• 한국수자원학회논문집
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• 제41권7호
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• pp.725-735
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• 2008

최근 국내에서는 기상이변으로 인한 홍수피해가 증가하고 있으나, 환경, 경제 및 정치적 문제로 인해 댐과 같은 대규모 수공구조물의 설치가 어려우며, 이에 대안으로 천변저류지의 설치를 검토하기 시작했다. 천변저류지는 비교적 규모가 작아 대상유역에 설치가능한 후보지가 다수 존재하며, 이들 후보지를 적절히 조합할 경우 효율적인 홍수 조절효과를 기대할 수 있다. 그러나 천변저류지 후보지가 다수 존재할 경우 최대의 효과를 제공하는 조합을 결정하기는 어려우며, 특히 기존의 연구에서 천변저류지의 홍수조절효과 산정을 위해 사용한 부정류해석과 같은 수리학적 접근방법을 적용할 경우 분석에 한계가 있을 수 있다. 본 연구에서는 수문학적 접근방법을 이용하여 천변저류지의 홍수조절효과를 산정하고, 최적화 기법인 유전자알고리즘을 이용하여 다양한 경우에 대한 홍수조절효과를 효율적으로 산정하기 위한 의사결정모형을 개발하였다. 개발된 모형을 안성천수계에 적용하여 모형의 적용성을 검토하였으며, 개발된 모형은 천변저류지 계획 수립을 위한 의사결정모형으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권8호
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• pp.921-927
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• 2012

신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.

• 품질경영학회지
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• 제41권1호
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• pp.109-118
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• 2013

혼합물 성분비와 공정변수들에 관한 실험 자료가 주어진 경우에, 주어진 실험 자료를 잘 설명하는 적절한 결합모형을 찾는 것은 중요한 과제이다. 우선 모형 선택 기준에 부합하는 시작모형의 후보들을 교적모형의 범주에서 찾고, 다음으로 선택된 시작모형을 완전모형으로 간주하여, 모형의 간결성의 원칙에 따라서 완전모형의 부분모형으로 구성된 적절한 결합모형들을 찾는데, 일반적으로 여러 개의 결합모형들이 추천된다. 주어진 실험 자료에 대한 적절한 모형으로 여러 개의 모형이 추천된 경우에, 엔지니어들의 실용적인 관심사는 각각의 결합모형에 대한 반응변수의 기대값의 예측치와 예측치의 표준편차의 추정치를 동시에 최적으로 하는 최적조건의 찾기이다. 이를 위한 실용적인 방법으로 반응변수가 여러 개인 다중 반응표면 분석에서 동시 최적화 기법을 활용한 최적조건을 찾는 방법을 제안하고, 잘 알려진 혼합물성분-공정변수 실험 자료에 대해서 Design Expert 8.0을 활용하여 적절한 결합모형들을 찾고, 이 모형들을 동시에 최적화하는 최적조건 찾기가 예시된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.95-107
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• 2008

본 논문에서는 MPEG-4 AVC|H.264 SE(Scalable Extension) 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 모드 결정과정을 간략화시키는 시간적 및 공간적 계층 부호화에 따른 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 우선 시간적 계층 부호화를 위해 조기스킵(Early Skip) 알고리즘과 MHM(Mode History Map)을 이용한 고속 모드 결정법을 제안한다. 조기스킵 알고리즘은 시간적으로 이전 영상과 이후 영상에 속한 참조 매크로블록의 모드만을 후보 모드로 사용하고, GOP 내에 존재하는 참조 매크로블록의 모드들로 MHM을 구성하여, 여기에 포함된 매크로블록 모드만을 후보 로드로 사용한다. 또한, 공간적 계층 부호화를 위해서는 하위 공간 계층에 대한 MHM을 구성하고, 여기에 BL_mode 만을 추가하여 상위 공간 계층의 후보 모드로 사용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 후보 모드의 개수를 감소시킴으로써 최적 모드를 선택하기 위한 모드 결정 과정의 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 방법에 비해 율-왜곡 성능의 큰 감소 없이 시간적 계층 부호화 방법에 대해 약 52%, 공간적 계층 부호화 방법에 대해 약 47%의 복잡도를 감소시킬 수 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.555-560
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• 2002

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이며, 인덱스 검색 과정과 후처리 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭을 위한 후처리 과정의 최적화 방안에 관하여 논의한다. 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들의 후처리 과정에서 발생하는 공통적인 문제점은 인덱스 검색 과정에서 각 후보 서브시퀀스가 반환될 때마다 이들이 최종 결과에 포함되는가에 대한 여부를 판별하기 위하여 질의 시퀀스와 비교한다는 것이다. 이러한 처리 방식은 후보 서브시퀀스들을 포함하는 동일한 시퀀스를 디스크로부터 여러 번 액세스되도록 할 뿐만 아니라 동일한 후보 서브시퀀스를 질의 시퀀스와 여러 번 비교하도록 한다. 따라서 이러한 중복 작업은 서브시퀀스 매칭의 처리 성능을 심각하게 저하시키는 중요한 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 새로운 최적의 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인덱스 검색 과정에서 반환되는 모든 후보 서브시퀀스들을 이진 탐색 트리 내에 저장하고, 인덱스 검색 과정이 완료된 후에 일괄 처리 방식으로 후처리 작업을 수행한다. 이와 같은 일괄 처리 방식을 채택함으로써 제안된 기법은 위에서 언급한 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.275-279
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• 2003

2002년 현재 서울시는 99.99%에 이르는 높은 상수도 보급율에 비하여 유수율은 선진국의 수준에 이르지 못하고 있는 실정이다. 이는 정수장에서 배수지까지 연결되는 송수관과 배수지에서 각 가정으로 보낼 때 사용되는 배급수관에서의 누수 발생이 주 원인이며, 이는 곧 체계적인 관망 설계 및 운영이 미흡하기 때문인 것으로 지적되고 있다. 상수관로의 누수현상을 해결하고 효과적인 관리를 위한 근본적인 대책으로 노후관로의 교체가 필요하게 된다. 또한 노후관망 교체 등 유사시에 안정적인 상수의 공급을 위해 배수지간을 연결하는 대안 관로를 둘 필요가 있으며, 이러한 관망의 경로를 적절하게 설계해야 하는 것도 주요한 상수 공급 문제 중의 하나이다. 2000년 서울시 수도 정비 기본 계획의 관망 정비계획에 따르면 배수관리를 원활하게 하고 누수를 효율적으로 탐지·방지하기 위한 가장 이상적인 관망구성은 배수지 중심의 블록 시스템으로 보고 있다. 이와 같은 문제점들을 기반으로 하여, 본 연구는 GIS를 이용하여 효과적으로 노후관망을 관리하고, 대안 관망경로를 구축하는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 배수지를 중심으로 한 블록 단위기반의 관망 노후도를 체계적으로 분석하는 시스템과 함께, 유사시를 대비한 최단/최적의 대안 경로를 산출하는 시스템을 구현하여 이를 서울 일부지역에 적용하여 그 유용성을 점검하였다. 상수도 관망의 설치 계획은 상수도 시설의 규모의 확장과 시설계량에 있어 대규모의 비용과 시간이 요구되는 특성을 가지고 있기 때문에 시설투자에 있어 정확한 예측과 분석을 통해 이루어져야 한다. 본 연구에서는 이러한 예측과 분석의 의사결정을 지원할 수 있는 상수도 배수 블록 노후도 관리 시스템과 최단/최적 연결 경로 산출 시스템을 구현해 봄으로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 상수도의 관망 노후도의 분석을 화면상에서 다양한 요소별로 하게 함으로써 넓은 공간에서의 관망의 관리를 효과적으로 할 수 있게 해준다. 2. 또한 이와 함께 대안 관망들을 사용자가 직접 대화식으로 빠르게 설계하고 이들의 경로와 공사비용 등을 산출해 봄으로써, 후보 최적 경로들을 공간적, 정량적으로 비교하는 것이 용이하다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제24회 춘계학술대회논문집
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• pp.215-218
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• 2005

로켓엔진 연소기의 분사면 냉각성능을 개선하기 위한 연료 매니폴드의 최적형상을 제시하였다. 매니폴드의 형상은 분사균일성을 최대한 유지하면서 분사면 중심의 냉각성능을 높일 수 있어야 한다. 이를 위하여 7가지 후보 형상에 대하여 냉각성능을 비교한 결과 분사기 2-3열과 9-10열 사이에 분할 판이 설치된 형상이 최적인 것으로 판단된다. 분사균일성은 설계원형과 유사한 수준이며 분사면의 최고온도는 $27\%$ 감소하였다. 또한 매니폴드의 형상 변화에 의한 추가적인 압력강하는 거의 없을 것으로 예측되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.81-88
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• 2009

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 액션 게임에서 지능 캐릭터의 경로 탐색 방법을 제안하였다. 실험방법으로는 유전자 알고리즘의 특성을 살려 이동 캐릭터가 최단 경로를 선택 할 뿐만 아니라 최적경로 탐색이 가능하도록 하였다. 이 때 염색체의 코드화를 그대로 적용할 경우 많은 치사 유전자가 발생하는데 이 문제를 DNA의 행동 특성의 스플라이싱 방법을 이용하여 해결하였다. 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 지능 캐릭터가 경로를 탐색하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.455-457
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• 2003

DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. O1igonucieotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다［1.2］. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 일어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서얼의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며. 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적합한 probe 집합을 찾을 수 있었다.