• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.14 no.5
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• pp.186-194
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• 2006

Traffic accident involved with the vulnerable pedestrian is one of the significant concerns, which has higher possibility of fatality than any other accident types. Worldwide significant efforts have been made to establish a vehicle safety regulation, which is internationally agreed, in order to reduce pedestrian casualties in pedestrian-vehicle collisions. One of the key issues in deriving the regulation is how to effectively select the parameter values associated with the regulation. This study firstly develops a method to optimize parameter values. An optimizing problem in terms of maximizing safety benefits, which are life-saving effects by the regulation, is formulated. Extensive actual accident data analysis and simulations are conducted to establish several statistical models to be used in the proposed optimization procedure. A set of parameter values that can produce maximizing life-saving effects is presented as the outcome of this study. It is expected that the proposed method would play a significant role in determining parameters as a decision support tool toward ensuring better pedestrian safety.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.1
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• pp.113-124
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• 2008

Distributed operation of overall structural design process, by which product optimization and process parallelization are simultaneously implemented, is presented in this paper. The database-interacted hybrid method, which selectively takes the accustomed procedure of the conventional method in the framework of the optimal design, is utilized here. The staged application of design constraints reduces the computational burden for large complex optimization problems. Two kinds of numeric and graphic processes are simultaneously implemented by concurrent engineering approach in the distributed environment of PC networks. The former is based on finite element optimization method and the latter is represented by AutoCAD using AutoLISP programming language. Numerical computation and database interaction on servers and graphic works on independent clients are communicated through message passing. The numerical experiments for some steel truss models show the validity and usability of the method. This study has sufficient adaptability and expandability, in that it is based on general methodologies and industry standard platforms.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.3 s.99
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• pp.429-438
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• 2005

For the implementation of science and technology based agriculture, one of the domestic rural development strategies, it is essential that we should have an integrated information system for each crop production. This system would be a web-based collaborative system for the local farmer and the advisors who guide the crop production technically, and would be capable of providing the real-time analysis functionalities and expert knowledge. In this thesis, we proposed a component based development methodology called MCPI(Method for Crop Production Information system) which employs and re-organizes Marmi-III, the popular existing component based methodology for the large scale S/W development project. In particular, MCPI is designed to reflect the characteristics of crop production information system and for the small and medium S/W project. To show the applicability in real-world problems, we develop and evaluate a prototype which is based on our proposed methodology for the rice production farmer in mid-Choongnam area.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.11 no.1
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• pp.65-72
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• 2000

Robust design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in quality engineering. Taguchi parameter design has a great deal of advantages but it also has some disadvantages. The various research efforts aimed at developing alternative methods. In the Taguchi parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was suggested by Welch et. al. (1990) and studied by others. In this paper we make a comparative study on optimization procedures to robust design in the two different experimental design(product array, combined array) approaches the Mough the Monte Carlo simulation.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.28-32
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• 1994

본 고에서는 부분구조합성방법에 대해 지금까지 연구된 기법들을 전부 포함시키지는 못했지만 이들을 몇가지로 대별하고 이론적 배경과 특징을 개괄적으로 고찰해 보았다. 부분구조합성방법이 처음 진동해석에 도입된 초기에는 주로 계산시간의 단축과 전산기 용량을 극복하기 위한 관점 에서 이 방법이 많이 사용되고 연구되어 왔다. 전산기가 급속도로 발달된 지금에도 부분계를 독립적으로 설계 해석할 필요성과 실험결과와 이론해석결과를 결합한 해석의 필요성 등으로 계속 연구 사용되고 있다. 방법론 자체에 대한 최근의 연구경향은 이 방법의 효율성을 유지하면서 정확도 향상방안에 대한 연구가 주류를 이루고 있으며, 또 이 방법의 장점을 살려 대형구조계의 동특성 최적화에 적용하는 연구들이 많이 이루어지고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.2
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• pp.281-292
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• 2014

As the importance of algorithm trading is getting stronger, researches for artificial intelligence (AI) based trading strategy is also being more important. However, there are not enough studies about using more than two AI methodologies in one trading system. The main aim of this study is development of algorithm trading strategy based on the rough set theory that is one of rule-based AI methodologies. Especially, this study used genetic algorithm for optimizing profit of rough set based strategy rule. The most important contribution of this study is proposing efficient convergence of two different AI methodology in algorithm trading system. Target of purposed trading system is KOPSI200 futures market. In empirical study, we prove that purposed trading system earns significant profit from 2009 to 2012. Moreover, our system is evaluated higher shape ratio than buy-and-hold strategy.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.475-478
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• 2005

본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1803-1807
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• 2007

본 연구에서는 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형에 대하여 유역의 다양한 유출특성을 잘 반영할 수 있는 매개변수를 산정하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위한 최적화 알고리즘은 다목적 유전자 알고리즘인 NSGA-II를 선정하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지의 목적함수를 대상으로 다양한 함수값을 나타내는 비지배관계의 최적군을 생산하였다. 수 백개로 나타나는 최적군의 다양한 해들 중, 특정 목적함수에 대하여서만 정도가 높거나 낮은 편협한 해들을 배제하고 두루 정도가 높은 값을 나타내는 소수의 비지배해들을 추출하기 위하여 선호적 순서화 기법이 적용되었다. 그 결과 많은 해들 중 단 4개의 해가 최우선해의 위치를 갖는 것으로 나타났으며, 이러한 방법론으로 최적화된 해의 적합성을 살펴보고자 국부최적화 기법인 Powell 방법과 기존에 널리 쓰여온 유전자 알고리즘인 SGA(Simple Generic Algoritm)의 결과와 비교 검정을 수행하였다. 비교한 결과 NSGA-II를 적용하여 산정된 매개변수가 4가지 목적함수 및 관측유량과의 통계치에서 두루 양호한 결과를 나타내었다. 또한 관측유량과 함께 도식하여 살펴본 결과, NSGA-II의 최우선해가 타 자동보정 기법에 비하여 상대적으로 관측치에 보다 잘 부합되는 모의유량을 계산하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.339-341
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• 1999

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Netowork)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 교유값 문제(Generalized Eigen Value Problem)로 변환하고 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.