• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.28-33
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• 2005

군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-9
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• 2010

이 논문은 특징 선택에 사용되는 개미 군락 최적화의 수렴 특성을 개선하기 위해 선택적 평가라는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 불필요하거나 가능성이 덜한 후보 해를 배제함으로써 계산량을 줄인다. 이 방법은, 그런 해를 찾아내는데 사용할 수 있는 페로몬 정보 때문에 구현이 가능하다. 문제 크기에 따른 알고리즘의 적용가능성을 판단할 목적으로, 특징 선택에 사용되는 세 가지 알고리즘인 탐욕 알고리즘, 유전 알고리즘, 그리고 개미 군락 최적화의 계산 시간을 분석한다. 엄밀한 분석을 위해 원자 연산이라는 개념을 사용한다. 실험 결과는 선택적 평가를 채택한 개미 군락 최적화가 계산 시간과 인식 성능 모두에서 우수함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.473-475
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• 2003

최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.393-393
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• 2011

오늘 날 태양전지 산업에서 가장 많은 생산을 하고 있는 분야는 결정질 태양전지분야이다. 현재는 이러한 시대적 요구에 따라 많은 연구가 진행되고 있는데 특히 junction을 이루는 n layer의 doping profile을 선택적으로 형성하여 개방전압 및 단락전류를 향상시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 n type layer의 doping profile을 선택적으로 형성하는 selective emitter solar cell에 관한 연구로써 SILVACO simulation을 이용하여 low Rs 영역은 고정하고 high Rs 영역의 doping depth를 가변 함으로써 high Rs 영역을 달리 형성하는 방법으로 selective emitter solar cell의 high Rs영역의 최적화에 관한 전산모사를 실시하였다. 각각의 가변조건에 따라 quantum efficiency를 통한 광학적 분석과 I-V를 통한 전기적 분석을 하여 high Rs영역을 최적화 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.41-48
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• 2011

최근 특징 선택에서 개미군집 최적화를 위한 선택적 평가 기법이 제안되었다. 이 기법은 불필요하거나 가능성이 적은 후보 해를 실제 평가 과정에서 제외함으로써 계산량을 줄인다. 실험을 통해 이 기법의 우수성을 보였으나, 하나의 데이터만을 사용하였으므로 통계적으로 충분한 신뢰성을 보여주지 못한다. 이 논문의 목적은 선택적 평가 기법의 수렴 특성을 분석하고 결론의 신뢰성을 높이는 것이다. 실험을 위해 UCI 데이터베이스에서 필기, 의료, 음성에 관련된 세가지 데이터를 선택하였다. 이들의 특징 집합 크기는 256부터 617까지 분포한다. 통계적으로 안정된 데이터를 얻기 위해, 이들 각각에 대해 프로그램을 독립적으로 12번 실행하였다. 긴 시간에 걸친 수렴을 관찰하기 위해, 각각의 프로그램 실행은 72시간 동안 이루어졌다. 실험 데이터의 분석을 바탕으로, 선택적 평가 기법의 우수성에 대한 이유와 이 기법의 적용 범위에 대해 기술한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.292-293
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• 2008

많은 분야에서 최적의 기준을 바탕으로 특징들의 부분집합을 선택하는 문제들이 핵심 요소로 작용하고 있다. 다양한 특징들의 부분집합 중에서 가능한 한 가장 성능이 우수한 특징들의 부분집합을 선택하기 위해서는 특징선택 방법이 알고리즘과 적용분야들을 고려해야한다. 이 논문에서는 특징선택을 위해서 서로 다른 두 종류의 최적화 문제를 탐색하는 방법을 제안하고, 그 결과를 실험으로 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제5권2호
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• pp.113-126
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• 1987

본 논문은 통행 기·종점 및 교통수단선택의 문제를 교통망 평형모형과 종합하여 이를 하나의 최적화 문제로 구성하는 방법 및 그의 실제응용 방법을 제시, 검토하였다. 두 가지의 행태적 특성, 즉 교통비용을 최소화하려는 사용자 평형과 통행 기·종점 및 교통수 단 등의 선택에 있어 어느 수준의 상호교류를 유지하려고 하는 엔트로피 극대화 현상이 병 애되어 최적화 문제를 형성하게 된다. 본 연구의 목적은 이의 체계적 구성과 아울러 이를 여러 도시에서 설치, 사용되고 있는 개재의 UTPS프로그램과 종합시킴으로써 개재의 대한 데이터베이스를 사용케하고 실제응용을 단순화 시키는데 있다. 개발된 모형과 방법은 시카 고 지역의 자료를 이용하여 그 타당성이 검토되었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권12호
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• pp.2101-2109
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• 2003

Structural shape optimization offers engineers with numerous advantages in designing shapes of structures. However, excessive relocation of nodes often cause distortion of elements and eventually result in degrade of accuracy and even halts of processes. To overcome these problems, an effective method, Selective Element Method(SEM), has been developed. This paper describes the basic concept of SEM and processes to implement into real-world problem. 2-D and 3-D shape optimization problems have been chosen to show the performance of the method. Though some limitations have been found, it was concluded that SEM can be useful in general shape optimization and even in some special cases such as decision of optimal weld line location.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.204-211
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• 2009

Proxy Mobile IPv6(PMIPv6)은 이동노드를 대신하여 액세스 망에서 노드의 이동성을 지원하기 위한 네트워크-기반 이동성 관리 프로토콜이다. 기존의 PMIPv6 프로토콜에서는 이동 노드가 통신하고자 하는 상대 노드가 동일한 Mobile Access Gateway(MAG)내에 있더라도 데이터 패킷은 이동노드의 Local Mobility Anchor(LMA)를 통과하여 전송되기 때문에 패킷 전송비용이 증가하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 다양한 경로 최적화 기법이 제안되었다. 하지만, 기존의 경로 최적화기법들은 이동 노드가 핸드오버 할 때 마다 신호전송비용이 발생한다. 만약 이동노드가 빈번하게 핸드오버 하는 경우 신호전송비용이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 LMA에서 MAG내 이동노드의 이동률 및 상대노드와 이동노드간의 패킷전송률을 고려하여 선택적으로 경로최적화를 수행할 수 있는 선택적 경로 최적화를 제시한다. 제안된 기법의 성능을 수식분석 및 모의실험을 통하여 분석하였으며, 이를 통하여 제안된 기법이 기존의 경로최적화보다 우수한 성능을 제공함을 알 수 있었다.