재 우리나라의 전력 산업은 과거 공급자위주의 전력시장에서 점차적으로 수요자 선택권이 확대되고 다양한 형태의 새로운 부가서비스가 개발되는 시장으로 변화하고 있다. 이는 신기술 도입과 융합을 통하여 기존의 전력서비스에 통신기술이 융합된 전력정보기술의 도입으로 가능해진 것이다. 이러한 시장과 기술의 변화를 반영하여 우리나라에서도 광범위한 영역에서 전력 부가서비스에 대한 연구가 시작되고 있다. 다양한 방향으로 진화 가능한 전력부가서비스를 효율적으로 개발하기 위해서는 서비스 제공 대상을 명확하게 하고 소비자의 needs를 파악하는 과정이 필수적이다. 이러한 과정을 통하여 전력부가서비스 사업 초기에 집중적으로 개발, 보급하여야 할 부가서비스를 취사선택할 수 있을 것이다. 본 연구는 대수용가를 대상으로 하는 전력부가서비스의 형태를 파악하고 현재 진행 중인 선행연구를 분석하여 대수용가 전력부가서비스의 개발 방향을 제시하였다.

• Journal of Veterinary Clinics
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• v.26 no.1
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• pp.86-90
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• 2009

An intact female, 5-year old, Shihtzu, weighing 3.2 kg with a history of depression, hypersalivation, dullness, and ataxia for 3 days was referred. Radiographic findings included microhepatica, bilateral renal calculi, and a cystic calculus. Ultrasonography showed microhepatica, decreased visibility of portal veins in the liver, bilateral renal calculi, a cystic calculus, and an abnormal tortuous dilated vessel in the craniodorsal abdomen. A single congenital extrahepatic portoazygous shunt was confirmed through operative mesenteric portography. The patient received surgery using an ameroid constrictor ring and recovered well.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.269-272
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.4
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• pp.399-404
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• 2012

Evolutionary algorithms such as genetic algorithm (GA) have been proven their effectiveness when applying to the design of fuzzy models. However, it tends to suffer from computationally expensWive due to the slow convergence speed. In this study, we propose an approach to develop fuzzy models by means of an improved differential evolution (IDE) to overcome this limitation. The improved differential evolution (IDE) is realized by means of an orthogonal approach and differential evolution. With the invoking orthogonal method, the IDE can search the solution space more efficiently. In the design of fuzzy models, we concern two mechanisms, namely structure identification and parameter estimation. The structure identification is supported by the IDE and C-Means while the parameter estimation is realized via IDE and a standard least square error method. Experimental studies demonstrate that the proposed model leads to improved performance. The proposed model is also contrasted with the quality of some fuzzy models already reported in the literature.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.322-324
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• 2005

In this paper, we introduce the advanced Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Network based on optimized FPN by evolutionary algorithm and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed model gives rise to a structurally and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) by means of GA. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible the proposed model is generated in a dynamic fashion. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.258-260
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• 2009

본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.212-215
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• 2000

다수 사업체의 출현과 데이터 통신의 증가로 통신사업자의 사업환경은 급속한 변화를 겪고 있다. 이러한 사업환경 변화에 비추어 시내전화 사업자는 기존 동선 구조의 가입자망을 초고속 서비스에 적합하도록 고도화시켜야 하는 필요성을 가지고 있다. 본 연구는 기존 동선가입자망을 광가입자망으로 전환하는데 따른 시내전화 사업자의 의사결정문제에 대하여 전략적 의사결정 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 ADSL 비용 모형을 개발하여 도심지역을 대상으로 현재 동선구조의 가입자망을 고도화시키기 위한 기술적 대안에 대하여 경제성 분석을 실시하였다. 또한 2010년간의 가상의 시나리오를 설정하여 통신사업자의 이익을 극대화시킬 수 있는 진화방법을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.195-202
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• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2003.09a
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• pp.307-312
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• 2003

업계의 배경 ■ 주 5일제 근무를 맞이한 레저와 여행산업의 시장규모 증가 ■ 2002년 이후 항공권, 호털 등을 포함한 여행상품이 정자상거래 분야에서 가장 높은 매출액을 올릴 것이라고 전망했다. (eMarketer 2002/03) ■ Biz여행 예약도 6개월 동안 2배규모로 성장 (Greenfield Online (2000/5/28)) ■ 1999년 현재 온라인 여행시장에서 항공 여행의 비중은 80％ → 2003년에는 60％ (렌터카, 호텔 예약의 비중이 높아짐) (Jupiter Communication (1999/5/17)) ■ 3/4의 인터넷 사용자가 시간표, 비행편, 가격, special deal을 탐색하기 위해 방문, 70％의 응답자가 좀더 시스템이 유연해진다면, 온라인 구매 의도 있다고 응답(가능한 여앵편, 좌석 선정 가능, 비행시의 특식 등의 욕구) (Gartner Group (2000/1/7)) ■ 75％의 응답자가 오프라인보다 온라인에서의 여행 브랜드가 중요하다고 응답함, Travel Industry Association of America (98. 99년 자료) ■ 개별여행자 (F.I.T)의 급증과 온라인을 통한 예약이 증가 (관광정보 연구원, 2002)(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.305-308
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• 2005

본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.