• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.36 no.4
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• pp.29-36
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• 2008

최근 자동차 경량화를 위한 부단한 노력이 진행되고 있다. 이 목적에서, HSS (high strength steel)는 전통적인 연강 (mild steel)의 대안으로 널리 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 판금의 형단조에 있어서의 공구와 공정설계를 위하여 HSS의 스프링백(springback)을 정확히 예측하기 위한 성공적인 방법론을 추구하고자 함이다. 연구를 위하여 먼저 스프링백의 개념과 그의 측정치들을 설명했으며 U-draw bending 시험을 수행하였다. 시험 결과 및 선정된 파라메터들 중심의 수행평가기준에 근거하여, 주어진 파라메터 조합들을 중심으로 유한요소 해석을 수행하였다. 직교배열을 통하여 스프링백에 대한 인자 효과들을 포괄적으로 분석하였으며 최적 인자 조합들을 도출하였다. 이 과정에서 직교배열상의 한 조합 전체의 데이터가 가용하지 않는 문제가 수반되었으며, 반복적으로 signal-to-noise 비(ratio)를 개선해가는 기법을 적용하여 해결하였다.

• 축산식품과학과 산업
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• v.5 no.2
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• pp.58-69
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• 2016

건강지향의 식육, 육제품에 대한 사회적 요구에 부응하기 위해 기능성 첨가물 대체 연구로부터 원재료인 신선육과 가공공정 중 식육 단백질의 변성을 제어하고 최적화하기 위한 연구과제로써 온도체 가공/급속동결송풍냉각/저온 세절혼합 조합 기술(처리구)에 대한 유효성이 평가되었다. 그 결과 새로 제안된 조합 공정기술은 기존의 냉도체/수침냉각/세절혼합 조합(대조구)과 비교했을 때 단백질 변성 제어를 통한 기능성 단백질 추출성의 향상으로 인해 신선육의 품질향상뿐만 아니라 가열 처리 후 단백질 겔의 수율과 조직감 모두 증진되었으며, 특히 나트륨을 저감화한 조건($2%{\rightarrow}1%$)에서도 기존의 대조구와 유사한 특성을 보여 나트륨 저감화를 위한 기술로 제안될 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.805-807
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• 2018

본 논문은 인공 대역 확장에서 스펙트럼 포락선 확장 시 발생하는 스펙트럼 왜곡을 줄이는 개선된 조합 매핑(Improved combined mapping) 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화를 기반으로 하는 코드북 매핑(Codebook mapping)과 스펙트럼 포락선(Spectrum Envelope)의 선형 의존도를 이용한 선형 매핑(Linear mapping)을 사용하여 각각 확장된 광대역 LSP(Line Spectrum Pair)를 추론하고, 연판정(Soft-decision)을 통해 최적화된 LSP를 추론한다. 제안된 알고리즘으로 합성된 음성신호의 스펙트럼 왜곡(Spectrum Distortion)이 기존 조합매핑으로 얻은 음성 신호의 스펙트럼 왜곡보다 더 적은 왜곡을 갖는 결과를 나타내었다.

• Journal of Information Management
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• v.18 no.4
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• pp.98-117
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• 1985

At the present time, the role and importance of information retrieval has greatly increased for two main reasons: the coverage of the searchable collections is now extensive and collection size may exceed several million documents; further more, the search results can now be obtained more or less instantaneously using online procedures and computer terminal devices that provide interaction and communication between system and users. The large collection size make it plausible to the users that relevant information will in fact be retrieved as a result of a search operation, and the probability of obtaining the search output without delay creates a substantial user demand for the retrieval services.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.1
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• pp.87-93
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• 2004

In the design of mobile wireless communication network, BSC(Base Station Location), BSC(Base Station Controller) and MSC(Mobile Switching Center) are the most important parameters. Designing base station location, the cost must be minimized by combining various, complex parameters. We can solve this Problem by combining optimization algorithm, such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Random Walk Algorithm that have been used extensively for global optimization. This paper shows the 4 kinds of algorithm to be applied to the optimization of base station location for communication system and then compares, analyzes the results and shows optimization process of algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.5
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• pp.61-68
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• 2001

In this paper, an analytical method and a difference approximation method to calculate the gradient of an objective function have been applied to the directivity optimization in an adaptive ultrasonic transducer which is combined with a point source array and an optimization algorithm (DFP method). To compare these two methods, quasi-ideal .beam with a beam width and direction specified are chosen as the desired directivity. As the numerical results, the difference approximation method shows better suppressive capacity of side lobe level, good stability in the convergence processing, faster convergence speed and excellent adaptability compared with the analytical method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.377-382
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• 2007

This paper proposes a training algorithm for global optimization of the parameters of radial basis function networks. Since conventional training algorithms usually perform only local optimization, the performance of the network is limited and the final network significantly depends on the initial network parameters. The proposed hybrid simulated annealing algorithm performs global optimization of the network parameters by combining global search capability of simulated annealing and local optimization capability of gradient-based algorithms. Via experiments for function approximation problems, we demonstrate that the proposed algorithm can find networks showing better training and test performance and reduce effects of the initial network parameters on the final results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.407-407
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• 2022

21세기로 접어들면서 기후변화는 인류에게 가장 큰 위협적인 요소로 인류의 생활터전인 도시환경에 큰 영향을 미치고 있다. 그래서 기후변화와 빠른 도시화로 인해 도시지역의 물순환 문제를 해결하고, 지속 가능한 도시홍수 저감 대안 및 최적화 방안 메뉴얼을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 수재해 저감방법 및 최적화 기법에 대해 설명 하고, 이러한 개념을 적용할 수 있는 폭함수기반단위도법(WFIUH)을 소개하고 연구 대상지역을 선정하여 시범 적용했다. 시범유역을 대상으로 실질적으로 적용이 가능한 그린인프라 대안을 검토하고, 이 중 불투수면적 직접유출의 투수지역 전환, 투수포장 등을 적용하여 이의 영향을 정량적으로 고려하여 대상 유역에서의 첨두유출 감소효과를 분석하였다. 이를 토대로 펌프장 증설, 관망 개선과 같은 전통적인 도시홍수 저감 대안과 그린인프라 대안을 시나리오별로 적용하여 각 대안 조합 시나리오의 홍수저감 편익과 도입 비용을 산정하고, 경제성 평가를 통한 최적화된 대안을 도출하였다. 이러한 방법들은 인위적인 조작 및 운영으로 인한 위험성을 제거함으로써 기존의 구조적 대책들에서 발생할 수 있는 위험성을 보완할 수 있는 방법으로 사용할 수 있으며, 또한 기존의 구조적 대책 및 비구조적 대책과 병행을 할 경우 도시유역에서 발생하는 홍수에 대하여 적극적이며, 능동적으로 대처할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.1259-1265
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• 2006

In this paper, we propose a combined synthetic algorithm of the logic level for high speed FPGA design. The algorithm divides critical path to reduce delay time and generates a circuit which the divided circuits execute simultaneously. This kernel selection algorithm is made by C-langage of SUN UNIX. We compare this with the existing FlowMap algorithm. This proposed algorithm shows result on 33.3% reduction of delay time by comparison with the existing algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.829-831
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• 2005

최근 컴포넌트 기반 미들웨어의 최적화에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CPU점유율이 높은 어플리케이션의 동시 실행은 시스템에 부하를 주기 때문에, 시스템 성능을 약화시키고 실행중인 어플리케이션에 영향을 준다. 컴포넌트 기반 미들웨어는 여러 개의 재사용 가능한 컴포넌트를 조합하여 어플리케이션을 구성하기 때문에 동적으로 재구성이 가능하다. 본 논문은 컴포넌트 기반 미들웨어가 시스템 상황에 대한 정보를 받아들여 시스템의 상황을 스스로 판단하고 자가치료 또는 시스템의 성능을 최적화시키는 컴포넌트를 선택하는 방법을 제안한다. 상황판단을 위해 유연한 추론이 가능하고, 데이터로부터 자동학습이 가능한 베이지안 네트워크를 사용하였다. 두 시간 가량의 데이터를 리눅스 사용자로부터 획득하여 실험한 결과, 테스트 데이터에 대해 $76.5\%$의 성능을 보였다.