• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-146
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• 2004

교통정보에 의한 교통량분산 효과를 실질적으로 얻기 위해서는 좌회전금지, U-turn, P-turn과 같은 교차로내 회전제약이 존재하는 일반 가로망에서 적정수의 경로를 도출하여 제공해야 한다. 이를 위하여 k-path 알고리듬이 주로 이용되고 있으나 도출된 경로들간에 중복성이 문제가 되고 있다. 본 연구는 교차로내 회전제약들을 고려하면서 교통정보제공을 위한 n개의 최단경로탐색(n-path) 알고리듬을 개발하는 데 연구의 목적이 있다 여기서 n-path 알고리듬은 기존 k-path 알고리듬과는 차이가 있는데, k-path 알고리듬은 기종점간 통행비용을 기초로 첫 번째 최단경로외 2번째 최단경로, 3번째 최단경로,....식으로 k개의 최단경로를 찾는 데 비해, n-path 알고리듬은 각 경로간 일정수준 이상의 경로중첩(path overlap)이 발생하지 않도록 하면서 n개의 경로를 탐색하는 방법이다. 이를 위하여 첫 번째 탐색된 경로를 중심으로 통행비용과 경로중복수준을 판단하여 이후 경로들을 탐색하게 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 n-path 알고리듬은 기존 연구와는 달리 교차로상 회전제약을 반영하기 위하여 가로망을 확장할 필요가 없다는 장점이 있다. 개발된 알고리듬을 몇 개의 예제 네트워크에 적용하여 평가하였으며 평가결과 원하는 결과를 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.259-266
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• 2020

과거 인공지능 분야에서는 지식 기반의 전문가 시스템 및 머신러닝 알고리즘들을 금융 분야에 적용하는 연구가 꾸준하게 수행되어 왔다. 특히 주식에 대한 지식 기반의 시스템 트레이딩은 이제 보편화되었고, 최근에는 대용량 데이터에 기반한 딥러닝 기술을 주가 예측에 적용하기 시작했다. 이중 LSTM은 시계열 데이터에 대한 검증된 모델로서 주가 예측에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 주가 예측 모델로서 LSTM을 적용할 때 성능향상을 위해 고려해야 할 복잡한 매개변수 설정과 적용 함수들에 대해 적합한 조합 방법을 제안하도록 한다. 크게 가중치와 바이어스에 대한 초기화 대상과 설정 방법, 과적합을 피하기 위한 정규화 적용 대상과 설정 방법, 활성화 함수 적용 방법, 최적화 알고리즘 선택 등을 제시한다. 이 때 나스닥 상장사들에 대한 대용량 데이터를 바탕으로 각각의 방법들을 적용하여 정확도를 비교하면서 평가한다. 이를 통해 주가 예측을 위한 LSTM 적용 시 최적의 모델링 방법을 실증적인 형태로 제안하여 현실적인 시사점을 갖도록 한다. 향후에는 입력 데이터의 포맷과 길이, 하이퍼파라미터들에 대한 성능평가를 추가 수행하여 주요 설정 항목들의 조합에 대한 일반화 연구를 수행하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.56-63
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• 2009

IEEE 802.11 표준은 무선랜, 애드 혹 망 및 차량간 통신 망 등 무선 데이터 망에 광범위하게 이용되고 있다. 이에 따라 망 성능 최적화 및 효과적인 망 자원 관리 기법의 개발을 위해 IEEE 802.11의 성능 분석이 광범위하게 이루어져 왔으나 대부분의 성능 분석 연구들은 데이터 평면에서 유니캐스트 전송 기법의 성능에 관한 것들이었다. 그러나 무선 데이터 망에서는 망 형상 관리, 노드 사이의 경로 관리 및 데이터 전송 방법으로 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법을 이용하고 있다. 따라서 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법의 성능에 대한 정확한 이해는 무선 데이터 망 설계를 위해 매우 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 노드의 전송 범위, 데이터 전송율, 최소 경합 윈도우의 크기와 같은 IEEE 802.11 시스템 파라미터뿐만 아니라 노드의 수, 망의 부하, 전파 전송 환경과 같은 망 운용 환경을 모두 고려하여 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법의 성능을 송신 노드와의 거리에 따른 브로드캐스트 프레임 수신 확률 측면에서 분석한다. 제안된 분석 프레임은 망 환경과 관련된 모든 파라미터들을 고려하기 때문에 동적인 무선 데이터 망 환경을 위한 적응성 있는 제어 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4678-4702
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• 2018

Traffic Matrix estimation has always caught attention from researchers for better network management and future planning. With the advent of high traffic loads due to Cloud Computing platforms and Software Defined Networking based tunable routing and traffic management algorithms on the Internet, it is more necessary as ever to be able to predict current and future traffic volumes on the network. For large networks such origin-destination traffic prediction problem takes the form of a large under- constrained and under-determined system of equations with a dynamic measurement matrix. Previously, the researchers had relied on the assumption that the measurement (routing) matrix is stationary due to which the schemes are not suitable for modern software defined networks. In this work, we present our Compressed Sensing with Dynamic Model Estimation (CS-DME) architecture suitable for modern software defined networks. Our main contributions are: (1) we formulate an approach in which measurement matrix in the compressed sensing scheme can be accurately and dynamically estimated through a reformulation of the problem based on traffic demands. (2) We show that the problem formulation using a dynamic measurement matrix based on instantaneous traffic demands may be used instead of a stationary binary routing matrix which is more suitable to modern Software Defined Networks that are constantly evolving in terms of routing by inspection of its Eigen Spectrum using two real world datasets. (3) We also show that linking this compressed measurement matrix dynamically with the measured parameters can lead to acceptable estimation of Origin Destination (OD) Traffic flows with marginally poor results with other state-of-art schemes relying on fixed measurement matrices. (4) Furthermore, using this compressed reformulated problem, a new strategy for selection of vantage points for most efficient traffic matrix estimation is also presented through a secondary compression technique based on subset of link measurements. Experimental evaluation of proposed technique using real world datasets Abilene and GEANT shows that the technique is practical to be used in modern software defined networks. Further, the performance of the scheme is compared with recent state of the art techniques proposed in research literature.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권1호
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• pp.15-22
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• 2009

자동운항 알고리즘은 인적요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 그러나, 대부분의 알고리즘이 수많은 선박이 입출항하는 항만근처의 실제 통항상황을 고려하여, 성능을 입증하지 않았기에, 실제 선박에 설치되어 운용된 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 퍼지 이론과 가변공간 탐색법 개념을 사용한 충돌회피 알고리즘을 고안하였다. 충돌회피 알고리즘은 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 현재시간(t=to)에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 퍼지 이론에 의한 충돌위험도를 계산하고 이를 바탕으로 회피를 위한, 행동공간을 구성한다. 두번째 단계에서는, 일정시간 이후($t=to+{\Delta}t$)의 타선 및 자선의 위치 및 속도를 추정하여, 다시 충돌위험도를 계산하는데, 이때는 변화된 위험도를 바탕으로 행동공간을 다시 재구성하게 된다. 세 번째 단계에서는, 추정된 행동공간들을 대상으로 최적화 기법을 사용하여, 가장 안전하고, 효율적인 회피경로를 결정하게 된다. 이와 같이 3단계로 구성된 충돌회피 알고리즘은 실시간으로 계산되어, 지속적으로 갱신된다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘을 한국해양연구원의 선박운항 시뮬레이터에 구현하여, 대양항해 시나리오를 대상으로 성능시험을 수행하였다. 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 최종 선정된 회피경로는 Auto-pilot에 의해 자동운항 되도록 구성하였다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘의 특징과 성능시험 결과에 대해 소개한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권4호
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• pp.451-462
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• 2005

향후 우리나라의 화성 탐사선 개발을 대비하여 B-평면 조준법(B-plane targeting method)을 이용한 최적 궤적 보정 기동(Optimal Trajectory Correction Maneuver, TCM)의 설계에 대한 연구를 수행하였다. 궤적 보정 기동을 설계하기 위하여 요구되는 화성 탐사 임무의 각 단계별 비행 궤적 및 궤도 정보 역시 이 연구를 통해 개발된 알고리즘을 이용하여 산출 할 수 있으며, 관련 정보는 임무 설계시 필요로 하는 최소의 섭동력들을 고려한 상황에서 산출되었다. 항행 단계에서의 탐사선은 다양한 섭동력에 의한 영향 또는 순간 기동의 오차로 기인된 비행 궤적의 오차로 인하여 목표한 위치에 도달하지 못할 수 있다. 따라서 탐사선의 적절한 비행 궤적을 유지하고 목표하고자 한 지점에 정확하게 도달시키기 위하여 도착 행성의 위치에 대하여 설정된 B-평면 좌표계를 이용하여 탐사선의 방향을 조준하여 줄 필요가 있다. NPSOL 소프트웨어를 사용하여 관련 최적해를 도출하였으며 임무동안 수행되는 기동의 총 크기를 최소화 시키도록 목적함수를 설정하였다. 수행되는 기동의 횟수는 설계자가 임의로 설정($1\~5$회)할 수 있도록 하였으며 그 시기 역시 조정 변수로 설정 할 수 있다. 마지막으로 화성 도착시 설정된 B-평면 좌표의 위치가 최종 구속조건으로 적용되어 최적화 문제를 완성하게 된다. 이 연구를 통하여 지구 출발에서부터 화성 도착, 그리고 임무 수행을 위한 포획궤도에 이르기까지 전반적인 임무 설계 및 해석이 가능하게 되었으며, 항행 단계에서 이루어지는 궤적 보정 기동의 최적 시기 및 크기 또한 분석이 가능하게 되었다. 이 연구를 통하여 개발된 알고리즘을 이용하여 향후 우리나라의 화성 탐사 임무의 설계, 분석이 가능하다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권2호통권42호
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• pp.37-46
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• 2005

현재까지 많은 스마트 면진시스템이 제안되었고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템의 면진장치와 보조감쇠 장치로서 새로운 형태의 마찰진자시스템(FPS)과 MR 감쇠기를 각각 사용한다. 퍼지로직제어기(FLC)가 고유의 견실성과 비선형 및 불확실성을 쉽게 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 MR 감쇠기의 감쇠력을 조절하는데 FLC를 사용한다. 또한 FLC의 성능을 최적화 하기 위해서는 유전자알고리즘(GA)을 사용한다. GA를 사용함으로써 소속함수의 형상을 조절하는 것뿐만 아니라 적절한 퍼지제어규칙을 결정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 부분개선 유전자알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 유전자의 특정부분을 향상시키는데 효율적이다. FPS와 MR 감쇠기의 동적거동을 표현하기 위해서는 뉴로?퍼지 모델을 사용한다. FLC의 최적설계를 위하여 본 연구에서 제안된 방법의 효율성은 여러 가지 역사지진을 사용하여 계산된 동적응답을 기초로 하여 평가한다. 예제해석결과 제안된 방법은 적절한 퍼지규칙을 찾을 수 있고 GA로 최적화된 FLC는 수동제어기 뿐만 아니라 전문가의 지식에 기반한 FLC와 전통적인 준능동제어기보다 더 좋은 성능을 발휘한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.29-37
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• 1999

일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.

• 대한약침학회지
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• 제18권2호
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• pp.7-18
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• 2015

Objectives: Lawsone (1,4 naphthoquinone) is a non redox cycling compound that can be catalyzed by DT diaphorase (DTD) into 1,2,4-trihydroxynaphthalene (THN), which can generate reactive oxygen species by auto oxidation. The purpose of this study was to evaluate the toxicity of the phytomarker 1,4 naphthoquinone and its metabolite THN by using the molecular docking program AutoDock 4. Methods: The 3D structure of ligands such as hydrogen peroxide ($H_2O_2$), nitric oxide synthase (NOS), catalase (CAT), glutathione (GSH), glutathione reductase (GR), glucose 6-phosphate dehydrogenase (G6PDH) and nicotinamide adenine dinucleotide phosphate hydrogen (NADPH) were drawn using hyperchem drawing tools and minimizing the energy of all pdb files with the help of hyperchem by $MM^+$ followed by a semi-empirical (PM3) method. The docking process was studied with ligand molecules to identify suitable dockings at protein binding sites through annealing and genetic simulation algorithms. The program auto dock tools (ADT) was released as an extension suite to the python molecular viewer used to prepare proteins and ligands. Grids centered on active sites were obtained with spacings of $54{\times}55{\times}56$, and a grid spacing of 0.503 was calculated. Comparisons of Global and Local Search Methods in Drug Docking were adopted to determine parameters; a maximum number of 250,000 energy evaluations, a maximum number of generations of 27,000, and mutation and crossover rates of 0.02 and 0.8 were used. The number of docking runs was set to 10. Results: Lawsone and THN can be considered to efficiently bind with NOS, CAT, GSH, GR, G6PDH and NADPH, which has been confirmed through hydrogen bond affinity with the respective amino acids. Conclusion: Naphthoquinone derivatives of lawsone, which can be metabolized into THN by a catalyst DTD, were examined. Lawsone and THN were found to be identically potent molecules for their affinities for selected proteins.