• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-13
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• 2010

네트워크 장비를 관리함에 있어서 환경에 따른 RED(Random Early Detection) 매개변수에 대한 설정은 쉽지 않은 일이다. 특히 관리자가 환경의 변화에 따라 일정한 서비스율을 유지하고 싶은 경우의 매개변수 설정은 더욱 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 출력 큐에 멀티 코어 CPU를 탑재한 라우터를 가정하고 라우터의 출력 큐에, RED의 환경에 따른 매개변수의 최적화에 적합한 것으로 알려진, 인공지능의 유전 알고리즘을 직접적으로 도입하여 스스로 부하에 적응하는 AI RED(Artificial Intelligence RED)를 제안한다. AI RED는 FuRED(Fuzzy-Logic-based RED) 보다 단순하고 세밀하며, 실험을 통하여 AI RED가 찾아낸 RED 매개변수는 표준 RED 매개변수보다 환경에 더욱 잘 적응하는 효율적인 서비스를 제공하여 준다는 것을 확인 할 수 있다. RED 매개변수 관리의 자동화는 네트워크 관리의 측면에서 많은 효율성의 향상을 관리자에게 제공하여 줄 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.165-175
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• 2024

Rotating beams play a crucial role in representing complex mechanical components that are prevalent in vital sectors like energy and transportation industries. These components are susceptible to the initiation and propagation of cracks, posing a substantial risk to their structural integrity. This study presents a two-stage methodology for detecting the location and estimating the size of an open-edge transverse crack in a rotating Euler-Bernoulli beam with a uniform cross-section. Understanding the dynamic behavior of beams is vital for the effective design and evaluation of their operational performance. In this regard, modal parameters such as natural frequencies and eigenmodes are frequently employed to detect and identify damages in mechanical components. In this instance, the Frobenius method has been employed to determine the first two natural frequencies and corresponding eigenmodes associated with flapwise bending vibration. These calculations have been performed by solving the governing differential equation that describes the motion of the beam. Various parameters have been considered, such as rotational speed, beam slenderness, hub radius, and crack size and location. The effect of the crack has been replaced by a rotational spring whose stiffness represents the increase in local flexibility as a result of the damage presence. In the initial phase of the proposed methodology, a damage index utilizing the slope of the beam's eigenmode has been employed to estimate the location of the crack. After detecting the presence of damage, the size of the crack is determined using a Genetic Algorithm optimization technique. The ultimate goal of the proposed methodology is to enable the development of more suitable and reliable maintenance plans.

• 지질공학
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• 제25권1호
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• pp.67-81
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• 2015

선형 또는 군집형으로 배치된 양수정 배열 조건에서 최적의 복수 주입정 위치를 결정하는 최적화 프로그램을 개발하였다. 다양한 목적함수를 제시하였으며 담금질모사 기법을 이용하여 목적함수를 만족시키는 주입정의 최적 위치를 평가하였다. 주입수의 회수율의 최대화를 목적함수로 설정할 경우, 우물 배열에 관계없이 두 개의 주입정을 모두 우물 군집 내부에 설치하는 것이 가장 효율적인 것으로 나타났다. 회수율의 최대화와 동시에 기존 양수정의 양수량을 고르게 증가시키는 통합목적함수를 고려하여 두 개의 주입정을 설치할 경우, 우물 배열에 관계없이 우물 배열의 양측면부가 주입정 위치로 적합한 것으로 분석되었다. 주입정 위치 최적화를 위한 다수의 시나리오 분석 결과, 최적의 결과에 근접하는 지역적 최솟값 또는 최댓값이 다수 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 주입정의 최적 위치를 현장의 조건에 맞게 선택적으로 결정할 수 있는 개연성이 존재하는 것을 의미한다. 결론적으로, 본 연구는 담금질모사 기법이 다양한 목적함수에 부합하는 복수 주입정의 최적 위치 평가에 성공적으로 이용될 수 있음을 보여 주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.533-538
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• 2013

최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1105-1116
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• 2014

추계학적 강우모형 NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 RPM (Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하여 시간 스케일의 강우를 생성함으로서 수문학적 적용성이 뛰어난 강우모형이다. NSRPM은 5개의 모형 매개변수로 이루어져 있으며 매개변수 추정을 위하여 최적화 기법으로 널리 쓰이고 있는 수치해석 기법인 DFP (Davidon-Fletcher-Powell)기법, 직접적 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 DFP 기법은 입력 초기값에 민감하며 국소 최저치에 수렴하는 확률이 높은 단점이 있으며 유전자 알고리즘기법은 탐색에 소요되는 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용된 Nelder-Mead기법은 순차적 탐색기법으로 연산 속도가 빠르며 입력 초기값이 필요하지 않아 사용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 본 연구는 전국 지상기상관측소 59개소를 대상으로 1973-2011년 39년 동안의 시간강우 자료를 수집하고 최적화 기법 DFP 기법, 유전자 알고리즘, Nelder-Mead 기법을 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여 지속시간 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 별 평균, 분산, 공분산에 대해서 각 기법의 정확성을 평가하였다. 본 연구결과 전반적으로 Nelder-Mead기법이 가장 높은 정확도를 보였으며 유전자 알고리즘, DFP 기법 순으로 나타났다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권16호
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• pp.6781-6785
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• 2014

Purpose: This study used receiver operating characteristic curves to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) medulloblastoma (MB) and primitive neuroectodermal tumor (PNET) outcome data. The aim of this study was to identify and optimize predictive outcome models. Materials and Methods: Patients diagnosed from 1973 to 2009 were selected for analysis of socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for MB and PNET. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (brain cancer specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A Monte Carlo algorithm was used to estimate the modeling errors. Results: There were 3,702 patients included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 73.7 (86.2) months. Some 40% of the patients were female and the mean (S.D.) age was 16.5 (16.6) years. There were more adult MB/PNET patients listed from SEER data than pediatric and young adult patients. Only 12% of patients were staged. The SEER staging has the highest ROC (S.D.) area of 0.55 (0.05) among the factors tested. We simplified the 3-layered risk levels (local, regional, distant) to a simpler non-metastatic (I and II) versus metastatic (III) model. The ROC area (S.D.) of the 2-tiered model was 0.57 (0.04). Conclusions: ROC analysis optimized the most predictive SEER staging model. The high under staging rate may have prevented patients from selecting definitive radiotherapy after surgery.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1614-1632
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• 2017

Bag of visual words is a popular model in human action recognition, but usually suffers from loss of spatial and temporal configuration information of local features, and large quantization error in its feature coding procedure. In this paper, to overcome the two deficiencies, we combine sparse coding with spatio-temporal pyramid for human action recognition, and regard this method as the baseline. More importantly, which is also the focus of this paper, we find that there is a hierarchical structure in feature vector constructed by the baseline method. To exploit the hierarchical structure information for better recognition accuracy, we propose a tree regularized classifier to convey the hierarchical structure information. The main contributions of this paper can be summarized as: first, we introduce a tree regularized classifier to encode the hierarchical structure information in feature vector for human action recognition. Second, we present an optimization algorithm to learn the parameters of the proposed classifier. Third, the performance of the proposed classifier is evaluated on YouTube, Hollywood2, and UCF50 datasets, the experimental results show that the proposed tree regularized classifier obtains better performance than SVM and other popular classifiers, and achieves promising results on the three datasets.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.542-554
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• 1997

In this paper, we present a resource conscious approach to designing distributed real-time systems as an extension of our original approach [8][9] which was limited to single processor systems. Starting from a given task graph and a set of end-to-end constraints, we automatically generate task attributes (e.g., periods and deadlines) such that (i) the task set is schedulable, and (ii) the end-to-end timing constraints are satisfied. The method works by first transforming the end-to-end timing constraints into a set of intermediate constraints on task attributes, and then solving the intermediate constraints. The complexity of constraint solving is tackled by reducing the problem into relatively tractable parts, and then solving each sub-problem using heuristics to enhance schedulability. In this paper, we build on our single processor solution and show how it can be extended for distributed systems. The extension to distributed systems reveals many interesting sub-problems, solutions to which are presented in this paper. The main challenges arise from end-to-end propagation delay constraints, and therefore this paper focuses on our solutions for such constraints. We begin with extending our communication scheme to provide tight delay bounds across a network, while hiding the low-level details of network communication. We also develop an algorithm to decompose end-to-end bounds into local bounds on each processor of making extensive use of relative load on each processor. This results in significant decoupling of constraints on each processor, without losing its capability to find a schedulable solution. Finally, we show, how each of these parts fit into our overall methodology, using our previous results for single processor systems.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.597-602
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• 2016

In image guided surgery, a patient registration process is a critical process for the successful operation, which is required to use pre-operative images such as CT and MRI during operation. Though several patient registration methods have been studied, we concentrate on one method that utilizes 3D surface measurement data in this paper. First, a hand-held 3D surface measurement device measures the surface of the patient, and secondly this data is matched with CT or MRI data using optimization algorithms. However, generally used ICP algorithm is very slow without a proper initial location and also suffers from local minimum problem. Usually, this problem is solved by manually providing the proper initial location before performing ICP. But, it has a disadvantage that an experience user has to perform the method and also takes a long time. In this paper, we propose a method that can accurately find the proper initial location automatically. The proposed method finds the proper initial location for ICP by converting 3D data to 2D curvature images and performing image matching. Curvature features are robust to the rotation, translation, and even some deformation. Also, the proposed method is faster than traditional methods because it performs 2D image matching instead of 3D point cloud matching.