• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-22
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• 2008

이중 이진 구조의 터보부호는 우수한 성능을 기반으로 무선 도심영역네트워크(wireless metropolitan area networks, WMAN)를 포함한 각종 차세대 통신 시스템의 표준으로 채택되고 있다. 이러한 이중 이진 구조 터보부호를 구성하는 요소 중의 하나가 인터리버인데 802.16 d/e 시스템의 경우 유사정형순환(almost regular permuation, ARP) 인터리버를 사용하고 있으나 파라미터들이 최적화 되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 인터리빙 파라미터 최적화를 위해 인터리빙 전, 후의 공간적 거리, 스프레드, 부호어 간의 최소 거리를 고려한 세 가지 최적화 방안을 제시하고 각각의 경우에 있어서 최적의 파라미터들을 찾는다. 성능 평가를 위해 가산성 백색가우시안 잡음 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 파라미터에 의한 성능과 제안 방법들에 의해 최적화된 파라미터들을 적용한 성능들을 비교, 분석하였다. 제안 파라미터를 적용할 경우 블록 크기에 따라 최대 1.0 dB의 전력 이득을 얻을 수 있음을 검증하였으며, 이러한 이득은 단순한 파라미터 변경 만으로 이루어지므로 기존 시스템의 복잡도를 전혀 증가시키지 않는다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권5B호
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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.