• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.143-151
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• 2010

지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.713-723
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• 2019

기후변화와 다양한 강우 패턴에 의하여 도시 유역 별 침수발생 기준을 산정하기에 어려움이 있다. 이에 도시 유역의 상세 지형, 배수체계 그리고 다양한 강우 시나리오를 고려하여 침수해석을 실시 및 결과를 검토할 필요가 있으며, 동일 지역에 대한 실측 강우에 따른 침수 사상을 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시 효자 배수분구의 침수 발생에 영향을 미치는 강우 특성을 파악하기 위해 확률론적 빈도 분석과 Huff 분포를 고려한 다양한 강우 시나리오를 생성하였으며, 1차원 도시유출해석을 위한 SWMM (Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석 모형을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 SWMM 모형은 침수흔적도와 유전자 알고리즘을 통해 최적화 되었다. 최적화 된 1차원 모형을 2차원 침수해석과 연계하여 기존의 침수흔적도와 73.6 %의 적합도를 나타낼 수 있었다. 각 강우량에 따른 침수 발생 유무를 파악하였으며, 로지스틱 회귀 곡선을 통하여 침수발생 한계강우량을 산정할 수 있었다. 1-2차원 침수해석 결과와 2010~2018년 AWS (Automated Weather System)자료와 ASOS (Automated Synoptic Observing System)를 반영한 결과, 지속시간 1시간의 경우 침수발생 한계강우량은 72.04 mm, 2시간의 경우 146.83 mm, 3시간의 경우 203.06 mm으로 산정되었다. 산정된 한계강우량은 지속적으로 관측되는 강우 자료의 입력을 통하여 갱신될 수 있을 것으로 보인다. 본 연구에서 제시되는 방법론을 통해 도시 배수분구별 정량적 한계강우량을 제시할 수 있을 것으로 보이며, 이는 도시 유역에서 홍수 예·경보 발령을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제26권1호
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• pp.44-56
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• 2017

지속가능한 발전은 도시의 효율적인 개발과 경제, 사회, 환경적 측면의 보전을 목표로 하기 때문에 중요하다. 그러나 우리나라의 빠른 도시화로 경제적 발전은 이루었지만 자원의 비효율적인 배분현상을 경험하게 되었고 이는 토지이용 배분도 예외가 아니다. 토지이용 배분의 문제가 어려운 이유는 다양한 목적을 고려해야하기 때문이며 이는 다목적 최적화의 방법에서 그 해결책을 찾을 수가 있다. 본 연구에서는 생태적으로 보존이 잘 되어있으며 인구 증가가 일어나고 있는 경기도 양평지역의 양평읍과 그 일대를 대상지로 선정하였다. 그리고 넓은 공간 탐색에 유리하고 토지이용 배분의 문제에서 널리 사용되고 있는 유전 알고리즘을 사용하였다. 유전알고리즘(GA)는 더 좋은 자손을 얻기 위하여 염색체의 교차 및 돌연변이의 과정을 거치는 적자생존의 원리가 작용하는 진화의 단계가 그 출발점이다. 본 연구는 변이의 방식에 변화를 주었으며 공간적 목적, 토지이용 전환 최소화, 생태계 보전 최대화, 경제적 이익 최대화라는 네 가지 목적과 특정 토지이용의 면적제한과 고정지역 설정이라는 제약요건을 두고 최적 안을 도출해내었다. 생태적으로 보존시켜야 할 곳에는 시가지가 형성되지 않았고, 시가지 면적 증가율이 높은 결과는 최적화의 방향인 '경제적 이익의 최대화'라는 점과 상응하였다. 적합도 값이 최소인 지점이 수렴지점임을 고려했을 때, 1500세대 부근에서 최적화가 일어났음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 양평읍과 그 일대에 적용시킬 수 있는 효과적인 지원방안을 마련하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.325-333
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• 2016

본 연구는 솔더링 시스템에서 세라믹 인두기의 온도 제어를 위한 제어기 설계 알고리즘을 제안하고, 제어 실험으로 그 유효성을 보였다. 솔더링 시스템의 세라믹 인두기 온도 응답 특성이 매우 느리며 제어 입력에 비선형인 특성을 갖고 있어 정밀한 모델링과 제어기 설계에 어렵다. 본 연구에서는 전제부 변수가 제어 입력이고 결론부가 전달함수인 퍼지 규칙들로 구성된 TSK 퍼지 모델로 세라믹 인두기 온도 특성을 표현하였다. 퍼지 모델 결론부의 전달함수는 계단 입력 응답으로부터 구한다. 세라믹 인두기 온도 응답 특성이 매우 느리므로 완전한 계단 입력 응답을 구하기가 어렵다. 불완전한 계단 입력 응답으로 전달함수를 구하는 방법으로 유전적 알고리즘(GA)을 사용하는 것을 제안하며, 예제들로 제안한 그 유효성을 보였다. 또한 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제안하며 그 유효성을 예제 시뮬레이션으로 확인하였다. 제안한 방법들을 세라믹 인두기 온도 제어에 적용하여 실험 하였다. 퍼지 모델의 규칙은 7개로 구성되었으며 퍼지 제어기의 결론부는 PI 제어기로 하였다. 제안한 퍼지 제어기의 실험 결과는 선형 제어기보다 우수하였으며 퍼지 PID 제어기를 사용한 기존 연구 결과에 못지않았다.

• 청정기술
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• 제24권3호
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• pp.239-248
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• 2018

본 연구에서는 (주)파인텍에서 개발한 제올라이트 4A 분리막을 이용하여 물, 에탄올, 이소프로필알코올 단일 성분 및 혼합물의 투과증발 실험을 수행하였다. 본 분리막은 수열합성법을 이용하여 제막하였고, Si/Al 비율이 1인 LTA 구조에 $Na^+$를 이온교환하여 약 $4{\AA}$의 기공크기를 갖고 있으며, 강한 친수성을 나타내고 있다. 물리적 특성을 확인하기 위해 SEM, porosimetry, BET, 압축강도계를 이용하였다. 다양한 온도 및 농도 조건 실험을 통해 제올라이트 4A 분리막이 물/에탄올(분리계수 3,000 이상) 및 물/이소프로필알코올(분리계수 1,500 이상) 혼합물로 부터 물을 선택적으로 분리할 수 있음을 확인하였다. 활동도계수, Generalized Maxwell Stefan 모형 및 Dusty Gas 모형을 이용하여 단일성분 및 혼합물의 투과증발 거동을 모사하였으며, Genetic Algorithm를 이용한 상수추정을 통하여 분리층의 흡착 및 확산상수를 구하였다.

• 한국가스학회지
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• 제21권2호
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• pp.32-40
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• 2017

SIS는 공정안전시스템 분야에서 폭넓게 활용될 수 있는 계장안전시스템이다. SIS는 유해화학물질 누출 사고로부터 인간, 물질적 자산 그리고 환경에 미치는 피해를 줄이기 위해 필수적이다. 현재 전기, 전자 그리고 프로그래밍 가능한 전자 (E / E/ PE) 장치가 기계, 공압 및 유압 시스템과 상호 작용하는 통합 안전 시스템은 IEC 61508과 같은 국제 안전 표준을 따르도록 되어있다. IEC 61508은 안전 수명주기의 모든 사항을 규정한다. SIS 지원 도구 없이 안전 수명주기에 따라 IEC 61508의 요구 사항을 충족시키는 것은 복잡한 일이다. 본 연구에서는, 사용자가 보다 쉽게 안전 수명주기의 설계 단계를 구현할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 On-Line SIS 지원 도구를 제시하였다. On-Line SIS 지원 도구는 데이터 읽기 및 수정 시스템과 통합될 수 있는 안드로이드 응용 프로그램의 형태로 되어있다. 이 도구는 안전 수명주기의 설계 단계에서 소요되는 계산 시간을 줄이고 계산 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄인다. 또한 On-Line SIS 지원 도구는 비용 요소에 근거한 최적화 접근법을 제시할 수 있으며, multi-objective GA를 사용하여 최적의 솔루션 조합을 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.93-104
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• 2021

최근 기후변화로 인해 국내 저수지 중 가장 큰 개소수를 차지하고 있는 농업용 저수지의 안정적인 용수공급이 중요해지고 있다. 그러나 현재 사용하고 있는 농업용 저수지의 유입량 산정모형인 DIROM 모형은 매개변수 산정을 위해 1980년대에 개발된 회귀식을 현재까지 사용하고 있다. 우리나라의 강우 및 유출 특성이 변화함에 따라 본 연구에서는 최근 수문자료 관측을 시작한 일부 농업용 저수지를 대상으로 실측 수문자료 및 유전자 알고리즘을 이용하여 DIROM 모형의 매개변수를 최적화하고, 그 결과를 평가하고자 하였다. 그 결과 기존의 매개변수를 적용한 결과에 비하여 최적 매개변수를 적용하였을 때 실측 유입량과의 차이가 약 80% 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 평균적으로 상관계수는 0.64로 증가하였고, 평균제곱근오차는 28.2 × 103 ㎥로 감소하였다. 최적 매개변수를 사용하여 장기유출모의를 하는 것이 실측 유입량에 좀 더 근접하게 모의 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과 장기적으로 관측된 실측 수문자료를 활용하게 된다면 좀 더 정확도 높은 유입량을 모의할 수 있으며, 미계측 농업용 저수지에서의 안정적인 용수공급 분석에 도움이 될 것이라 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.15-26
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• 2006

말뚝의 지지력과 거동을 예측하기 위하여 다양한 연구들이 수행되었음에도 불구하고, 메커니즘에 대한 전반적인 이해가 아직까지 미흡한 실정이다. 이는 많은 인자들이 서로 복잡한 연관성을 맺으며 말뚝의 거동에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지반조건과 말뚝조건 및 항타조건 등 과 관련된 많은 인자들 가운데 지지력에 중요한 영향을 미치는 인자들을 도출하기 어려우며, 또한 인자들 간의 복잡한 연관성을 지지력 공식에 적합하게 고려하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 항타말뚝들에 대한 동재하시험으로부터 선단 및 주면 지지력을 포함한 지지력을 예측하기 위하여 인공신경망이 적용되었다. 첫째로, 신경망 모델링에 근거한 민감도 분석를 통하여 지지력에 대한 각 영향인자들의 영향이 검토되었다. 둘째로, 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망 모델을 도출하기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘으로 구성된 설계기법이 적용되었다. 이를 통해 토사지반에 관입된 항타말뚝의 지지력을 산정할 수 있는 최적의 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 사용된 설계기법을 통하여 적합한 입력층 조합, 은닉층 노드수과 각 층 사이의 연결구조를 도출하였다. 도출된 인공신경망 모델을 적용함으로써 항타말뚝의 지지력을 간단하며 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 알 수 있다.