• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.11a
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• pp.173-178
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• 2001

부분구조 합성법(substructuring or substructure synthesis)은 부분구조(substructure)의 주파수 응답함수(FRFs, frequency response functions)를 이용하여 합성된 전체 구조물의 동특성(dynamic behavior)을 파악하는 기술로서 이에 관한 이론은 명확하며 간단하다. 즉, 역행렬 계산과 같은 기본적인 행렬연산으로 부분구조 합성을 수행한다. 그러나, 여러 가지 요인으로 인하여 계산된 합성 결과는 실제로 결합된 전체 구조물의 동특성과는 차이를 보인다. 현실적인 이유로 고려하지 못하는 회전자유도와 실험에서 수반되는 여러 가지 측정오차는 주요한 요인이며 이에 대한 연구 또한 많이 진행되었다. 본 연구에서는 이러한 요인 중, 상대적으로 덜 중요하게 평가된 모드자름 오차(modal truncation error)의 영향을 고려한다. 단순한 구조물에 대하여 모의실험을 수행함으로써, 모드자름 오차로 인하여 완전히 잘못된 합성 결과가 나을 수 있다는 것을 보인다. 측정된 FRE를 이용하여 이러한 오차를 보정(compensation)하는 소개하고 이를 대상 구조물에 적용하여 모드자름 오차의 영향을 상당히 줄일 수 있다는 것을 보인다. 복잡한(complicated) 구조물에 대하여 모드자름 오차의 영향을 줄이기 위해서 모든 FRFs를 보정하는 것은 어려우므로 현실적인 대안을 모색한다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.356-359
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• 2005

하수를 처리하는 공정에서 해마다 슬러지의 발생량은 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 연구는 경제적이면서도 측정이 간편한CST(Cap-illary Suction Time)을 통해 슬러지 의 탈수성 과 적 정 주입량을 산출하는 방법을 연구하였다. 이를 위하여 본 실험의 대상인 도시 하수슬러지에 대하여 함수율 및 pH변화, 무기 및 유기 응집제의 주입량 변화, 그리고 응집제 투입 후 침전된 응집제량을 조사하여 탈수성을 조사하였다. 슬러지의 함수율을 97%, 98%, 99%로 했을 때, CST는 99%일 때가 가장 적은 값으로 나타났다 응집제 주입 후 침전된 슬러지의 생성량은 응집제가 증가됨에 따라 증가하다가, 최적 주입량보다 더 많은 응집제를 주입할 경우에는 그 양이 감소했다. 이는 형성된 응집물의 구조적 특성의 변화를 나타내고 있음을 알 수 있다. 위와 같은 실험 결과를 통해 CST는 수분이내(< Smin)에 슬러지의 탈수성을 신속하게 측정할 수 있는 방법이며 비교적 정확하게 측정할 수 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 응집제의 최적 주입량 및 응집물의 구조적 특성을 평가하는 데에도 유용하게 사용할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1841-1842
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• 2008

본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)알고리즘으로부터 얻어진 로컬 특징점으로부터 물체를 인식하는 방법에 대하여 논하였다. SIFT알고리즘은 물체의 스케일, 회전에 강인하고, 또한 3차원 시점의 변화에도 부분적으로 강인한 특징점을 추출한다. SIFT 알고리즘은 입력영상에 크기가 다른 가우시안 함수를 적용하고, 블러링된 영상들의 차 영상에서 극값을 추출하여 특징점으로 사용한다. 하지만 SIFT알고리즘에서 가우시안 함수를 적용하는 것은 상당히 많은 연산을 필요로 하기 때문에 본 논문에서는 하나의 옥타브를 사용하여 연산시간을 단축하였다. 하나의 옥타브를 사용함으로써 물체의 스케일이 크게 변하였을 때는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 대상 물체의 작은 스케일, 큰 스케일에서 추출된 특징점을 혼합하여 DB를 생성하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2001.04a
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• pp.1-15
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• 2001

본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.456-459
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• 2001

In this paper, a wavelet neural network for adaptive control was proposed. The structure of this network is similar to that of the multilayer perceptron(MLP), except that here the sigmoid functions are replated by mother wavelet function in the hidden units. The simulation result showed the effectiveness of using the wavelet neural network structure in the adaptive control of one-link manipulator.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.244-246
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• 2001

최근 군집화와 분류기법이 데이터 마이닝에 중요한 도구로 많은 응용분야에 사용되고 있다. 따라서 이러한 기법을 이용하는데 있어서 각각의 속성의 중요도가 달라 중요하지 않은 속성에 의해 중요한 속성이 왜곡되거나 때로는 마이닝의 결과가 잘못되는 결과를 얻을 수 있으며, 또한 전체 데이터를 사용할 경우 마이닝 과정을 저하시키는 문제로 속성 가중치과 속성선택에 과한 연구가 중요한 연구의 대상이 되고 있다. 최근 연구되고 있는 알고리즘들은 사용자의 의도와는 상관없이 데이터간의 관계에만 의존하여 가중치를 설정하므로 사용자가 마이닝 결과를 쉽게 이해하고 분석할 수 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 클래스 정보가 있는 데이터뿐 아니라 클래스 정보가 없는 데이터를 분석할 경우 사용자의 의도에 따라 학습할 수 있도록 각 가중치를 부여하는 속성가중치 알고리즘을 제안한다. 또한 사용자가 의도한 정보를 이용하여 속성간의 가장 최적화 된 가중치를 찾아주며, Cramer's $V^2$함수를 적합도 함수로 하는 유전자 알고리즘을 사용한다. 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 전자상거래상의 실험 데이터와 몇 가지 벤치마크 데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.225-227
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• 1998

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.310-312
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• 2001

최근 관심의 대상이 되고 있는 CRM, eCRM에는 데이터 마이닝 기법이 핵심 기술로 이용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝 기법가운데 가장 널리 사용되고 있는 군집화는, 데이터 집합을 유사한 데이터의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 것이다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 사전에 군집의 개수를 미리 결정해줘야 하고 잡음에 민감하여 지역적 최적해(local minima)에 수렴할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점의 개선을 위해, 본 논문에서는 유사도 개념을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘을 적용한 군집화 기법을 제안하다. 특히 적합도 하수에 사용된 군집의 대표값 개념은 요약 정보만을 이용하여 계산속도가 향상되기 때문에 대용량 데이터를 다루는 마이닝에 적합할 것을 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.143-162
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• 1995

평균-분산 기준보다 우수한 기준이라고 할 수 있는 평균-지니 기준은 위험회피 정도를 고려할 수 있는 확장된 평균-지니 기준으로 확장되면서 선물시장에서의 헤지모형에 도입되어 분포특성과는 무관하게 헤지비율의 특성을 분석할 수 있다는 측면에서 관심의 대상이 되었다. 그러나 확장된 평균-지니 기준을 실제로 적용하기 위해서는 확장된 지니평차를 계산가능한 형태로 변환해야 하는 문제와, 수익률의 누적확률 값을 추정해야 하는 문제점이 있다. 누적확률 값을 추정하는 방법으로 수익률의 분포함수와는 관계없이 순위에 의한 방법이 이용되었다. 본 연구에서는 실제로 분포의 확률밀도함수를 이용해서 누적확률을 계산하는 경우와 순위를 이용해 추정하는 방법을 비교함으로써 순위방법의 정확성을 평가하고자 하였으며, 확장된 지니평차를 실제로 계산하는 데 있어서의 문제점도 검토하였다. 이러한 검토를 통해 확장된 평균-지니 기준을 헤지 모형에 도입하여 활용하는 것의 현실적 유용성을 종합적으로 평가하고자 하였다. 분석결과 확장된 지니평차의 계산을 위해 변형한 식에 대한 정밀한 검토가 필요하다는 점과, 확장된 지니평차를 헤지모형에 적용하기 위해서는 누적확률을 정확하게 계산하는 문제의 해결이 선행되어야 한다는 점을 밝힐 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1512-1516
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• 2007

자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.