Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.639-647
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2009
컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에 따라, 유전자 알고리즘을 이용하여 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 주는 단일염기다형성 조합마커의 유전자형을 선택하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 한우 유전 데이터에 적용하여 주요 단일염기다형성 조합마커에서 우수 유전자형들을 선별하였다.
In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.
1998년도부터 2001년도까지 실시한 한우 후대검정에서 공시된 후보종모우들에 대한 근친도를 조사해 본 결과, 대부분의 종모우들은 근친되지 않고 있어 한우 종모우 집단은 아직 non-inbred 집단으로 간주해도 무방할 것으로 사료되었다. 하지만 많은 개체들간에 혈연관계가 있는 것으로 조사되어 앞으로 근친도가 크게 상향될 것으로 예상되기 때문에 농가에서 보다 계획적인 정액 선택을 통한 교배가 권장된다. 또한 거세 검정우 1262두로부터 조사된 도체성적들에 대한 유전모수를 선형모형하에서 REML 방법으로 추정된 결과와 근내지방도를 범주형자료로 간주하여 Gibbs sampling 방법으로 추정한 결과, 기존의 비거세우를 대상으로 추정한 결과 보다 다소 높게 추정되었으며 GS방법에 의한 추정치가 REML 방법에 의한 추정치보다 높게 추정되었다. 특히 근내지방도에 대한 유전력 추정치는 GS방법에서 0.74으로 아주 고도의 유전력을 갖는 것으로 추정되어 근내지방도에 대한 개량의 용이함을 제시하였다. 또한 근내지방도와 등지방두께 간에는 0.46의 유전상관을 갖는 것으로 추정되었으며 근내지방도와 출하시 체중간에는 -0.44의 부의상관을 갖는 것으로 추정되었다. 반면에 도체율과 근내지방도간에는 -0.72의 강한 부의상관을 갖는 것으로 추정되었는데 도체율에 대한 변이가 상당히 낮은 변이계수를 고려할 때 추정치에 대한 신뢰도가 낮을 것으로 예상되었다. 종모우의 육종가에 대한 추정방법간의 상관은 다소 낮을 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 Sasaki 등이 2018년도에 제안한 차분 특성 자동화 탐색 방법을 개선하여 MILP Solver로 정확하고 간편하게 S-box 기반 암호의 차분 특성을 탐색하는 방법을 제안한다. Sasaki 등이 제안한 방식은 차분 특성에 대한 제약식 설계에 입력 차분과 출력 차분만을 변수로 포함하여 확률을 별도로 계산한 반면, 논문에서 제안하는 탐색 방법은 입력 차분, 출력 차분, 확률 변수를 하나의 제약식으로 구성하여 한 번의 프로그램 실행으로 특성과 확률을 동시에 확인할 수 있도록 탐색 절차를 간소화 하였다. 또한 본 논문에서는 Sasaki 등이 활용했던 Espresso 알고리즘과 Quine- McCluskey 알고리즘 중에서 제약식이 보다 대폭 축소되는 Espresso 알고리즘을 이용해 제약식을 간소화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐색 방법은 다양한 구조와 블록 사이즈에 적용 가능함을 입증하기 위해 블록암호 GIFT-64, GIFT-128, SKINNY-64에 적용하였다. 적용 결과, GIFT의 경우 기존의 제안 논문에서 4라운드의 최적의 차분 특성이 5개의 활성 S-box를 가진다고 제시한 반면, 본 논문을 적용한 결과에서는 활성 S-box의 개수는 6개이지만 기존보다 좋은 $2^{-11.415}$의 확률을 갖는 최적의 차분 특성을 찾는 성과가 있었다. SKINNY-64의 경우 기존보다 개선된 결과는 아니지만 제안 논문에서의 분석과 동일한 활성 S-box를 갖는 차분 특성을 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 TI사의 부동소수점 DSP인 TMS320C6701$^{TM}$을 이용한 2.4kbps EHSX(Enhanced Harmonic Stochastic Excitation) 음성부호화기의 실시간 구현 방법에 대해서 논한다. EHSX는 4khz의 대역폭을 갖는 음성신호를 2.4kbps의 비트율을 갖는 압축 패킷으로 변환하는 부호화 방법으로, 유/무성음에 따라 하모닉(Harmonic) 여기 부호화 방법과 CELP 부호화 방법을 선택적으로 사용하는 구조를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 EHSX의 실시간 구현을 위해 연산량의 큰 비중을 차지하는 CELP 분석의 코드북 검색부분과 일부 IIR 필터링 부분에 대한 고정소수점 변환 방법과, 부호화시 하모닉 검색 및 피치 검색방법에 대한 알고리즘 상 연산량 감소 방법, DSP의 구조를 고려한 코드를 배치방법 등 연산량을 감소시키기 위한 최적화 방법을 제시한다. 설계된 음성 부호화기는 PESQ(perceptual evaluation of speech quality) ITU-T Recommendation P.862를 이용한 음질 평가 결과로서 약MOS 3.28을 얻었으며, 실시간으로 압축 및 복원을 수행한다.
인공위성 영상을 이용하여 한반도 전역과 같이 넓은 지역에 대한 효율적인 영상 판독 및 분석 작업을 수행하기 위해서는 영상모자이크 작업이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 영상모자이크 작업시 요구되는 접합선의 자동추출 기법과 이를 기반으로 한 자동 모자이크 영상제작 방법을 제시하였다. 인위적인 불연속을 최소화하는 접합선의 자동 추출기법으로는 검색영역에 대한 제약조건을 고려한 Minimum Absolute Gray Difference Sum 알고리즘과 Canny 에지검출 알고리즘을 함께 적용하였다. 또한 획득시기가 다른 인접영상간의 밝기 차이를 균일하게 유지시키기 위한 히스토그램 매칭 방법으로는 Match Cumulative Frequency 방법을 적용하였다. 본 연구의 결과 에지검출 기법을 통해 도로나 강 등과 같은 선형특성 지형 지물을 접합선으로 선정함으로서 인접영상간의 인위적인 불연속 형성을 최소화 할 수 있었다.
ZnO 바리스터는 다결정구조를 가지는 반도체 소자로 결정립과 입계의 미세구조 제어를 통해 비선형적인 전류/전압 특성을 가지기 때문에 서지(surge)전압으로부터 회로를 보호하는 역할을 한다. 이러한 ZnO 바리스터에서 원하는 전기적 물성을 얻기 위해서는 소결 공정에서 미세구조의 제어가 중요하다. 따라서 소결 공정에서 중요한 변수들과 소결체의 전기적 물성인 유전율로 구성된 데이터셋을 정의한 후 실험계획법 기반으로 데이터를 수집했다. 수집된 실험데이터셋을 기계학습 알고리즘에 학습하여 메타모델을 개발했고, 개발된 메타모델에 수치기반 최적화 알고리즘인 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 적용하여 최대 유전율을 가질 수 있는 공정조건을 도출했다. 이러한 메타모델 기반의 최적화를 다변수 시스템인 세라믹공정에 적용한다면 최소한의 실험만으로 최적 공정조건 탐색이 가능할 것으로 판단된다.
피에조 콘의 소산시험을 이용한 정규 압밀 지반의 압밀계수 추정은 그간 많은 연구자들에 의하여 연구되어 왔으나 각 연구자들의 가정 사항과 해석 방법에 따라 특정한 압밀도에 대해서도 매우 넓은 범위의 이론적인 해들이 제시되어 왔다. 본 연구에서는 보다 현실적이면서 전 범위의 압밀도에 걸쳐서 일관성 있는 압밀계수를 구할 수 있도록 최적화 기법을 적용하였다. 콘 관입효과를 고려하기 위해 연속적인 구형 공동확장을 적용하므로써 이론적으로 얻어지는 간극수압의 분포와 관입 간극수압으로부터 초기 과잉간극수압의 분포를 결정하였으며 축대칭 선형비혼합 압밀이론을 사용하여 유발된 과잉간극수압의 소산효과를 모사하였다. 이와 같이 계산된 소산곡 선과 실제 계측된 소산곡선의 차이를 최소화시키기 위하여 비구속 최적화 알고리듬인 BFGS가 사용되었고 golden section 일차원 탐색법이 사용되었다. 검증 예제를 통하여 적용된 최적화 기법의 안정된 수렴성을 확인하였고 실제 예제에 적용함으로써 제안된 방법이 넓은 범위의 압밀도 범위에서 계측된 소산곡선과 잘 일치하는 압밀계수를 산정함으로써 매우 효과적임을 확인 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 뇌정위적 방사선수술시 최적 선량분포를 얻기 위하여 빠른 multiple isocenter 계획을 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 개발하는 데 있다. 18cm 직경의 구형 머리 팬톰과 정확한 선량 알고리듬을 이용하여 선량값을 계산한 뒤 fltting 기술을 이용하여 빠른 구형선량 모델을 개발하였다. 구형선량 모델을 이용하여 single isocenter에 대한 선량값은 합산에 의하여 쉽게 얻어졌다. Isocenter들간의 이동에 따른 선량분포의 변화를 이용하여 컴퓨터 자동추적 방법이 개발되었으며, isocenter 간격 및 collimator 크기가 빠른 시간내에 결정될 수 있었다. 구형선량모델은 beam data에 의한 선량데이타와 같은 선량분포를 나타냈으며 고속으로 삼차원 선량계산을 가능하게 하였다. 컴퓨터 자동추적 방법은 지금까지의 시행착오적 방법에 비해 보다 빠르게 최적 isocenter setting을 제공할 수 있었다. 구형선량모델 및 컴퓨터 자동추적방법은 multiple isocenter를 이용한 수술 계획시 최적선량 분포를 보다 빨리 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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