• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권8호
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• pp.561-570
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• 2004

In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권4호
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• pp.253-261
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• 2017

최근 수문자료에서 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 시간에 따라 변화하는 통계적 특성을 고려하기 위하여 다양한 형태의 비정상성 확률분포형이 제시되고 있으며, 비정상성 매개변수를 추정할 수 있는 다양한 방법들이 연구되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용한 비정상성 Gumbel 분포형의 매개변수 추정방법을 제시하고 기존에 비정상성 매개변수 추정방법으로 주로 사용되어온 최우도법과 비교해보고자 하였다. 국내 자료의 적용을 위하여 기상청 지점의 다양한 지속기간에 대해 경향성이 나타나는 연 최대치 강우자료를 사용하였다. 적용 결과 선형적 경향성을 나타내는 자료에 대해서는 두 가지 방법 모두 적절한 모형을 선정하였으나, 2차 곡선 형태의 경향성이 존재하는 자료에 대해서는 앙상블 경험적 모드분해법의 경우에만 이러한 경향성을 반영하는 비정상성 Gumbel 모형을 선정하였다.

• 농업생명과학연구
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• 제45권4호
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• pp.65-72
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• 2011

본 연구의 목적은 중부지방소나무와 굴참나무의 부위별 바이오매스 상대생장식 개발에 있다. 부위별 상대생장식의 개발을 위하여 축적 및 임분의 구조를 고려하여 중부지방소나무에서 30개소 (70그루), 굴참나무에서 15개소 (32그루)를 선정하고 시료를 수집하였다. 바이오매스의 추정에 이용된 인자는 흉고직경, 흉고직경과 수고를 이용하는 두 가지이며, 지수식, 대수식, 2차방정식의 형태로 구분하였다. 최적의 상대생장식을 도출하기 위하여 이용된 통계량은 적합도지수 (FI), 잔차의 평균 (Bias), 잔차의 표준오차 (SEE)이다. 이를 통하여 추정된 수종별 바이오매스 상대생장식은 중부지방소나무에서 $W=aD^b$, $W=aD^bH^c$ 식이 적합하며 적합도는 0.937, 0.943이다. 반면, 굴참나무는 $W=a+bD+cD^2$, $W=aD^bH^c$ 식이 적합하며 적합도는 0.865, 0.874이다. 또한, 중부지방소나무와 굴참나무의 부위별 바이오매스 상대생장식은 중부지방소나무 $W=aD^b$ 이고, 굴참나무 $W=a+bD+cD^2$ 으로 나타났다. 본 연구의 결과로 제시된 중부지방소나무, 굴참나무의 바이오매스 상대생장식은 일부지역에 국한되어 개발되었던 상대생장식에 대한 단점을 보완할 수 있을 것이며 이들 수종에 대한 탄소량의 계정에 활용이 가능할 것이다.