• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2004년도 제3회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.169-174
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• 2004

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.179-188
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• 2004

Bankruptcy prediction is an important and widely studied topic since it can have significant impact on bank lending decisions and profitability. Recently, support vector machine (SVM) has been applied to the problem of bankruptcy prediction. The SVM-based method has been compared with other methods such as neural network, logistic regression and has shown good results. Genetic algorithm (GA) has been increasingly applied in conjunction with other AI techniques such as neural network, CBR. However, few studies have dealt with integration of GA and SVM, though there is a great potential for useful applications in this area. This study proposes the methods for improving SVM performance in two aspects: feature subset selection and parameter optimization. GA is used to optimize both feature subset and parameters of SVM simultaneously for bankruptcy prediction.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.206-213
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• 2002

This paper proposes a vehicle trajectory prediction method for application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary vehicle stop and go cruise control systems which makes the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.154-158
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• 2007

As the technology developed, the system is being developed as the structure that is adapted to the intelligent environment. Therefore, the existing situation information system couldn't provide satisfactory service to the user as it provides service only by the information which it received from the sensor. This paper analyzed the problems of the existing user intention awareness system and suggested user intention awareness system to provide a stable and efficient service that fits to the intention of the user compensating this. This paper has collected the behavior data based on the scenario of the sequential behavior course of the user that occurs at breakfast time in the kitchen which is the home domain environment thai is closely related to our lives. This scenario course also showed the flow that the goal intentional user intention awareness system acted that it suggested, and showed the sequential course processing the user behavior data by tables and charts.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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• pp.295-300
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• 2002

In this paper, an intelligent system to determine welding parameters for each pass and welding position in pipeline welding based on one database and FEM model, two BP neural network models and a C-NN model was developed and validated. The preliminary test of the system has indicated that the developed system could determine welding parameters for pipeline welding quickly, from which good weldments can be produced without experienced welding personnel. Experiments using the predicted welding parameters from the developed system proved the feasibility of interface standards and intelligent control technology to increase productivity, improve quality, and reduce the cost of system integration.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제2권2호
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• pp.32-35
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• 2002

In this paper, an intelligent system to determine welding parameters for each pass and welding position in pipeline welding based on one database and FEM model, two BP neural network models and a C-NN model was developed and validated. The preliminary test of the system has indicated that the developed system could determine welding parameters fur pipeline welding quickly, from which good weldments can be produced without experienced welding personnel. Experiments using the predicted welding parameters from the developed system proved the feasibility of interface standards and intelligent control technology to increase productivity, improve quality, and reduce the cost of system integration.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.835-845
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• 2013

통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.689-694
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• 2009

본 논문은 일별 및 주별로 시계열 주가를 예측할 수 있는 퍼지 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 전통적인 시계열 분석으로 주가를 예측하는 것은 어렵지만 퍼지 모델은 비선형적인 주가 데이터의 특성을 잘 기술할 수 있는 장점을 갖고 있다. 주가 예측 모델에 사용될 입력 정보를 결정하는 데는 상당한 수고가 필요한데, 본 논문에서는 전통적인 캔들 스틱 차트의 정보를 입력변수로 고려한다. 주가 예측 퍼지 모델은 사다리꼴 멤버쉽함수를 갖는 전건부와 비선형식인 후건부로 된 퍼지 규칙으로 구성된다. 차분 진화를 통해 퍼지 모델은 최적화된다. 일별 및 주별로 코스피 지수의 시가, 고가, 저가 및 종가를 예측하는 모델을 만들고 그 성능을 평가한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.80-92
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• 2023

도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1423-1431
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• 2018

사물인터넷 기술은 농업, 낙농업 등의 기술에 적용되어 도시에서도 간편하고 손쉽게 농작물을 재배하는 것을 가능하게 한다. 특히, 농업 부문에서 재배작물의 생장환경에 맞도록 지능적으로 판단하고 제어하는 사물인터넷 기술이 발전되고 있다. 본 논문에서는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습함으로써 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분단계를 지도 학습으로 찾아내고, 측정된 수분단계를 기반으로 수분 공급의 규칙을 찾아낸다. 이러한 규칙을 기반으로 수분 공급 주기를 예측하고, 미디어를 이용하여 출력함으로써 사용자가 사용하기에 편리하도록 구현하였다. 또한, 센서가 측정하는 값의 오차를 줄이기 위하여 식물간에 서로 정보를 교환함으로써 오류가 있는 경우의 값을 보완해 가면서 예측의 정확도를 높였다. 생장 환경 예측 시스템의 성능을 평가하기 위하여 토양 수분 공급량이 현격히 차이가 있는 여름과 겨울로 나누어서 실험하였으며, 정확도가 높음을 검증하였다.