• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1E
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• pp.12-19
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• 1993

덕트에서의 능동소음감쇄 문제를 다루었다. 음향귀환이 있는 경우의 덕트를 중첩의 원리를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 다루어진 능동소음제어를 위한 덕트모델은 consistent하다고 가정했다. 스피커와 오차 마이크로폰 사이의 2차 경로 전달함수를 추정하기 위한 새로운 알고리즘을 제안했으며 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 계산양이 작아 다중 채널 능동소음제어에도 이용될 수 있으리라 생각된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행했다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.57-59
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• 2004

최적 측정위치 선정 알고리즘을 모델 전력 시스템에 적용하였다. 최적 위치는 LQR에 근거한 최적화 방법으로 선정되었다. 제안된 알고리즘은 복잡한 동적 현상과 다수의 동적 방정식으로 표현되는 전력시스템에 적합하다. 제안된 탐색 알고리즘을 모델 전력시스템에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.5
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• pp.425-432
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• 2009

In this study, the ability of neural network in modeling and predicting of the unsteady aerodynamic force coefficients of 2D airfoil with the data obtained from Euler CFD code has been confirmed. Neural network models are constructed based on supervised training process using Levenberg-Marquardt algorithm, combining this into genetic algorithm, hybrid genetic algorithm and the efficiency of the two cases are analyzed and compared. It is shown that hybrid-genetic algorithm is more efficient for neural network of complex system and the predicted properties of the unsteady aerodynamic force coefficients of 2D airfoil by the neural network models are confirmed to be similar to that of the numerical results and verified as suitable representing reduced models.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.23 no.2
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• pp.35-46
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• 2014

This study investigates the wargame model application of SCO(Standard Combat Organization) concept and function for the first time. Firstly, we examine the combat organization function of wargame models suggested by published theses and research papers, and then analyze input processes and detail function of GORRAM(Ground Operation Resources Requirement Model) combat organization that is related to wargame logic. Secondly, we also reflect developed SCO algorithm and function, as follows. We defined SCO concept, and developed UI(User Interface) design and algorithm using main functions that are deducted by analyzing of existing combat organization. This algorithm consists of process, SCO, and error check algorithms. Finally, we analyzed the results of statistic verification on input time reduction and user convenience of combat organization function. Therefore, this study contributes to improving input time and user convenience of combat organization, as well as structuring new function of wargame model through the application of SCO concept and function.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.555-565
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• 1999

The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of the proposed model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.375-381
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• 2005

Usually genetic algorithms are used to design optimal system. However the performance of the algorithm is determined by the fitness function and the system environment. It is expected that a co-evolutionary algorithm, two populations are constantly interact and co-evolve, is one of the solution to overcome these problems. In this paper we propose three types of co-evolutionary algorithm to solve GA-Hard problem. The first model is a competitive co-evolutionary algorithm that solution and environment are competitively co-evolve. This model can prevent the solution from falling in local optima because the environment are also evolve according to the evolution of the solution. The second algorithm is schema co-evolutionary algorithm that has host population and parasite (schema) population. Schema population supply good schema to host population in this algorithm. The third is game model-based co-evolutionary algorithm that two populations are co-evolve through game. Each algorithm is applied to visual servoing, robot navigation, and multi-objective optimization problem to verify the effectiveness of the proposed algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.181-183
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• 2012

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.508-520
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• 1999

이 기종 시스템들간의 교환을 목적으로 사용되는 SGML(Standard Generalized Markup Language)문서는 논리적인 구조를 나타내는 구조를 나타내는 DTD(Document Type Definition )가 필요하다. 이러한 SGML DTD을 모델링하기 위해 기존에 여러 가지 방법이 제안되어 왔는데, 본 연구에서는 SGML DTD를 UML (Unified Modeling Language)클래스 다이어그램이 객체 모델로 사상시키는 알고리즘과 데이터 베이스 스키마 형태로 나타내기 위한 형식 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안한 사상 규칙들과 알고리즘을 이용하면 SGML DTD을 보다 자연스럽게 객체지향 모델링하므로 데이터베이스 스키마로 변환이 용이하며, 형식모델을 데이터베이스 스키마 형태를 정의하므로 객체지향적인 문서 처리와 검색을 위한 효율적인 환경을 제공하게 된다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.137-142
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• 2001

본 논문에서는 벡터모델과 신경망 모델을 이용하여 데이터 퓨전의 관점에서 다중증거로서 가중치, 문헌분리가, 엔트로피, 공기유사도를 적절히 결합하여 질의를 확장하는 방법을 제안한다. 실험결과 코사인 정규화 가중치 알고리즘, 문서길이 정규화 가중치 알고리즘과 결합하여 질의를 확장하는 것이 정규화시키지 않고 단순히 문헌빈도와 역문헌빈도의 조합을 이용한 가중치 알고리즘과 결합했을 때 보다 평균 정확률 향상이 더 높게 나타났다. 또한 다양한 공기기반 유사도를 이용하여 질의확장을 한 결과 벡터모델과 신경망 모델에서 코사인 공기유사도에 기반하여 질의확장한 경우가 다른 공기유사도에 비해 더 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.329-330
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• 2007

본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.