• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.2
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• pp.255-262
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• 2015

In the absence of a deterministic algorithm for economic load dispatch optimization problem (ELDOP), existing algorithms proposed as solutions are inevitably non-deterministic heuristic algorithms. This paper, therefore, proposes a balance-and-swap algorithm to solve an ELDOP. Firstly, it balances the initial value to ${\Sigma}P_i=P_d$ by subsequently reducing power generation for each adult-step and baby-step and selects the minimum cost-generating method. Subsequently, it selects afresh the minimum cost-generating method after an optimization of the previously selected value with adult-step baby-step swap and giant-step swap methods. Finally, we perform the $P_i{\pm}{\beta}$, (${\beta}=0.1,0.01,0.001,0.0001$) swap. When applied to the 3 most prevalently used economic load dispatch problem data, the proposed algorithm has obtained improved results for two and a result identical to the existing one for the rest. This algorithm thus could be applied to ELDOP for it has proven to consistently yield identical results and to be applicable to all types of data.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.5 no.2
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• pp.253-278
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• 1996

본 연구는 전력사업에서 공급설비가 다양할 때 계절 시간대별 요금에서 최적투자 및 가격정책을 도출하기 위한 동태적 분석방법을 제공하는 데 있다. 이를 위하여 수요의 교차 가격탄력성을 고려한 동태적 모형을 설정하여 최대원리법(Maximum Principle)을 적용하였으며, 최적해 도출시 해석적 방법을 이용하여 모형의 수리적 해석에 대한 방법론을 제시하였다. 특히 순 사회편익을 목적함수로하고 이를 최대화하는 제어변수를 설비투자로하여 각 시간경로 (Time Path)에 따른 최적 가격이 단기 및 장기 한계비용과 어떻게 연관되는지를 보여주었다. 또한 제어변수인 설비투자가 계속적인 수요증가가 발생하는 시간경로에 따라 최적값이 어떻게 변하는지도 보여 주었다.

• IE interfaces
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• v.8 no.3
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• pp.231-239
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• 1995

일반적으로 공정설계자는 실제 절삭을 위하여 각 공정의 표준 절삭조건에 대하여 적적한 보정을 수행한다. 이러한 보정과정에서 사용되는 지식은 경험에 바탕을 둔 것이므로 이의 시스템화는 경험 지향적인 방법론(Experience-Oriented Method)을 요구한다. 본 논문에서는 밀링 공정을 대상으로, 검색된 표준 절삭조건에 대하여 최적의 절삭조건을 결정하기 위한 방법과 제안된 방법에 의해 개발된 시스템을 소개한다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.2
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• pp.25-27
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• 1994

최적설계에 대한 두번의 특집을 통해 최적설계, 다목적함수, 민감도 해석, 재설계, 지식기반시스템, 유전적 알고리듬, 신경회로망 등 새로운 방법들이 많이 소개되었다. 이들을 이론적인 배경에 의해 분류하면, 최적화 이론과 인공지능의 두 가지로 크게 나누어 볼 수 있다. 하지만 한편으로는 이들을 '어떻게 하면 더 나은 설계를 할 수 있는가\ulcorner'하는 한가지 목표를 달성하기 위해 제안되고 있는 여러가지 도구들로도 이해될 수 있다. 이글에서는 이 다양한 방법들에 대한 관련성을 설계 방법론이라는 관점에서 설명을 시도하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.434-437
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks： SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.18-120
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• 2001

고객에게 원하는 정보를 제공하기 위해서는 데이터의 설계, 개발 및 이용에 있어 최적화된 데이터의 모델링 및 구조화가 매우 중요하며, 이를 통해 사용자에게 적기에 고품질의 데이터를 제공하는 것이 무한 경쟁시대에서 생존을 위한 핵심 요소이다. 특히, 우리는 인터넷의 출현으로 오프라인 기업에서 오라인 기업으로 급속한 전환과 기업간, 기업과 고객간, 기업과 정부간 보다 넓게는 전세계의 국가를 하나로 엮는 정보유통 시대에 살고 있다. 인터넷 상거래의 활성하와 전자정부 구현 등에서 기업 생존의 핵심 요소는 방대한 양의 데이터를 어떻게 공유하고 유통시키며, 양질의 데이터를 구축 하느냐 이다. 본 고에서는 기존 시스템의 컨버젼이나 마이그레이션 또는 이질적 시스템 통합과정에서 그리고 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 품질을 향상시키기 위해 필요한 데이터 품질문제를 알아보고, 체계적으로 데이터 품질을 추출 및 표현하기 위한 방법론을 제안하며, 이를 개선 발전시키기 위한 연구방향을 소개한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.21 no.2 s.98
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• pp.98-106
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• 2006

실시간 우편물류는 고객, 우편물류 담당자 그리고 운영자에게 적절한 정보를 적절한 시간에 제공하는 것이며, 우편물류 흐름과 물품을 실시간으로 통제, 관리하는 것이다. 실시간 우편물류는 기능적 요소와 경영성과 요소가 있다. 기능적 요소는 실시간 추적, 실시간 통제 그리고 실시간 모니터링이며, 경영성과 요소는 우편업무 흐름 관리와 우편업무 흐름의 최적화이다. 본 연구에서는 실시간 우편물류 구축을 위한 자동화와RTE 기술을 분석한다. 또한 자동화와 RTE 기술 도메인 아래에서 유비쿼터스, RFID, USN 등과 같은 인프라와 BPM, EAI, BAM, BI 시스템의 통합을 통한 실시간 우편물류구축을 위한 적용 방법론을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.113-115
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• 2012

전사체(transcriptome) 분석이란 주어진 조건 하에서 현재 세포 내에 발현된 모든 트랜스크립트의 종류와 양을 밝히는 것을 의미하며, 분석 결과는 질병 관련성/유전적 요인 규명 등의 연구에 직접 활용한다. 우리는 선행 연구에서 RNA-Seq 데이터를 이용하여 선택 스플라이싱 과정에 의하여 생성되는 모든 트랜스크립트의 유형을 분류/추출하는 새로운 방법론을 제안한 바 있다. 그 후속 연구로서 본 연구에서는 시간/공간 효율적인 알고리즘 구현을 위한 최적화 방법론을 제안하고, 실용화를 위한 전사체 분석 도구 개발에 대하여 논한다. 개발된 전사체 분석 도구에서는 기존의 분석 도구와 달리 RNA-Seq 데이터의 단계적 분석 결과를 시각적 뷰어를 통하여 검색 가능하며, 이들 기능은 복잡한 전사체 분석 결과의 이해와 타당성 검증에 활용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.476-479
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• 2021

DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2015.05a
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• pp.25-25
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• 2015