• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.265-267
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• 2002

인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2005

연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2618-2620
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• 2003

본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M. Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향 문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.729-736
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• 2009

소프트웨어 공학에서 정확한 개발 비용 예측은 성공적인 개발 프로젝트를 위한 필수적인 요소로, 현재까지 많은 소프트웨어 비용산정을 위한 모델들이 개발되어 왔다. 전통적인 통계적 기법부터 기계학습을 적용한 알고리즘까지 다양한 분야의 아이디어를 접목하고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 비용 예측을 위한 방법으로 유전 알고리즘과 서포트 벡터 머신의 회귀모델인 서포트 벡터 회귀를 결합한 GA-SVR 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.667-669
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• 2003

특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.495-500
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• 2002

3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2009

본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.2
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• pp.1117-1120
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• 2004

경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.2913-2918
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• 2011

본 논문은 기계시스템의 마찰 현상 중 히스테리시스 현상을 실험적으로 규명하고 뉴럴 네트워크 알고리즘을 이용한 프라이자흐(Preisach) 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 실험을 통해 구한 마찰 특성을 오류역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 뉴럴 네트워크의 가중 행렬(weighting factor)를 갱신할 수 있도록 하였다. 학습된 가중행렬은 프라이자흐 모델의 파라미터로 활용하였다. 마찰 거동을 규명하기 위한 실험 및 제안된 프라이자흐 모델은 LabView소프트웨어를 이용하여 구현하고 마찰이 있는 기계 및 로봇 시스템의 정밀 제어 시스템 구축을 위한 알고리즘으로 활용할 수 있도록 제안하였다. 제안된 모델의 성능은 실험을 통해 규명하였다.