• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.124-131
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• 2015

단백질의 구조를 예측하기 위해서 구조가 알려져 있는 단백질 중 진화적으로 유사한 단백질의 구조 정보를 이용하는 Template Based Modeling (TBM) 방법이 현재까지 가장 효과적으로 많이 사용되고 있다. 단백질의 삼차 구조를 이루는 단위 중에서도 고리 부분은 효소 활성 부위 또는 리간드 결합 부위 등으로 작용하여 단백질의 생물학적 기능에 연관되어 있다. 하지만 진화적으로 가까운 단백질이어도 고리 부분은 서열이 잘 보존되지 않아 충분한 구조 정보를 주지 못하고 TBM 방법으로 고리 구조까지 정확히 예측을 할 수 없다. 따라서 TBM 방법으로 예측한 구조의 고리 부분을 주형 정보에 의존하지 않고 다시 예측하여 전체 구조를 정밀화하는 과정이 중요하다. 이번 연구에서는 이를 위해 자유 에너지를 고려한 고리 구조 예측 방법을 적용하여 그 효과를 검증해보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.386-389
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• 2012

다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.682-684
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• 2002

RNA 분자의 pseudoknot 구조는 이차 구조의 loop에 있는 염기와 이 loop 외부에 있는 염기와의 결합으로 생성되는 삼차 구조 요소이다. pseudoknot은 삼차 구조 형성에 필수적인 구조 요소일 뿐만 아니라, RNA 분자의 기능에 중요한 영향을 미친다. pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 예측하는 문제는 매우 어려우며 많은 계산을 필요로 한다. 현재까지, 병렬 구조를 갖는 수퍼 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 이용한 프로그램의 예측 결과가 가장 우수하다고 알려져 있다. 그러나 이 프로그램은 수퍼 컴퓨터에서만 운용되기 때문에 일반 연구자가 쉽게 사용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 PC 기반의 pseudoknot 예측 프로그램에 대하여 기술한다. 실헙 결과는 PC 기반에서도 유전자 알고리즘을 이용하여 pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 효과적으로 예측하고 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05b
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• pp.1005-1010
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• 1995

지반-구조물 상호작용해석에 부분구조법의 적용성 확인과 해석법의 개선을 모색하기 위하여, 대만 Hualien지방에 건설한 대형 내진시험 구조물의 뒷채움후 강제진동시험 결과를 부분구조법으로 예측하고 예측후상관해석을 수행하였다. 모델로서는 재료시험과 지반조사 결과로 작성된 통일모델과 예측후상관해석모델을 사용하였으며, 해석은 진동 수영역과 시간영역에서 각각 이루어졌다 연구 결과로 깊이 묻힌 구조물의 경우는 구조물이 묻힌 측면지반의 영향인 수평병진과 수평축회전의 연계 임피던스함수에 대한 적절한 평가와 해석시에 반드시 고려되어야함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.10a
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• pp.817-820
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• 2014

지하철 인근 지역에서 차량 통과 시 차륜과 레일의 상호작용으로 인한 진동이 지반을 통하여 건물까지 전파되어 구조전달음이 발생하게 된다. 이러한 구조전달음이 발생하는 지하철 인근 지역에서 도로나 주거단지가 새롭게 조성될 예정인 경우, 완공 이후에 발생하는 구조전달음 영향을 사전에 평가하고 대책을 수립하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국내에 위치한 일부 역사에서의 구조전달음을 측정하고 국외의 예측식을 검토하여 구조전달음의 실측치와 예측치를 비교한다. 따라서 국내 지하철의 구조전달음 예측에 대하여 국외 예측식의 타당성을 검토함으로써 향후 건설될 지하구간 역사의 인근 주거지역에 대한 구조전달음을 예측하는데 기초 자료로 활용하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.533-538
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• 2004

This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The proposed system predicts the electrical loads with the lead times of 1 hour, 24 hour, and 168 hour. To do so, the load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. 96 initial structures are constructed for each prediction lead time. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized prediction modell. To improve the performance of the prediction system in terms of accuracy and reliability at the same time, the prediction model employs only two inputs. It makes possible to interpret the fuzzy rules to be learned. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop a load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.35-36
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• 2017

단백질의 구조가 무질서한 것을 예측하는 문제는 단백질 시퀀스 구조의 비교 시간을 단축할 수 있으며 단백질 구조 분석 영역을 표시할 수 있기 때문에 중요하게 다루어진다. 이 논문에서는 단백질의 무질서한 구조 예측을 신경회로망을 이용하여 해결하고자 하였으며, 시뮬레이션 결과 일반적인 신경회로망 보다 심층신경회로망이 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.200-209
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• 2003

주어진 염기서열에서 유전자 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전체 프로젝트의 중요한 과정 중 하나이며 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전체가 원핵생물의 유전체에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시원핵생물에 비해 다양한 모델이 제안되었다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 EGSP(Eukaryotic Gene Structure Prediction)프로그램을 개발하였다. 현재 개발된 진핵생물의 유전자 구조 예측 알고리즘 중에서 GenScan이 가장 정교한 젓으로 보고 되고 있는데, EGSP의 결과분석을 위해 Genscan과 함께 GeneID, Morgan의 예측결과를 여러 가지 기준에서 비교하였다. EGSP는 정교한 예측모델을 가지고 있음에도 각 구성모듈에 대한 파라메터의 정교함에서 부족한 면이 나타나므로, 모델의 개선과 각 모듈의 조율을 통해 더욱 개선된 결과를 가지게 될 것이다.