• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.882-891
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• 2010

테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 동적 테스트 데이터 생성 방법은 가공 테스트 대상 프로그램(SUT; Software Under Test)을 실행시켜 기존의 테스트 데이터의 적합도를 평가하고, 평가된 적합도 값과 최적의 알고리즘을 이용하여 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. 최근에 전역 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고, 이 알고리즘을 통해서 테스트 대상 프로그램 (SUT)의 커버리지를 높일 수 있는 데이터를 생성할 수 있다는 것이 실험적으로 밝혀졌다. 그러나 최적화 알고리즘은 오랜 연산 시간이 필요하기 때문에, 이를 이용한 방법은 테스트 데이터를 생성하기 위해 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성의 시간을 줄이기 위하여, 최적화 알고리즘의 절차 중 적합도 평가 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위하여 SUT의 테스트 목표 경로로 부터 생성된 적합도 평가 프로그램(FEP)을 정의하고, 가공 SUT 실행하는 대신 소개된 FEP를 이용한 적합도 평가 방법을 제안하고 'ConGA'라는 도구를 구현한다. 그리고 C언어로 작성된 프로그램을 'ConGA'를 이용하여, 테스트 데이터 생성 효율성을 확인하였다. 이 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 테스트 데이터 생성에 걸린 시간을 평균적으로 약 20% 줄인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.63-85
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• 1996

This paper describes the applications of genetic algorithm to nonlinear constrained optimization problems. Genetic algorithms are combinatorial in nature, and therefore are computationally suitable for treating continuous and idstrete integer design variables. For several problems , the conventional genetic algorithms are ill-defined , which comes from the application of penalty function , encoding and decoding methods, fitness scaling, and premature convergence of solution. Thus, we develope a hybrid genetic algorithm to resolve these problems and present two examples to demonstrate the effectiveness of the methodology developed in this paper.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.225-232
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• 2002

Simple genetic algorithm(SGA) has been used to optimize a lot of structural optimization problems because it can optimize non-linear problems and obtain the global solution. But, because of large evolving populations during many generations, it takes a long time to calculate fitness. Therefore this paper applied micro-genetic algorithm(μ -GA) to structural optimization and compared results of μ -GA with results of SGA. Additionally, the Paper applied μ -GA to gate optimization problem for injection molds by using simulation program CAPA.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.493-503
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• 2018

최근 국민생활 수준이 향상되면서, 많은 사람들이 건강에 관심을 갖고 발병 이전의 예방관리를 위하여 운동을 통해 셀프트레이닝을 하는 인구가 증가하고 있다. 일반적으로 근육의 언발란스는 자세의 비대칭성을 초래하고 인체의 비대칭성이 깨지게 되면 조정력, 순환작용, 내장기관의 변위 등을 동반하게 되어 각종 질병을 유발할 수 있다는 연구가 속속 나오고 있다. 본 연구에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 스마트웨어 중에서 셀프트레이닝이 가능한 피트니스 웨어를 개발하고, 안드로이드 기반 어플리케이션을 통하여 시뮬레이션 함으로서 셀프트레이너 피트니스웨어 상용화 기술을 제시하고자 하였다. 셀프트레이너 피트니스웨어의 개발을 위하여 전도성 폴리머, 패션 디자인 및 봉제, 전기전자적인 기술이 융합하여 운동시 근육의 언발란스를 확인하고 스스로가 비대칭성을 교정할 수 있는 스마트웨어를 만들 수 있었다. 구체적으로는 최적 MWCNT 농도의 도출을 통한 폴리머 센서를 제작하고 도전성 섬유를 활용한 전극 신호선을 설계 및 부착하여 신호를 수집할 수 있는 최적의 위치에 전극을 부착하여 생체신호를 수집하였다. 이렇게 수집된 생체신호를 전기적 신호 변환하고 블루투스 통신을 이용하여 전달하는 Signal Module을 설계 및 제작하였으며, 소프트웨어 알고리즘을 이용한 노이즈 캔슬링과 안드로이드 기반의 셀프 트레이닝 애플리케이션을 융합하여 상용화가 가능한 셀프트레이너 피트니스 웨어의 제작방법을 제시하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권2호
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• pp.203-221
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• 2011

The purpose of this study is to investigate the applications of Structural Equation Modeling(SEM) into MIS area in recent years. Two methodologies, Lisrel and PLS, are adopted for the method comparison. A research model, based upon TAM(Technology Acceptance Model) is used for the analysis of the data set of a previous study. The research model includes six research variables that are composed of twenty-eight question items. 272 data are used for data analyses through Lisrel v.8.72 and Visual PLS v.1.04. This study shows the statistical results of Lisrel are the same to those of PLS. The contribution of this study can be suggested as the followings; (1) A theoretical comparison of two methodologies is shown, (2) A statistical analysis is done at a real-situated data set, and (3) Several implications are suggested.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.1-8
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• 2014

In this paper, we collect and analyze the status of mobile phone applications (hereafter apps) in the healthcare and fitness category of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. We determine the number of apps and analyze statistical aspects such as classifications, age rating, fees, and user evaluation of the popular items. As of September 30, 2013, there were 236 popular apps available from iTunes. Google Play offered 720 apps. We discover that apps for healthcare and fitness are diverse. Apps for physical exercise have the greatest popularity. The proportions of apps that are suitable for all ages among the Google and iTunes popular apps are 55.8% and 89.4%, respectively. The user evaluation of apps in iTunes is relatively less positive. We determine that the proportion of paid apps to free apps in Google is higher than that of the apps in iTunes. We perform hypothesis tests and find statistically significant differences in age rating and perceived satisfaction between the apps of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. However, we find no meaningful differences in the classification and price of the apps between the two app stores. We perform hypothesis tests to verify the differences in age rating and perceived satisfaction between the paid and free apps within and across the Google Play Store and iTunes App Store. There are statistically significant differences in the age rating between the paid and free apps in the Google play store, between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps. There are statistically significant differences in the perceived satisfaction between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.99-104
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• 2016

최근 ICT를 접목한 건강 상태 및 운동량 측정 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 현재 운동량이나 건강 정보를 수집하여 사용자에게 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 칼만 필터를 이용한 걷기 운동량 예측 서비스를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 사용자에게 과거 운동 이력과 실시간 운동 데이터를 측정하여 제공하고, 더불어 운동동기를 부여하고 촉진하기 위해 미래의 걷기 운동 활동량을 예측한 데이터를 제공한다. 이 서비스를 통해 많은 사람들에게 자신의 걷기 운동 상황과 미래 운동량을 사전에 파악하여 걷기 운동 동기를 유발할 수 있어 걷기 운동 증강에 도움을 줄 수 있다.

• 센서학회지
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2015

The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제2권1호
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• pp.95-110
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• 1998

Evolutionary Algorithms (EAs) are population-based optimization methods based on the principle of Darwinian natural selection. The representative methodology in EAs is genetic algorithm (GA) proposed by J. H. Holland, and the theoretical foundations of GA are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. In the meaning of these foundational concepts, simple genetic algorithm (SGA) allocate more trials to the schemata whose average fitness remains above average. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum in GA-hard problems and deceptive problems. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and co-evolve in contrast with traditional single population evolutionary algorithm. In this paper we show why the co-evolutionary algorithm works better than SGA in terms of an extended schema theorem. And predator-prey co-evolution and symbiotic co-evolution, typical approaching methods to co-evolution, are reviewed, and dynamic fitness landscape associated with co-evolution is explained. And the experimental results show a co-evolutionary algorithm works well in optimization problems even though in deceptive functions.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.86-93
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• 2008

복잡한 의미관계를 정의하는 온톨로지를 구축하는 일은 매우 정밀하고 전문적인 작업이다. 잘 구축된 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위해서는 온톨로지 클래스에 대한 많은 인스턴스 정보를 구축해야 한다. 본 논문은 온톨로지 인스턴스 정보 추출을 위하여 방대한 양의 웹 문서로부터 주어진 주제에 적합한 문서만을 추출하는 주제 중심 웹 문서 수집 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 문서 수집 시스템을 개발한다. 제안하는 문서 수집 알고리즘은 URL의 패턴을 이용하여 주제에 적합한 링크만을 추출함으로써 빠른 속도의 문서 수집을 가능하게 한다. 또한 링크 블록 텍스트에 대한 퍼지집합으로 표현된 주제 적합도는 문서의 주제 관련성을 지능적으로 판단하여 주제 중심 문서 수집의 정확도를 향상시킨다.