• 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.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.1426-1432
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• 1991

본 연구에서는 Timoshenko보이론과 전달행렬법에 의해서 얻어지는 베어링의 반력들과 주축계의 불완전진동모드간의 선형관계를 이용하여 원리적으로 반복계산없이 반경방향과 굽힘모멘트방향의 선형등방성 베어링계수들을 규명하는 방법을 제안하였다. 제안된 규명방법은 주축계에 사용된 베어링의 수보다 진동모드에 대한 측정점의 수가 2배 이상 많아야 한다는 조건을 가지고 있다. 또한 선형 연립방정식으로 부터 직접 규명된 베어링계수들의 일부가 정보의 부정확성에 의해서 물리적으로 타당성이 없는 음수로 나타나는 경우에는 측정결과와의 차이를 최소화시키면서, 물리적으로 타당성이 있는 양수의 베어링계수들을 규명할 수 있는 방법이 제안조건들을 가진 최적화문제의 형태로 제시되었다. 그리고 제시된 최적화문제의 해는 선형화방법(linearization method)를 통해서 얻었다. 아울러서 주축계의 실험모델에 대한 가진실험결과를 이용 하여 제안된 규명방법의 유용성을 평가하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.299-299
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• 2021

본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.28 no.2
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• pp.28-39
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• 1991

A study on the optimization problems to find forebode shapes with minimum wavemaking and frictional resistance was performed. The afterbody was fixed as a given hull and only forebode offsets were treated as design variables. Design variables were divided into the offsets of given hull and small variation from them. For the wavemaking resistance calculation, Neumann-Kelvin theory was applied to the given hull and thin ship theory was applied to the small variation. ITTC 1957 model-ship correlation line was used for the calculation of frictional resistance. Hull surface was represented mathmatically using shape function. As object function, such as wavemaking and frictional rersistance, was quadratic form of offsets and constraints linear, quadratic programing problem could be constructed. The complementary pivot method was used to find the soulution of the quadratic programing problem. Calculations were perfomed for the Series 60 $C_{B}$=0.6. at Fn=0.289. A realistic hull form could be obtained by using proper constraints. From the results of calculation for the Series 60 $C_{B}$=0.6, it was concluded that present method gave optimal shape of bulbous bow showing a slight improvement in the wave resistance performance at design speed Fn=0.289 compared with the results from the ship theory only.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.215-218
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• 2002

본 논문에서는 타원형 클러스터링을 위한 거리측정 함수로써 변형된 가무시안 커널 함수를 사용하며, 주어진 클러스터링 문제를 각 타원형 클러스터의 체적을 최소화하는 문제로 해석하고 이를 선형행렬 부등식 기법 중 하나인 고유값 문제로 변환하여 최적화하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.5
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• pp.736-741
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• 2009

In this paper, adaptive optimizations of precoder codebook to channel conditions is proposed for a multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) system with split linear array and limited feedback. We propose adaptive method for constructing a precoder codebook by coloring the random vector quantization codebook at each link by using limited long-term feedback information on transmit correlation matrix of each link. It is shown that the proposed multiuser MIMO codebook design scheme outperforms existing multiuser MIMO codebook design schemes for various channel conditions in terms of the average sum throughput of multiuser MIMO systems using zero-forcing maximum eigenmode transmission and limited feedback.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.15 no.4
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• pp.143-152
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• 2016

In this paper, a MMIC double balanced mixer that can be applied to the tele-communication band is designed and LO power optimization for the mixer is discussed. The chip of the MMIC double-balanced mixer is fabricated on GaAs substrate with the size of $4{\times}4mm^2$. Optimization study of LO power for the MMIC double-balanced mixer proposed in this paper is conducted for the Input IP3 (IIP3) regarding on the linearity of the input signal. When LO power level of+16 dBm is applied to the mixer, IIP3 is obtained to be approximately 23.2 dBm, which is the most outstanding characteristic.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1857-1858
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• 2008

본 논문에서는 FCM 기반 RBF 뉴럴네트워크(FCM-RBFNN) 구조를 제안하고 PSO를 이용한 FCM-RBFNN의 구조 및 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM-RBFNN서는 방사기저함수로써 가우시안, 삼각형 타입 등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 기존의 RBFNN에서 후반부는 상수형태로써 방사기저함수의 선형결합으로써 표현되는 반면에 제안된 FCM-RBFNN의 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 형태의 다항식으로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 WLSE를 이용하여 추정한다. FCM 기반 RBF 뉴럴 네트워크의 성능은 퍼지규칙의 수, 후반부 다항식의 차수 FCM의 퍼지화 계수에 의하여 결정기 때문에 FCM-RBFNN의 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 PSO를 이용하여 FCM-RBFNN의 구조에 관련된 퍼지 규칙의 수, 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화한다. 또한 후반부 다항식의 계수는 WLSE를 사용하여 추정한다.

• Information Systems Review
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• v.5 no.2
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• pp.203-217
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• 2003

Constraint Programming and Optimization have developed in different fields to solve common problems in real world. In particular, constraint propagation and linear Programming are their own fundamental and complementary techniques with the potential for integration to benefit each other. This intersection has evoked the efforts to combine both for a solution method to combinatorial optimization problems. Attempts to combine them have mainly focused on incorporating either technique into the framework of the other with traditional models left intact. This paper argues that integrating both techniques into an old modeling fame loses advantages from another and the integration should be molded in a new framework to be able to exploit advantages from both. The paper propose a declarative modeling framework in which the structure of the constraints indicates how constraint programming and optimization solvers can interact to solve problems.