• The Korean Journal of Food And Nutrition
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• v.25 no.1
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• pp.17-25
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• 2012

이 연구는 블루베리 즙을 첨가하여 젤리의 제조조건을 최적화하고자 하였다. 16개의 블루베리 즙을 이용한 젤 시료는 Design Expert 프로그램을 이용하여 제조하였으며, 최적화를 위해 블루베리 즙(100~200 g), 설탕(40~160 g), 젤라틴(8~20 g)의 양을 독립변수로, 텍스처, pH, 관능평가 항목을 종속변수로 각각 선정하였다. 반응표면 분석법을 사용하기 위한 실험설계로 중심합성계획을 이용하였다. 각 항목별 최적조건은 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)과 모형적 최적화(graphical optimization)를 통하여 선정하였으며, 그 중 가장 높은 desirability를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측(point prediction)을 통해 도출한 결과, 각 독립변수의 예측된 블루베리 즙을 첨가한 젤리의 최적값은 블루베리 주스 133.63 g, 설탕 160.0 g, 젤라틴은 12.78 g이었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.3
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• pp.441-453
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• 2008

We analyzed Korean professional basketball and baseball players salary under the assumption that it depends on the personal records and contribution to the team in the previous year. We extensively used data visualization tools to check the relationship among the variables, to find outliers and to do model diagnostics. We used multiple linear regression and regression tree to fit the model and used cross-validation to find an optimal model. We check the relationship between variables carefully and chose a set of variables for the stepwise regression instead of using all variables. We found that points per game, number of assists, number of free throw successes, career are important variables for the basketball players. For the baseball pitchers, career, number of strike-outs per 9 innings, ERA, number of homeruns are important variables. For the baseball hitters, career, number of hits, FA are important variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.295-304
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• 2010

Coating thickness is one of target variables in quality control process in steel industry. To predict coating thickness and to control quality of anti-fingerprint steel coils, ultraviolet-visible spectra are measured. We propose a variable-interval selection procedure based on the variable importance in projection in partial least square model. Using the proposed variable interval selection method, prediction performance gets better in the reduced model than the full model with full spectra absorbance. It is also shown that the first differencing as a data preprocessing technique does work well for the prediction of coating thickness.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.658-660
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• 1999

본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.282-286
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• 2011

토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.2
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• pp.1066-1073
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• 2014

This paper presents a new design method of optimal control of system which are changed the system parameters. The method used for this purpose are the Lagrange interpolation method and Pole's Moving range method. We selects a system within the scope of the changing the system parameters. Using pole's moving range we calculated the state weighting matrix of optimal control. The optimal controller is designed by Lagrange interpolation method of the state weighting matrix. We are compared with a traditional optimal controller and proposed method by simulation. The simulation showed that the proposed method is better control performance than traditional method of optimal controller.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.127-135
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• 2011

Efficient ordering of decision variables is one of the methods that find solutions quickly in the depth first search using backtracking. At this time, development of variables ordering algorithms considering dynamic and static properties of the problems is very important. However, to exploit optimal variable ordering algorithms appropriate to the problems. In this paper, we propose a problem classifying rule which provides problem type based on variables' properties, and use this rule to predict optimal type of variable ordering algorithms. We choose frequency allocation problem as a DS-type whose decision variables have dynamic and static properties, and estimate optimal variable ordering algorithm. We also show the usefulness of problem classifying rule by applying base station problem as a special case whose problem type is not generated from the presented rule.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.6 no.1
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• pp.14-17
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• 1978

In response surface experiments, a polynomial regression model is often used to fit the response surface to explore the functional relationship between a response variable and several independent variables, and to determine the optimum operating conditions, which would be desirable to control the quality of industrial products. The problem considered in this paper is that of selecting subsets of polynomial terms from a given polynomial model so as to achieve "improved" response surfaces in estimation of the response. Such improvement in fitting the response surfaces would be very helpful to determine the optimum operating conditions and to explore the functional relationship with better precision. A criterion is proposed for selection of polynomial terms and illustrated with an industrial example.