• 한국항공우주학회지
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• 제36권10호
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• pp.969-978
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• 2008

선형 캐스케이드 실험장치에서 블레이드간에 주기조건을 만족하면서 적은 개수의 블레이드를 적용하는 것은 실험의 정확도 향상뿐만 아니라 실험수행에 여러 장점을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 유로를 캐스케이드 피치의 두 배 넓이로 설정하고 두 개의 블레이드만을 설치하였을 때 주기조건이 얻어지도록 하는 벽면의 형상설계에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 주기조건에서 얻어진 블레이드 표면에서의 마하수와 동일한 결과가 얻어지도록 목적함수를 설정하였으며, 설계변수로는 벽면의 형상과 관련이 있는 12개의 변수를 선정하였다. 벽면의 설계를 위하여 기울기 기반의 최적화법을 사용하였으며, 목적함수에 민감한 변화를 나타내는 영역의 조정과 가중치를 사용하였다. 이러한 방식으로 얻어진 결과에서 주기조건과 동일한 유동특성이 얻어질 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2777-2784
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• 2011

본 논문에서는 비변수 추정 알고리즘을 토대로 선형배열 안테나와 원형배열 안테나로부터 수신되는 다중신호의 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 비변수 추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치 벡터를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 특히, 안테나 배열방법과 배열소자의 수에 따라 입사되는 다중신호의 방향성 판별 능력과 적응빔을 성형하는 능력을 비교하고 고찰하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1979-1986
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• 2010

생물 조기 경보 시스템은 물속 생명체의 행동을 관찰하여 독성을 감지한다. 이 시스템은 분류기를 물의 독성의 유무와 정도를 판단하기 위해 사용한다. 이 분류기의 성능을 높이기 위해 적용할 수 있는 방법 중에 부스팅 알고리즘이 있다. 부스팅은 기본 분류기로는 예측 정확도가 낮았던 분류하기 어려운 사건에 집중할 수 있도록 다음 번 데이터에 해당 훈련 사건(event)들이 뽑힐 확률을 높여준다. 횟수가 진행될수록 분류기가 어려운 사건들을 집중적으로 고려하게 된다. 그 결과 분류하기 어려웠던 사건에 대한 예측 성능은 좋아지지만, 비교적 쉬운 훈련 사건들의 정보는 버려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 보완하기 위해 분류기에 확장된 데이터 표현을 위한 점진적 학습법의 적용을 제안한다. 확장된 데이터 표현의 가중치 변수를 사용하면 약하게 분류되는 사건 뿐 아니라 쉽게 분류되는 사건의 정보까지도 사용하여 분류기의 예측 정확도를 높일 수 있게 된다. 새로 적용된 알고리즘과 기존의 중요도 변수를 사용하지 않는 learn++를 비교하여 성능이 향상됨을 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.215-222
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• 2017

본 연구는 성인 비만자를 대상으로 구강관리행태와 치주질환 유병을 분석하여 관련 요인을 규명하고자 실시하였다. 국민건강영양조사 제6기 2차의 원시자료를 활용하여 최종 4381명의 성인을 추출하였고 체질량지수, 잇솔질횟수, 음주, 흡연 및 구강건강상태와 행태에 대한 관련성을 확인하고자 SPSS 통계프로그램을 이용하여 변수의 가중치를 적용하고 빈도 및 카이제곱 검증과 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 잇솔질횟수가 많을수록 치주질환 유병률은 낮아졌고, 체질량지수가 높을수록 치주질환 유병률은 높아지는 것을 확인하였다. 체질량지수는 잇솔질 횟수가 영향을 주며 두 변수는 궁극적으로 치주질환을 유발하는 요인으로 작용하였다. 이번 연구를 통해 세계적인 건강이슈인 비만의 경우 구강관리에 더욱 관심을 기울여야 하며 구강보건관리 프로그램이 개발되어져야 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.257-267
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• 2020

본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.123-132
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• 2000

본 연구에서는 선형인 Nash 모형(1957)과 비선형인 Diskin 모형(1964)을 이용하여 소양강댐 유역에 대해 대표단위를 유도하고 비교, 분석하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역의 14개 호우사상을 이용하였고, 각각에 대해 유출수문곡선의 종거를 가중치로 하는 매개변수의 최적화 방법을 이용 Nash 모형과 Diskin 모형의 매개변수를 추정하였다. 유역의 대표단위도는 이러한 방법으로 추정된 단위도들의 평균적인 형태가 되도록 결정하였다. 각 단위도의 비교에서는 선형인 Nash 모형에 비해 비선형인 Diskin 모형의 경우가 유출을 모의하는데 더욱 적합함을 발견할 수 있었고, 특히 첨두유량의 재현에 Diskin 모형이 우수함을 파악할 수 있었다. 아울러, Diskin 모형의 경우에는 다른 특성을 나타내는 두 저수지의 수를 서로 같게 하는 경우와 다르게 하는 경우 유도된 단위도의 형태에는 큰 차이가 없는 것으로 밝혀졌다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.63-77
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• 1996

본 연구의 주요 관심은 전문가 집단의 객관적 의사결정 지원체계를 특정 계획 문제의 해결 ('주구시설배치')에 적용해 봄으로써 집단 의사 결정 지원 체계의 한계와 가능성을 다루어 보고자 하는 것이다. 분석화 계층기법 (AHP)과 시설배치 모형인 맥시멀 커버링 모형, 그리고 데이터 관리 및 도상 표현 기능의 GIS (ARC/INFO)를 활용하여, 본 연구에서 전문가 집단 전체의 의사 결정이 시설 배치 과정에 어떻게 합리적으로 적용될 수 있는 가 하는 점이 검토되었다. 또한, 전문가 집단내부 세부 그룹 별로 중요도 인식의 차이가 또 어떻게 시설 배치에 반영되는 지도 사례연구를 통해 논의되었다 구체적인 예로 볼 때, AHP를 통한 전문가 집단의 속성 변수간 가중치 판판은, 속성 변수간의 중요도를 전문가의 경험과 지식을 통해 판단하기 때문에, 전문가의 지식을 효율적으로 계획과정에 반영하는 수단이 되고 있다고 판단된다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권7호
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• pp.75-84
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• 2003

본 논문에서는 모델링 오차나 공력계수의 불확실성이 포함되어 있는 항공기 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 제어시스템 설계기법을 제안하였다. 비선형 적응제어법칙을 이용하여 신경회로망의 연결가중치를 변화시켰으며, 슬라이딩 제어법칙을 이용하여 신경회로망의 추정오차를 보상하였다. 제어시스템의 성능을 결정짓는 제어 매개변수들과 신경회로망 구조를 설계하기 위한 방법을 제안하였으며, 유전자 알고리듬을 이용하여 제어 매개변수들과 신경회로망 구조를 최적화하였따. 신경회로망의 구조탐색에 적합하도록 다수의 개체군을 형성하여 개체와 군이 동시에 전화하도록 하였다. 제안된 유전자 알고리듬에 의해 최적화된 구조를 갖는 신경회로망을 이용한 제어시스템을 항공기 종운동 모델에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.