• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.163-170
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• 2003

본 논문에서는 로버스트 파라미터(robust parameter) 설계에서 다특성(multiple quality characteristics)인 경우 제어인자의 동시 최적화 조건을 찾는 방안으로 인자분석(factor analysis)에 의한 최적화 방안을 제시한다. 또한 하나의 사례를 들어 제안한 방안과 기존의 방안을 비교 연구하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.46-47
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• 2007

전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.329-330
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• 2007

본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.377-382
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• 2007

This paper proposes a training algorithm for global optimization of the parameters of radial basis function networks. Since conventional training algorithms usually perform only local optimization, the performance of the network is limited and the final network significantly depends on the initial network parameters. The proposed hybrid simulated annealing algorithm performs global optimization of the network parameters by combining global search capability of simulated annealing and local optimization capability of gradient-based algorithms. Via experiments for function approximation problems, we demonstrate that the proposed algorithm can find networks showing better training and test performance and reduce effects of the initial network parameters on the final results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2830-2832
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• 1999

신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.599-600
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• 2023

본 연구는 한국 주식 시장인 KRX 데이터에 중점을 둔 투자 전략의 최적화를 목표로 하였다. 전통적인 기술 분석 방법은 투자자들의 경험에 의존하여 파라미터를 선택하였다. 하지만 이 연구에서는 기존의 경험에 기반한 파라미터 선택 대신 유전 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화했다. 결과적으로, 이 전략은 상승장과 하락장 모두에서 buy-and-hold 전략보다 더 나은 성과를 보였다. 이는 기술 분석의 파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 더 효과적인 투자 전략 개발의 가능성을 보여준다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.17 no.1
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• pp.17-22
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• 2008

Double-binary turbo code has been adopted as an error control code of various future communication systems including wireless metropolitan area networks(WMAN) due to its powerful error correction capability. One of the components affecting the performance of turbo code is internal interleaver. In 802.16 d/e system, an almost regular permutation(ARP) interleaver has been included as a part of specification, however it seems that the interleaver is not optimized in terms of decoding performance. In this paper, we propose three optimization methods for the interleaver based on spatial distance, spread and minimum distance between original and interleaved sequence. We find optimized interleaving parameters for each optimization method and evaluate the performances of the proposed methods by computer simulation under additive white Gaussian noise(AWGN) channel. Optimized parameters can provide up to 1.0 dB power gain over the conventional method and furthermore the obtainable gain does not require any additional hardware complexity.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.467-470
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• 2005

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.77-81
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• 2001

본 논문은 현재 국내 디지털 오디오 방송의 잠정 표준으로 채택된 Eureka-147 시스템에서의 멀티미디어 전송 프로토콜 규약인 MOT(Multimedia Object Transfer) 프로토콜을 적용하여 멀티미디어 파일을 전송할 경우의 성능 분석 및 파라미터 최적화 방법을 제시하였다. MOT 프로토콜은 멀티미디어 파일을 전송하는 세그먼트 크기, 세그먼트 반복횟수와 같은 파라미터 설정값에 따라서 FER(File Error Ratio)이 변화하므로, 성능을 최적화하기 위한 파라미터 설정이 중요하다. 세그먼트 내에서 비트 사이의 오류 사건이 독립이라는 가정하에서 MOT 파라미터 설정값을 찾는 이론적 수식을 제안하였고, 이동 채널 환경의 시뮬레이션을 통하여 이론식과 비교하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5B
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• pp.592-598
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• 2001

IMT-2000에서는 이미 터보코드가 채널코딩 기법으로 제안되어 있으며 특별히 3GPP 규격에서는 제한길이 4인 1/3 터보코드가 채택되어 있다. 기존의 논문에서는 일반적인 터보 코드의 성능에 대한 분석이 많이 제시되어 왔으나, 3GPP 규격의 터보 복호를 위한 SOVA 복호기의 성능 파라미터 추출과 그에 따른 성능 분석 수행되지 않았다. 본 연구에서는 효율적인 구조의 3GPP SOVA 복호기를 설계하기 위해서 외부정보의 스케일링과 신뢰도 갱신길이 라는 두 가지 파라미터에 따른 SOVA 복호기의 성능을 분석하고 최적의 파라미터 값을 제시하고자 한다. 이 파라미터의 최적화를 위하여 C++를 이용한 모의실험 결과, 3GPP 규격의 (13,15) 1/3 코드에서 스케일링 값은 1/2로 신뢰도 갱신길이는 10으로 최적화 되었다.