• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제9권2호
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• pp.217-224
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• 2005

모드자료를 이용한 SI기법을 효과적으로 적용하기 위하여 최적 모델을 선택하는 방법을 제안하였다. 축소된 유한요소 모델 대신 가능한 상세한 유한요소 모델을 정하고 SI기법으로 식별하였다. 다만 미지변수의 수를 조절하기 위하여 부재그룹 개념을 도입하였다. 최적 모델은 시도된 부재그룹 경우 중에서 최소의 통계적 오차를 갖는 것으로 선택하였다. 본 논문에서는 단경간 box-girder교에 대한 예제 수행을 통하여 제안된 방법을 검토하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.145-148
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• 2000

이 논문에서는 2차원 얼굴 좌표데이터를 합성하기 위한 음성과 영상 동기화 알고리즘을 제안한다. 영상변수의 획득을 위해 화자의 얼굴에 부착된 표시를 추적함으로써 영상변수를 획득하였고, 음소정보뿐만 아니라 운율정보들과의 영상과의 상관관계를 분석하였으며 합성단위로 시각소에 기반한 코퍼스를 선택하고, 주변의 음운환경도 함께 고려하여 연음현상을 모델링하였다. 입력된 코퍼스에 해당되는 패턴들을 lookup table에서 선택하여 주변음소에 대해 기준패턴과의 음운거리를 계산하고 음성파일에서 운율정보들을 추출해 운율거리를 계산한 후 가중치를 주어 패턴과의 거리를 얻는다. 이중가장 근접한 다섯개의 패턴들의 연결부분에 대해 Viterbi Search를 수행하여 최적의 경로를 선택하고 주성분분석된 영상정보를 복구하고 시간정보를 조절한다.

• 대한교통학회지
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• 제10권2호
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• pp.43-54
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• 1992

전통적인 신호제어모형은 다음의 두가지 결점을 내포하고 있다. 신호현시의 방법을 적정화하는 점이다. Rouphail(1990)은 전통적으로 행해온 신호주기와 녹색시간분할의 적정화에서 더 나아가 현시방법(signal timing)과 좌회전의 문제를 동시적으로 적정화 시킬 수 있는 모형을 제시한 바 있다. 그러나 Rouphail의 모형은 4개 현시에 국한되었고 현시방법(또는 현시의 선택)도 대단히 제약적이었다. 본연구는 이러한 Rouphail의 모형을 실제상황 에 보다 일반성있게 적용할 수 있도록 확장하는 연구이다. 여기서는 현시방법(또는 선택하는 현시으 형태와 수)을 확대시키고 또 연속변수와 이산변수를 동시에 적정화시키는 혼합정수선형계획법을 적용한 컴퓨터 모형을 구성하고 이를 사례 지역에 적용하엿다. 분석결과는 본 모형이 Rouphail 모형과 비교할 때 현시방법의 선택문제에 있어서 뿐만 아니라 좌회전(비보호, 보호 또는 혼합적)현시의 처리에 있어서 훨씬 더 효율적임을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.17-27
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• 2010

분류분석에 사용되는 k-최근접이웃 분류기에 유전알고리즘을 적용하여 의미 있는 변수들과 이들에 대한 가중치 그리고 적절한 k를 동시에 선택하는 알고리즘을 제시하였다. 다양한 실제 자료에 대하여 기존의 여러 방법들과 교차타당성 방법을 통하여 비교한 결과 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문에서는 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학기 위한 다단계 절차 중 객체 추출 단계에서 선 클러스터링을 통해 불필요한 정제 결합단계를 축소하고, 영역 전문가의 선택으로 영역모델링에 가장 가까운 객체 후보군을 제시하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가에게 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하였다. 하지만 영역 전문가가 제시하는 영역 모델링이 존재한다면 정제 결합단계이전에 최대한의 선 클러스터링을 통해서 영역 모델링과 가장 유사한 통합 객체를 제시할 수 있고, 정제 결합 단계를 선 클러스터링을 통해서 축소할 수 있으며 이를 통해서 객체 후보군과 영역모델링의 유사도를 향상 시키며 클러스터링에 따른 시간과 공간을 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 모델링과 사용자의 함수, 전역변수의 선택을 통해 영역 모델링에 가장 유사한 객체 후보군을 찾는 선 클러스터링 알고리즘 제안 하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.551-557
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• 2019

생산 공정에서 발생하는 비정상적인 이상 (fault)의 진단 (diagnosis)은 고품질의 제품을 생산함에 있어 필수적이라 할 수 있다. 회분식 공정 (batch process)과 같이 부가가치가 큰 반도체나 의약품 등의 첨단 제품을 생산하는 공정에서는 더욱 실시간 진단의 역할이 커지고 있다. 본 연구에서는 회분식 공정으로부터 얻은 측정 데이터와 비선형 분류(nonlinear classification)에 기초한 실시간 이상 진단 체계에 있어서 변수선택과 미래값 추정 기법이 진단 성능에 미치는 영향을 평가한다. 공정 변수 중 진단에 필수적이며 기여도가 높은 변수만을 선택하여 진단 모델 (diagnosis model)을 구성함으로써 진단 성능의 향상을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 여러 변수선택 (variable selection) 기법들의 진단 성능을 비교 평가한다. 또한, 현재 진행 중인 회분식 조업 데이터는 종료되기 이전에는 진단에 필요한 전체 데이터를 얻을 수 없으므로 현재 시점에서 측정되지 못한 미래 측정값 (future observations)이 추정되어야 한다. 미래값 추정방법들의 선택이 변수선택과 분류기반 진단 관점에서 진단 성능에 어떻게 영향을 주는지 평가한다. 폴리염화비닐 회분식 공정에 대한 사례 연구를 수행하여 최적의 변수선택과 미래값 추정방법을 도출하였다. 변수선택 방법에 따라 최대 21.9%와 13.3%의 성능 향상을 보였으며 미래값 추정방법에 따라서는 최대 25.8%와 15.2% 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2009

본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2095-2096
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정하기 위한 유전론적 접근을 소개한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개별적인 방법과 동시적인 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.197-206
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 탄성 최적설계 방법을 제시하였다. 제안한 비선형 탄성해석은 종래 설계의 단점 즉 탄성해석 후 비선형 효과를 고려하기 위하여 $B_1$, $B_2$ 계수를 사용하는 불합리성을 극복하였다. 유전자 알고리즘은 다윈(Darwin)의 적자생존의 개념을 기본으로 선택, 교배 및 돌연변이라는 세 가지 연산을 수행함으로써 최적설계에 필요한 설계변수 즉 부재 단면을 형성하여, 제약조건을 모두 만족하는 최소 구조물 중량을 제공하는 설계변수를 선택하면서 최적설계를 수행하였다. 목적함수로는 구조물의 총중량을 사용하였으며, 제약조건식으로는 하중저항능력, 사용성 및 연성도를 사용도를 사용하여 최적설계를 수행하였다. 2차원 강뼈대 구조물, 3차원 강뼈대 구조물, 그리고 3차원 강아치교의 설계예제를 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9A호
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• pp.1091-1100
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• 2004

본 논문은 최적 모듈 선택 아키텍쳐 합성을 위한 천력 감소 Force-directed 스케줄링을 제안한다. 제안한 전력 강소 스케줄링은 행위 수준 언어를 업력으로 스위칭 활동-(switching activity) 을 고려하여 기존의 FDS 스케쥴링을 저 전력으로 고려한 FDS_LP 앙고리듬을 수행한다. 제안한 FDSL LP 알고리듬은 스위칭 활동을 최소로 하는 동적 파워를 포스 개념에 적용하여 전력 감소를 수행한다. 모듈 선택에서는 전력, 면적, 지연의 매개 변수를 고려하여 최척 모율 성택 RT 라이브러리를 구축한다. 구축한 RT 라이브러리에서 최적 파라메터를 구하기 위해서 프렌치 앤드 바운드 방법을 사용한 최걱 요율 선택 방법을 제안한다. 비교 실험에서는 최적 모율 선택을 고려한 제안한 FDS LP 앙고리듬과 기존의 FDS 알고리듬간의 전력 차이를 비교하여 최대 23.9 % 까지 전력 감소를 얻을 수 있다.