• 한국전자파학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1201-1208
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• 2009

도래각 추정 알고리즘의 분해능은 배열 안테나 개구면의 크기에 비례한다. 따라서 인접한 코히런트 신호를 개구면이 작은 배열 안테나를 이용하여 분해하는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 가상 확장 배열 안테나에 대한 공간 스펙트럼들의 특성을 이용하여 분해능을 향상시키는 방안을 제시하였다. SNR이 -10 dB에서 0 dB를 갖는 코히런트 신호가 원형 배열 안테나에 입사할 경우를 시뮬레이션한 결과, 표준 DML 알고리즘은 입사 신호를 전혀 분해할 수 없었으나, 제안한 DML 알고리즘은 100 % 분해 가능함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.748-753
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• 2005

Among processes to manufacture parts from footwear materials like upper leathers, one of the most essential processes is the cutting one optimally arranging lots of parts on raw footwear materials and cutting. A new nesting strategy was proposed for the 2-dimensional part layout by using a two-stage approach, where which can be effectively used for water jet cutting. In the initial layout stage, a SOAL(Self-Organization Assisted Layout) based on the combination of FCM(Fuzzy C-Means) and SOM was adopted. In the layout improvement stage, SA(Simulated Annealing) based approach was adopted for a finer layout. The proposed approach saves much CPU time through a two-stage approach scheme, while other annealing-based algorithm so far reported fur a nesting problem are computationally expensive. The proposed nesting approach uses the stochastic process, and has a much higher possibility to obtain a global solution than the deterministic searching technique. We developed the automatic nesting software of NST(ver.1.1) software for footwear industry by implementing of these proposed algorithms. The NST software was applied by the optimized automatic arrangement algorithm to cut without the loss of leathers. if possible, after detecting damage areas. Also, NST software can consider about several features in not only natural loathers but artificial ones. Lastly, the NST software can reduce a required time to implement generation of NC code. cutting time, and waste of raw materials because the NST software automatically performs parts arrangement, cutting paths generation and finally NC code generation, which are needed much effect and time to generate them manually.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.409-416
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• 2009

This paper presents a tool called Quality-Cost optimization system (QCOS), which integrates Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) and Quality Function Deployment (QFD), for tradeoff between quality and cost of the unitized metal curtain-wall unit. A construction owner as the external customer pursues to maximize the quality of the curtain-wall unit. However, the contractor as the internal customer pursues to minimize the cost involved in designing, manufacturing and installing the curtain-wall unit. It is crucial for project manager to find the tradeoff point which satisfies the conflicting interests pursued by the both parties. The system would be beneficial to establish a quality plan satisfying the both parties. Survey questionnaires were administered to the construction owner who has an experience of curtain-wall project, the architects who are the independent assessor, and the contractors who were involved in curtain-wall design and installation. The Customer Requirements (CRs) and their importance weights, the relationship between CRs and Technical Attributes (TAs) consisting of a curtain-wall unit, and the cost ratios of each components consisting curtain-wall unit are obtained from the three groups mentioned previously. The data obtained from the surveys were used as the QFD input to compute the Owner Satisfaction (OS) and Contractor Satisfaction (CS). MOGA is applied to optimize resource allocation under limited budget when multi-objectives, OS and CS, are pursued at the same time. The deterministic multi-objective optimization method using MOGA and QFD is extended to stochastic model to better deal with the uncertainties of QFD input and the variability of QFD output. A case study demonstrates the system and verifies the system conformance.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.73-82
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• 2010

전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권4호
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• pp.339-351
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• 2022

Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.331-344
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• 2002

본 연구의 목적은 홍수유출해석을 위한 확정론적 유출모형의 개발에 있으며, 유출과정은 비 선형으로 취급하여 단순화시킨 개념적 모형을 유역유출모형으로 제시하였다. 개념적 모형의 구조는 지표유출을 일으키는 지표면과 지표하유출을 일으키는 토양층으로 구분하고 이들 각 구조를 지표와 지표하로 나누어 유출과정을 개념화하였으며, 지표흐름의 지체효과는 부탱크를 도입하여 나타내었다. 지표하 구조에서 중간 및 지표하 흐름의 성분들은 수치 filter를 이용하여 분리하였다. 유출계수 $\alpha$$_2$는 선행강우지수의 함수로 표현하였으며, 지표흐름에 관계되는 매개변수인 유출계수($\alpha$$_1$, $\alpha$$_{11}$)는 민감도를 분석하여 결정하였다. 본 연구에서 개념적 모형의 알고리즘은 효용도를 기준으로 자동 추출되게 하였으며, 개념적 모형에서 시뮬레이션시킨 결과는 실측 홍수수문곡선에 매우 접근하고 있음은 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1A호
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• pp.45-52
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• 2009

기존의 구조물의 설계에서는 안전성 및 경제성 등을 향상시키기 위해서 시방서에 명시된 설계지침을 제약조건으로 하여 확정론적 최적설계를 수행하는 것이 일반적이다. 하지만, 구조물의 설계에는 본질적으로 재료성질, 작용하중 및 시공오차 등의 불확실성이 내포되어 있으며, 이러한 불확실성과 경제성을 동시에 고려한 설계가 보다 더 합리적인 설계라 할 수 있다. 기존의 확정론적 최적설계에서는 이러한 불확실성을 고려하기 위하여 결정론적인 안전율을 도입하여 설계하지만, 이러한 경우 각 한계상태 및 파괴모드에 대한 일관된 안전성 및 신뢰도 수준을 확보하지 못한다. 최근에 이러한 불확실성 및 경제성을 동시에 고려하는 신뢰도 기반 최적설계에 대한 연구가 수행되고 있다. 신뢰도 기반 최적설계는 확률구속조건을 평가하는 방법에 따라 RIA(reliability index approach) 및 PMA(performance measure approach)로 구분된다. 일반적으로 PMA가 RIA 보다 안정성 및 효율성 측면에서 더 우수하다는 비교연구가 수행된 바 있다. 하지만 아직도 대형구조해석을 필요로 하는 경우에는 계산비용이 과다하여 최적설계가 불가능하므로 보다 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 계산비용을 줄이면서도 안정적으로 수렴하는 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안한다. PMA에 적합한 응답면 기법을 개발하였으며, 한계상태식의 근사는 이동최소자승근사법을 사용하였다. 이로부터 더 적은 표본점의 추출만으로 더욱더 정확한 응답면 함수를 얻게 되어 정확도 및 효율성을 개선할 수 있었다. 수학적 문제 및 10-bar truss 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.497-509
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• 2008

현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2019

금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3A호
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• pp.193-200
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• 2010

구조물을 설계함에 있어서 작용하중, 재료특성 및 제작오차 등의 불확실성을 고려하여 안전성을 확보함과 동시에 경제적 효율성을 고려해야 한다. 이에 대한 가장 합리적인 해결방안으로서, 불확실성과 경제성을 동시에 고려하는 시스템 신뢰도 기반 최적설계 분야에 대한 관심이 증대되었으며 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 많은 시도가 이루어졌다. 기존의 확정론적 최적설계와는 다르게 시스템 신뢰도 기반 최적설계는 요소 확률구속조건 및 시스템 확률구속조건에 대한 평가를 수행해야 한다. 하지만, 요소 신뢰도 지수 및 시스템 신뢰도 지수를 매 확률구속조건을 평가할 때마다 산정해야 하므로 대형구조해석이 필요한 경우에는 과도한 계산시간이 요구된다. 따라서, 대형구조해석을 필요로 하는 경우에 대하여 보다 효율적인 SRBDO 알고리즘 개발이 필요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 성능치 접근법을 이용하여 보다 더 안정적이고 효율적인 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 신뢰도 기반 최적설계에 효과적으로 적용된 성능치 접근법은 직접적으로 신뢰도 지수 및 파괴확률을 산정할 수 없어 시스템 신뢰도 기반 최적설계에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분과 시스템 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분으로 나누어, 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계에 성능치 접근법을 적용하였다. 시스템 신뢰도 지수가 목표 시스템 신뢰도 지수를 만족할 때까지 각 요소 한계상태에 대한 목표 신뢰도 지수를 변경하면서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하였다. 수학적 문제 및 트러스 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.