• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.539-546
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• 2018

최근 태양광발전시장이 급격히 증가하면서 태양전지 모듈 출력 최소화를 위한 연구에 관심이 집중되고 있다. 태양광 발전에서 부정합이 발생하면 옵티마이저의 역할이 중요하다. 기존의 시스템에서는 중앙 집중형 인버터 방식과 직렬형 마이크로인버터방식을 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 시스템 구성방식과 부정합으로 인한 발전효율 손실 문제를 분석하였다. 또한 음영으로 인한 부정합이 발생하게 되면 이를 개선할 수 있는 모듈 부착형 전력보상방식을 제안하였다. 제안한 모듈 부착형 옵티마이저를 구현하여 기존의 운영방식과 비교, 분석한 결과 제안한 운영방식의 효율이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제8권2호
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• pp.119-127
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• 2018

Training a very large deep neural network can be painfully slow and prone to overfitting. Many researches have done for overcoming the problem. In this paper, a combination of early stopping and ADAM based deep neural network was presented. This form of deep network is useful for handling the big data because it automatically stop the training before overfitting occurs. Also generalization ability is better than pure deep neural network model.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2253-2261
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• 1999

ACK에서는 패턴 테이블 생성기와 핍홀 최적화기에서 스트링 패턴 매칭 기법을 이용하여 EM 중간 코드에 대한 최적화 코드를 생성한다. 하지만 이 스트링 패턴 매칭 방법은 패턴 결정 시에 반복적으로 많은 비교 동작이 이루어지므로 비효율적이다. 본 논문은 ACK의 중간 코드 최적화기를 개선하기 위해 EM 트리 생성기, 최적화 패턴 테이블 생성기, 트리 패턴 매칭기로 구성된 트리 패턴 매칭 알고리즘을 이용한 EM 중간 코드 최적화 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 트리 패턴 매칭 알고리즘은 EM 트리를 하향식으로 순회하면서 트리 구조를 가진 패턴 테이블을 참조하여 루트 노드를 중심으로 패턴 매칭을 수행한다. 트리 패턴 매칭 동작은 궁극적으로 ACK의 스트링 패턴 매칭에 비해 최적화 패턴을 찾는데 걸리는 시간을 평균 10.8% 감소시킬 수 있는 효과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.655-657
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• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제47권4호
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• pp.513-530
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• 2013

In this paper, an improved version of particle swarm optimization based optimum design algorithm (IPSO) is presented for the steel grillage systems. The optimum design problem is formulated considering the provisions of American Institute of Steel Construction concerning Load and Resistance Factor Design. The optimum design algorithm selects the appropriate W-sections for the beams of the grillage system such that the design constraints are satisfied and the grillage weight is the minimum. When an improved version of the technique is extended to be implemented, the related results and convergence performance prove to be better than the simple particle swarm optimization algorithm and some other metaheuristic optimization techniques. The efficiency of different inertia weight parameters of the proposed algorithm is also numerically investigated considering a number of numerical grillage system examples.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권4호
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• pp.513-521
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• 2023

The goal of this work is to create a new and improved GWO (Grey Wolf Optimizer), the so-called Robot GWO (RGWO), for dynamic and static target tracking involving multiple robots in unknown environmental conditions. From applying ourselves with the Gray Wolf Optimization Algorithm (GWO) and how it works, as the name suggests, it is a nature-inspired metaheuristic based on the behavior of wolf packs. Like other nature-inspired metaheuristics such as genetic algorithms and firefly algorithms, we explore the search space to find the optimal solution. The results also show that the improved optimal control method can provide superior power characteristics even when operating conditions and design parameters are changed.

• 품질경영학회지
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• 제34권3호
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• pp.51-61
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• 2006

This paper is dealing with a 6 sigma application in chemical industries. The company is enterprise which produce PR that is semiconductor material. CTQ is consisted of thickness (Big Y$_1$) and EOP (Big Y$_2$). After 6 sigma improvement activity that thickness (Big Y$_1$) improved from 0.98 sigma to 2.80 sigma and EOP (Big Y$_2$, energy optimizer) improved from 1.53 sigma to 3.98 sigma. The effectiveness of financial scope reduced 58,200,000 won of COPQ. But there are some problems to enforce 6 sigma in small enterprises. First, it is a lack of complete charge manpower enforcing S sigma activity. Second, it is a lack of professional knowledge of project leaders. Third, the passion of sponsorship (champion) is a lacking. Nevertheless useful tool was certified so that 6 sigma achieves quality reform in small enterprises.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.235-247
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• 2021

Today, the cloud computing has become a major demand of many organizations. The major reason behind this expansion is due to its cloud's sharing infrastructure with higher computing efficiency, lower cost and higher fle3xibility. But, still the security is being a hurdle that blocks the success of the cloud computing platform. Therefore, a novel Multi-tenant Decentralized Information Flow Control (MT-DIFC) model is introduced in this research work. The proposed system will encapsulate four types of entities: (1) The central authority (CA), (2) The encryption proxy (EP), (3) Cloud server CS and (4) Multi-tenant Cloud virtual machines. Our contribution resides within the encryption proxy (EP). Initially, the trust level of all the users within each of the cloud is computed using the proposed two-stage trust computational model, wherein the user is categorized bas primary and secondary users. The primary and secondary users vary based on the application and data owner's preference. Based on the computed trust level, the access privilege is provided to the cloud users. In EP, the cipher text information flow security strategy is implemented using the blowfish encryption model. For the data encryption as well as decryption, the key generation is the crucial as well as the challenging part. In this research work, a new optimal key generation is carried out within the blowfish encryption Algorithm. In the blowfish encryption Algorithm, both the data encryption as well as decryption is accomplishment using the newly proposed optimal key. The proposed optimal key has been selected using a new Self Improved Cat and Mouse Based Optimizer (SI-CMBO), which has been an advanced version of the standard Cat and Mouse Based Optimizer. The proposed model is validated in terms of encryption time, decryption time, KPA attacks as well.

• Steel and Composite Structures
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• 제48권2호
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• pp.179-190
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• 2023

Many recent attempts have sought accurate prediction of pile pullout resistance (P_ul) using classical machine learning models. This study offers an improved methodology for this objective. Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), as a popular predictor, is trained by a capable metaheuristic strategy, namely equilibrium optimizer (EO) to predict the P_ul. The used data is collected from laboratory investigations in previous literature. First, two optimal configurations of EO-ANFIS are selected after sensitivity analysis. They are next evaluated and compared with classical ANFIS and two neural-based models using well-accepted accuracy indicators. The results of all five models were in good agreement with laboratory P_uls (all correlations > 0.99). However, it was shown that both EO-ANFISs not only outperform neural benchmarks but also enjoy a higher accuracy compared to the classical version. Therefore, utilizing the EO is recommended for optimizing this predictive tool. Furthermore, a comparison between the selected EO-ANFISs, where one employs a larger population, revealed that the model with the population size of 75 is more efficient than 300. In this relation, root mean square error and the optimization time for the EO-ANFIS (75) were 19.6272 and 1715.8 seconds, respectively, while these values were 23.4038 and 9298.7 seconds for EO-ANFIS (300).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.723-736
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• 1999

컴파일러의 코드 최적화(code optimization)는 생성되는 기계 코드의 실행 시간을 감소시키고 기억장소 크기를 감소시키기 때문에 매우 중요한 단계이다. 본 연구에서는 튜플(tuple) 형태의 중간코드에서 제어 및 자료 흐름 분석(control and data flow analysis)을 수행하여 프로그램의 흐름 분석 정보를 얻어 각종 최적화를 수행하는 최적화기(optimizer)를 구현하였다. 또한, 각 최적화기들이 수행한 최적화 정도를 비교 분석하고 최적화기들 상호간의 의존성을 분석하였다. 따라서, 컴파일러 최적화 단계에서 우선적으로 수행할 최적화기를 선택 문제를 해결하구 상호간의 의존도로부터 최적화들간의 순서를 정할 수 있다.