• 산업경영시스템학회지
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• 제38권4호
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• pp.98-108
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• 2015

This paper introduces the existence of purchase dependence that was identified during the analysis of inventory operations practice at a sales agency of dealing with spare parts for ship engines and generators. Purchase dependence is an important factor in designing an inventory replenishment policy. However, it has remained mostly unaddressed. Purchase dependence is different from demand dependence. Purchase dependence deals with the purchase behavior of customers, whereas demand dependence deals with the relationship between item-demands. In order to deal with purchase dependence in inventory operations practice, this paper proposes (Q, r) models with the consideration of purchase dependence. Through a computer simulation experiment, this paper compares performance of the proposed (Q, r) models to that of a (Q, r) model ignoring purchase dependence. The simulation experiment is conducted for two cases : a case of using a lost sale cost and a case of using a service level. For a case of using a lost sale cost, this paper calculates an order quantity, Q and a reorder point, r using the iterative procedure. However, for a case of using a service level, it is not an easy task to find Q and r. The complexity stems from the interactions among inventory replenishment policies for items. Thus, this paper considers the genetic algorithm (GA) as an optimization method. The simulation results demonstrates that the proposed (Q, r) models incur less inventory operations cost (satisfies better service levels) than a (Q, r) model ignoring purchase dependence. As a result, the simulation results supports that it is important to consider purchase dependence in the inventory operations practice.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권3호
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• pp.177-186
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• 2019

풍력 타워는 수직형 풍력터빈의 성능을 향상시키기 위해 사용되어왔다. 하지만 올바르게 설계되지 않은 풍력 타워는 오히려 풍력터빈의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 풍력 타워의 최적화 연구를 수행하였다. 이를 위하여 다음과 같이 6가지의 설계변수가 선택되었다. 즉, 가이드 벽의 외부 및 내부 반경, 스플리터의 적용 여부, 스플리터의 내부 반경, 가이드 벽의 개수 및 원주각도가 선정되었다. 최적화를 위한 목적함수는 풍력타워 내에 설치된 수직형 풍력터빈에서의 주기적인 평균 토크가 사용되었으며, 최적화 과정에서 지엽적인 최적화 결과를 피하기 위하여 실험계획법, 유전자알고리즘 및 인공신경망기법이 사용되었다. 인공신경망은 세대의 증가에 따라 지속적으로 향상하였으며, 수직 풍력터빈의 성능은 독립운전에 비하여 최적화된 풍력 타워 내에서 두 배 이상 향상되었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제33권3호
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• pp.279-289
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• 2023

Brittleness index (BI) is an important property of rocks because it is a good index to predict rockburst. Due to its importance, several empirical and soft computing (SC) models have been proposed in the literature based on the punch penetration test (PPT) results. These models are very important as there is no clear-cut experimental means for measuring BI asides the PPT which is very costly and time consuming to perform. This study used a novel Multivariate Adaptive regression spline (MARS), M5P, and white-box ANN to predict the BI of rocks using the available data in the literature for an improved BI prediction. The rock density, uniaxial compressive strength (σ_c) and tensile strength (σ_t) were used as the input parameters into the models while the BI was the targeted output. The models were implemented in the MATLAB software. The results of the proposed models were compared with those from existing multilinear regression, linear and nonlinear particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) based models using similar datasets. The coefficient of determination (R²), adjusted R² (Adj R²), root-mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) were the indices used for the comparison. The outcomes of the comparison revealed that the proposed ANN and MARS models performed better than the other models with R² and Adj R² values above 0.9 and least error values while the M5P gave similar performance to those of the existing models. Weight partitioning method was also used to examine the percentage contribution of model predictors to the predicted BI and tensile strength was found to have the highest influence on the predicted BI.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.57-68
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• 2023

Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권21호
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• pp.9367-9373
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• 2014

In diagnosis of lung cancer, rapid distinction between small cell lung cancer (SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) tumors is very important. Serum markers, including lactate dehydrogenase (LDH), C-reactive protein (CRP), carcino-embryonic antigen (CEA), neurone specific enolase (NSE) and Cyfra21-1, are reported to reflect lung cancer characteristics. In this study classification of lung tumors was made based on biomarkers (measured in 120 NSCLC and 60 SCLC patients) by setting up optimal biomarker joint models with a powerful computerized tool - gene expression programming (GEP). GEP is a learning algorithm that combines the advantages of genetic programming (GP) and genetic algorithms (GA). It specifically focuses on relationships between variables in sets of data and then builds models to explain these relationships, and has been successfully used in formula finding and function mining. As a basis for defining a GEP environment for SCLC and NSCLC prediction, three explicit predictive models were constructed. CEA and NSE are requentlyused lung cancer markers in clinical trials, CRP, LDH and Cyfra21-1 have significant meaning in lung cancer, basis on CEA and NSE we set up three GEP models-GEP 1(CEA, NSE, Cyfra21-1), GEP2 (CEA, NSE, LDH), GEP3 (CEA, NSE, CRP). The best classification result of GEP gained when CEA, NSE and Cyfra21-1 were combined: 128 of 135 subjects in the training set and 40 of 45 subjects in the test set were classified correctly, the accuracy rate is 94.8% in training set; on collection of samples for testing, the accuracy rate is 88.9%. With GEP2, the accuracy was significantly decreased by 1.5% and 6.6% in training set and test set, in GEP3 was 0.82% and 4.45% respectively. Serum Cyfra21-1 is a useful and sensitive serum biomarker in discriminating between NSCLC and SCLC. GEP modeling is a promising and excellent tool in diagnosis of lung cancer.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.53-61
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• 2011

건축 프로젝트는 그 다양성과 특수성으로 인해 많은 불확실성을 갖고 있다. 이러한 불확실성을 해소하기 위해 공사비 예측은 건축 프로젝트의 전 과정에 걸쳐 반복적으로 이루어져야 하며 특히 초기단계의 공사비 예측은 효과적인 사업 추진을 위해 매우 중요한 과정이다. 통상 초기단계 공사비 예측은 과거에 수행되었던 실적공사와의 비교를 기반으로 하며, 이러한 원리를 이용한 기계학습방법이 사례기반추론이다. 사례기반추론은 해결하고자 하는 문제와 유사한 사례를 데이터베이스에서 검색, 수정하여 해답을 얻는 방법으로 이를 위해서는 속성 유사도와 속성 가중치의 정의가 필요하다. 그러나 속성 가중치를 결정하는 문제에 있어서, 기존의 방법들은 정성변수의 속성 가중치 결정이 불가능하다는 단점이 있으며, 이는 사례기반추론에 사용할 수 있는 변수를 한정시키기 때문에 공사비 예측의 정확성을 저해시키는 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전 알고리즘을 이용하여 정성변수의 속성 가중치 결정 방법을 제안하고, 이를 국방 병영생활관과 공공아파트에 적용하여 그 유효성을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.43-52
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• 2011

불필요한 자원 이동 및 운반은 건설 현장 작업 생산성에 부정적인 영향을 미치는 주요 원인 중 하나이다. 이에 따라 레이아웃 관련 연구들은 사이트 수준에서 이뤄지는 자원의 이동 및 운반을 최소화하기 위한 관리 기술과 기법들을 개발하기 위해서 노력하였다. 더불어 건축물이 대형화되고 평면이 복잡해지면서 작업층 내 레이아웃 연구의 필요성도 제기되었으나, 현재 건물 내부 자재 이동 및 운반에 대한 최적화 연구는 활발히 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 작업층 내 마감 자재의 위치를 최적화할 수 있는 모델을 개발하였다. 구축된 모델은 복잡한 건축 평면 위에서 다양한 자재들의 배치를 계획할 수 있으며, 이때 모델로부터 도출된 최적화된 자재 배치 계획은 작업 당일 작업자에 의한 총 자재 운반 시간을 최소화할 수 있다. 또한 작업과 자재 간 운반거리를 현실적으로 산정하기 위해서 실제 운반 거리 개념을 적용하였다. 개발된 모델의 적용성을 확인하고 기존 방법론과의 비교/분석을 위해서 실제 고층 주상복합 아파트를 대상으로 모델을 적용하였다.