• 한국정밀공학회지
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• 제14권6호
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• pp.121-127
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• 1997

Multilayer feedforward networks may be applied to identify the deterministic relationship between input and output data. When the results from the network require a high level of assurance, consideration of the stochastic relationship between the input and output data may be very important. Variance is one of the effective parameters to deal with the stochastic relationship. This paper presents a new algroithm for a multilayer feedforward network to learn the variance of dispersed data without preliminary calculation of variance. In this paper, the network with this learning algorithm is named as a variance learning neural network(VALEAN). Computer simulation examples are utilized for the demonstration and the evaluation of VALEAN.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.166-168
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• 2015

Line of Balance (LOB) method is suitable to schedule construction projects composed of repetitive activities. Since existing LOB based repetitive project scheduling methods are deterministic, they do not lend themselves to handle uncertainties involved in repetitive construction process. Indeed, existing LOB scheduling dose not handle variability of project performance indicators. In order to bridge the gap between reality and estimation, this study provides a stochastic LOB based scheduling method that allows schedulers for effectively dealing with the uncertainties of a construction project performance. The proposed method retrieves an appropriate probability distribution function (PDF) concerning project completion times, and determines favorable start times of activities. A case study is demonstrated to verify and validate the capability of the proposed method in a repetitive construction project planning.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.133-139
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• 2011

산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만， 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.671-680
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• 2016

본 연구에서는 통행시간과 점유율의 융합 정보를 이용하는 새로운 실시간 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호운영에 적용하였으며, 통행시간으로 부터 산정한 포화도를 신호제어에 이용하기 위한 프로세스를 개발하였다. 결정적 지체모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬 길이를 생성하고, 대기행렬 길이를 다시 포화도로 변환하는 과정이 적용되었다. 또한 통행시간 기반 포화도와 루프검지기 포화도를 융합해 신호시간이 산정되도록 하였다. 신호제어 알고리즘의 효과평가를 위해 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태에서 기존 루프검지기 기반 실시간 신호제어 대비 최대 27%의 지체 감소 효과를 확인하였다. 또한 과포화 및 검지기 고장상황에 대한 효과적이고, 유용한 대응이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서는 교통신호제어시스템과 교통정보시스템의 교통정보 통합이용 방안을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.786-790
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• 2009

본 논문에서는 불완전한 인식과 비결정적 동작을 함께 포함한 조건부 계획문제를 풀기 위한 새로운 휴리스틱 탐색 알고리즘 HSCP를 소개한다. HSCP 탐색 알고리즘은 하나의 완전한 해 그래프가 구해질 때까지 AND-OR 탐색시도를 반복한다. HSCP 알고리즘의 AND-OR 탐색시도는, 기존의 휴리스틱 AND-OR 탐색 알고리즘들인 $AO^*$나 $LAO^*$와는 달리, 오직 하나의 후보 해 그래프를 확장하는데 집중한다. 또한, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘들인 RTDP와 LRTDP와는 달리, 모든 상태들의 가치 평가치가 수렴할 때까지 미루지 않고 바로 해를 구한다. 따라서 HSCP 탐색 알고리즘은 양질의 조건부 계획을 매우 효율적으로 구해줄 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1433-1442
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• 1997

멀티미디어 서비스를 위한 ATM 망에서 다양한 트래픽 클래스의 Qos 요구를 만족하기 위한 최적화된 대역폭의 알고리즘 설계가 필요하다. ATM망은 다양한 트래픽 성질 즉, 버스트 비트율과 버스트 길이로 분류되는 트래픽의 Qos 요구를 보장하여야 한다. QoS는 셀손실 가능성과 최대 셀 대기에 의하여 측정되는데, 본 논문에서는 가상경로에서 MMDP 방법을 적용하여 On-Off 자원의 다중 클래스가 하나의 가상경로 망에서 다중 송신할 때 모든 QoS 필요성을 만족하게 요구하는 최소 용량을 계산한다. 위 결과를 이용해서 개별적인 QoS를 요구하는 총 용량에서 가장 최적에 이르는 가상경로를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동일하게 다중 전송되는 트래픽 클래스가 최대 대역폭 효율에 따라 요구되는 최적의 용량과 비교하여 제안된 알고리즘 성능이 우수함을 증명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.11-25
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• 2012

이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.211-220
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• 2017

The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.107-116
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• 2010

도심지에서 수요지간의 이동시간은 복잡한 도로사정과 외부환경으로 인하여 실시간 변화하는 교통상황에 큰 영향을 받고 있으며, 수요는 시기나 성향에 따라 확률적으로 변화하고 있다. 대부분의 차량경로문제 연구는 차량경로를 선정함에 있어 수요지간의 이동거리와 평균속력, 확정된 수요를 고려하여 경로를 구성하고 있으며, 교통상황과 확률적인 수요의 동적인 외부환경 반영이 미흡하였다. 본 연구에서는 원활 지체 정체의 교통상황과 확률적인 수요를 고려한 현실적인 차량경로문제를 제안하였다. 수리모형을 구축하고, CPLEX 11.1을 이용하여 검증하였으며, 총 소요시간을 최소화하는 Hybrid 유전자 알고리즘을 제안하였다. 교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 결과를 기존의 휴리스틱 알고리즘과 비교하였으며, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 가장 우수한 해를 제공하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제86권5호
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• pp.647-661
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• 2023

It is recognized that the installation of energy dissipation devices, such as the tuned mass damper (TMD), decreases the dynamic response of structures, however, the best parameters of each device persist hard to determine. Unlike many works that perform only a deterministic optimization, this work proposes a complete methodology to minimize the dynamic response of footbridges by optimizing the parameters of multiple tuned mass dampers (MTMD) taking into account uncertainties present in the parameters of the structure and also of the human excitation. For application purposes, a steel footbridge, based on a real structure, is studied. Three different scenarios for the MTMD are simulated. The proposed robust optimization problem is solved via the Circle-Inspired Optimization Algorithm (CIOA), a novel and efficient metaheuristic algorithm recently developed by the authors. The objective function is to minimize the mean maximum vertical displacement of the footbridge, whereas the design variables are the stiffness and damping constants of the MTMD. The results showed the excellent capacity of the proposed methodology, reducing the mean maximum vertical displacement by more than 36% and in a computational time about 9% less than using a classical genetic algorithm. The results obtained by the proposed methodology are also compared with results obtained through traditional TMD design methods, showing again the best performance of the proposed optimization method. Finally, an analysis of the maximum vertical acceleration showed a reduction of more than 91% for the three scenarios, leading the footbridge to acceleration values below the recommended comfort limits. Hence, the proposed methodology could be employed to optimize MTMD, improving the design of footbridges.