• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권2호
• /
• pp.702-723
• /
• 2020

The application of machine learning (ML) in intrusion detection has attracted much attention with the rapid growth of information security threat. As an efficient multi-label classifier, kernel extreme learning machine (KELM) has been gradually used in intrusion detection system. However, the performance of KELM heavily relies on the kernel selection. In this paper, a novel multiple kernel extreme learning machine (MKELM) model combining the ReliefF with nature-inspired methods is proposed for intrusion detection. The MKELM is designed to estimate whether the attack is carried out and the ReliefF is used as a preprocessor of MKELM to select appropriate features. In addition, the nature-inspired methods whose fitness functions are defined based on the kernel alignment are employed to build the optimal composite kernel in the MKELM. The KDD99, NSL and Kyoto datasets are used to evaluate the performance of the model. The experimental results indicate that the optimal composite kernel function can be determined by using any heuristic optimization method, including PSO, GA, GWO, BA and DE. Since the filter-based feature selection method is combined with the multiple kernel learning approach independent of the classifier, the proposed model can have a good performance while saving a lot of training time.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.1432-1440
• /
• 2015

A dynamic economic dispatch and control method is proposed to minimize the overall generating cost for a stand-alone microgrid in DongAo Island, which is integrated with wind turbine generator, solar PV, diesel generator, battery storage, the seawater desalination system and the conventional loads. A new dispatching strategy is presented based on the ranking of component generation costs and two different control modes, in which diesel generator and battery storage alternate to act as the master power source to follow system power fluctuation. The optimal models and GA-based optimization process are given to minimize the overall system generating cost subject to the corresponding constraints and the proposed dispatch strategy. The effectiveness of the proposed method is verified in the stand-alone microgrid in DongAo Island, and the results provide a feasible theoretical and technical basis for optimal energy management and operation control of stand-alone microgrid.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
• /
• pp.1505-1509
• /
• 2005

This paper introduces a new architecture of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks by means of information granulation. The conventional SOFPNNs developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The augmented genetically optimized SOFPNN using Information Granulation (namely IG_gSOFPNN) results in a structurally and parametrically optimized model and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional FPNN. With the aid of the information granulation, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. The GA-based design procedure being applied at each layer of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks leads to the selection of preferred nodes with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) available within the network. To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using gas furnace process data. A comparative analysis shows that the proposed IG_gSOFPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than intelligent models presented previously.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제24권11호
• /
• pp.911-914
• /
• 2011

We optimize electrical and optical properties of thermal and SF6 plasma treated indium tin oxide (ITO)/Al based reflector for high-power ultraviolet (UV) light-emitting diodes (LEDs). After thermal and $SF_6$ plasma treatments of ITO/Al reflector, the specific contact resistance decreased from $1.04{\times}10^{-3}\;{\Omega}{\cdot}cm^2$ to $9.21{\times}10^{-4}\;{\Omega}{\cdot}cm^2$, while the reflectance increased from 58% to 70% at the 365 nm wavelength. The low resistance and high reflectance of ITO/Al reflector are attributed to the reduced Schottky barrier height (SBH) between the ITO and AlGaN by large electronegativity of fluorine species and reduced interface roughness between the ITO and Al, respectively.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
• /
• pp.491-501
• /
• 2002

Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.174-177
• /
• 2016

네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC)에서 임계경로 문제를 개선하기 위해 라우터에 라디오 주파수 (RF) 모듈을 집적하는 무선 네트워크-온-칩(Wireless Network-on-Chip, WNoC)은 코어와 무선 인터페이스 라우터 (Wireless Interface Router, WIR)의 매핑 정보에 따라 통신량이 많은 코어간의 임계경로가 변화하여 지연시간에 악영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 코어들이 서브넷을 구성하는 small world 구조 WNoC에서 지연시간을 최적화하기 위해 코어 간의 통신량을 고려한 유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반 코어 및 WIR의 매핑 기법을 제안하였다. 제안한 기법이 통신량이 많은 코어간의 임계경로를 최적화할 수 있도록 하였다. 모의실험 결과를 통해 무작위 매핑과 비교하여 제안하는 기법이 $4{\times}4$ 메시 기반 small world 구조에서 지연시간을 평균 33% 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.164-170
• /
• 2006

본 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤한 다양성을 제공하지만, 본 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시험함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 본 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 길과 전역최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상 되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.665-673
• /
• 2006

이 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상 시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤 한 다양성을 제공하지만, 이 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시함함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 이 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 결과 전역 최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.193-199
• /
• 2019

본 연구에서는 TCAD 시뮬레이션을 사용하여 산화갈륨 ($Ga_2O_3$) 기반 수직형 쇼트키 장벽 다이오드 고전압 스위칭 소자의 항복전압 특성을 개선하기 위한 가드링 구조를 이온 주입이 필요 없는 간단한 플로팅 금속 구조를 활용하여 제안하였다. 가드링 구조를 도입하여 양극 모서리에 집중되던 전계를 감소시켜 항복전압 성능 개선을 확인하였으며, 이때 금속 가드링의 폭과 간격 및 개수에 따른 항복전압 특성 분석을 전류-전압 특성과 내부 전계 및 포텐셜 분포를 함께 분석하여 최적화를 수행하였다. N형 전자 전송층의 도핑농도가 $5{\times}10^{16}cm^{-3}$이고 두께가 $5{\mu}m$인 구조에 대하여 $1.5{\mu}m$ 폭의 금속 가드링을 $0.2{\mu}m$로 5개 배치하였을 경우 항복전압 2000 V를 얻었으며 이는 가드링 없는 구조에서 얻은 940 V 대비 두 배 이상 향상된 결과이며 온저항 특성의 저하는 없는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 활용한 플로팅 금속 가드링 구조는 추가적인 공정단계 없이 소자의 특성을 향상시킬 수 있는 매우 활용도가 높은 기술로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권10호
• /
• pp.963-973
• /
• 2005

인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있으며 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다. 하지만, 광케이블의 고비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되는 광대역 통신 네트워크의 2기준 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 유전자 알고리즘을 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$수(PN)와 클러스터 스트링으로 구성되는 새로운 인코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 제안한 유전자 알고리즘이 계산 시간뿐만 아니라 파레토 최적성의 관점에서도 보다 효율적이며 효과적인 방법이라는 것을 수치예를 통해 살펴본다.