• 대한산업공학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.23-35
• /
• 1998

This article presents a network flow analysis to form flexible machine cells with minimum intercellular part moves and a neural network model to form part families. The operational sequences and production quantity of the part, and the number of cells and the cell size are taken into considerations for a 0-1 quadratic programming formulation and a network flow based solution procedure is developed. After designing the machine cells, a neural network approach for the integration of part families and the automatic assignment of new parts to the existing cells is proposed. A multi-layer backpropagation network with one hidden layer is used. Experimental results with varying number of neurons in hidden layer to evaluate the role of hidden neurons in the network learning performance are also presented. The comprehensive methodology developed in this article is appropriate for solving large-scale industrial applications without building the knowledge-based expert rule for the cellular manufacturing environment.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권10호
• /
• pp.1085-1093
• /
• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.

• 전기학회논문지P
• /
• 제60권4호
• /
• pp.181-185
• /
• 2011

Due to the increasing of nonlinear loads such as converters and inverters connected to the electric power distribution system, and extensive application of harmonic generation sources with power electronic devices, disturbance of the electric power system and its influences on industries have been continuously increasing. Thus, it is difficult to construct accurate load model for active and reactive power in environments with harmonics. In this research, we develop current harmonics estimation method based on Extreme Learning Machine (ELM) with fast learning procedure for residential loads. Using data sets acquired from various residential loads, the proposed method has been intensively tested. As the experimental results, we confirm that the proposed method makes it possible to effective estimate current harmonics for various input voltage.

• 전기학회논문지P
• /
• 제61권1호
• /
• pp.29-34
• /
• 2012

Due to the increasing of nonlinear loads such as converters and inverters connected to the electric power distribution system, and extensive application of harmonic generation sources with power electronic devices, disturbance of the electric power system and its influences on industries have been continuously increasing. Thus, it is difficult to construct accurate load model for active and reactive power in environments with harmonics. In this research, we develop a load modeling method based on Extreme Learning Machine(ELM) with fast learning procedure for residential loads. Using data sets acquired from various residential loads, the proposed method has been intensively tested. As the experimental results, we confirm that the proposed method makes it possible to effective estimate active and reactive powers than conventional methods.

• 전기학회논문지P
• /
• 제62권4호
• /
• pp.169-174
• /
• 2013

Due to the increase of power consumption, it is difficult to construct an accurate prediction model for daily peak power demand. It is very important work to know power demand in next day to manage and control power system. In this research, we develop a daily peak power demand prediction method based on Extreme Learning Machine(ELM) with fast learning procedure. Using data sets between 2006 and 2010 in Korea, the proposed method has been intensively tested. As the prediction results, we confirm that the proposed method makes it possible to effective estimate daily peak power demand than conventional methods.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.97-104
• /
• 2015

An 'associative cube', a class of auto-associative memories, is revisited here, in which training data and hidden orthogonal basis functions such as wavelet packets or Fourier kernels, are combined in the weight cube. This weight cube has hidden units in its depth, represented by a three dimensional cubic structure. We develop an unsupervised incremental learning mechanism based upon the adaptive least squares method. Training data are mapped into orthogonal basis vectors in a least-squares sense by updating the weights which minimize an energy function. Therefore, a prescribed orthogonal kernel is incrementally assigned to an incoming data. Next, we show how a decoding procedure finds the closest one with a competitive network in the hidden layer. As noisy test data are applied to an associative cube, the nearest one among the original training data are restored in an optimal sense. The simulation results confirm robustness of associative cubes even if test data are heavily distorted by various types of noise.

• 경영과학
• /
• 제16권1호
• /
• pp.157-171
• /
• 1999

In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.509-521
• /
• 2016

본 논문에서는 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위한 극한 기계학습을 결합하는 새로운 균형 표본 유전 알고리즘(SBGA-ELM)을 제안하였다. 접근법은 정확한 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위해 공개 파킨슨 병 데이터베이스로부터 22,283개의 유전자의 발현 데이터를 사용하며 다음의 두 가지 주요 단계를 포함하였다 : 1. 특징(유전자) 선택과 2. 분류단계이다. 특징 선택 단계에서는 제안된 균형 표본 유전 알고리즘에 기반하고 파킨스병 데이터베이스(ParkDB)의 유전자 발현 데이터를 위해 고안되었다. 제안된 제안 된 SBGA는 추가적 분석을 위해 ParkDB에서 활용 가능한 22,283개의 유전자 중에서 강인한 서브셋을 찾는다. 특징분류 단계에서는 정확한 파킨슨 병 진단을 위해 선택된 유전자 세트가 극한 기계학습의 훈련에 사용된다. 발견 된 강인한 유전자 서브세트는 안정된 일반화 성능으로 파킨슨 병 진단을 할 수 있는 ELM 분류기를 생성하게 된다. 제안된 연구에서 강인한 유전자 서브셋은 파킨슨병을 관장할 것으로 예측되는 24개의 바이오 표지자를 발견하는 데도 사용된다. 논문을 통해 발견된 강인 유전자 하위 집합은 SVM이나 PBL-McRBFN과 같은 기존의 파킨슨 병 진단 방법들을 통해 검증되었다. 실시된 두 가지 방법(SVM과 PBL-McRBFN)에 대해 모두 최대 일반화 성능을 나타내었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.565-579
• /
• 2016

본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.

• 분석과학
• /
• 제24권6호
• /
• pp.533-543
• /
• 2011

hERG (human ether-a-go-go related gene) 이온채널은 심장 재분극의 중요 요소이며 이 채널의 저해제는 부정맥과 돌연사를 유발할 수 있다. 따라서, 신약개발과정에서 후보물질이 hERG 이온채널의 잠재적인 저해제일 경우에는 심장독성 부작용을 유발하므로, 이를 최소화하고자 많은 노력이 집중되고 있다. 본 연구는 HEK(인간 배아 신장)세포에서 얻은 202개 유기화합물의 $IC_{50}$ 데이터를 이용하여 2차원 구조-활성의 정량적 관계(2D-QSAR)방법으로 예측하는 모델을 개발하였다. hERG이온채널 저해제의 기계 학습방법으로는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM)방법과 인공신경망(Artificial Neural Network)방법이며, 교차검증을 적용한 모집단 기반 전진선택(forward selection)방법과 결합하여 각 학습모델에 적합한 최적의 표현자들을 결정하였다. 가장 우수한 방법은 14종의 표현자를 사용한 인공신경망방법($R^2_{CV}$=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583)이었고, 다중선형회귀방법을 통해서 hERG이온채널 저해물질의 구조적 특징과 수용체와의 상호작용을 설명할 수 있다. QSAR모델의 검증은 교차검증과 Y-scrambling test방법으로 수행하였다.