• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.280-280
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• 2000

In this paper, we propose a method of constructing equation using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is. we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.224-227
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• 2000

In this Paper, we prepose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is, we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series, Sun spot data and KOSPI data.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.100-107
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• 1999

무인 운반차량 시스템 (AGV System) 의 이용도가 날로 증가함에 따라 시스템의 최적화 및 운영 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 AGV System에서 사용하는 Routing 및 Scheduling 정책들을 연구하고 이를 개선할 수 있는 새로운 방안을 모색한 후, 컴퓨터 모델링 기법을 이용한 보다 객관적인 시뮬레이션을 수행하여 최적의 AGV System과 그에 적합한 운영 정책을 제시하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문은 크게 AGV Routing 과 Scheduling에 관한 연구로 나누어진다. AGV Routing은 AGV의 이동경로를 설정하는 것으로서 충돌 방지 (Collision Avoidance)와 최단경로 탐색 (Minimal Cost Path Find) 이라는 두 개의 주요 알고리즘으로 이루어진다. AGV Scheduling 은 장비의 공정시간과 AGV의 Loading/Unloading, Charging 시간으로 인해 불규칙한 Event 가 일어났을 경우 AGV 각각의 Jop을 알맞게 선정해주는 정책을 말하며 일반적으로 AGV Selection Rule, Charging Rule이 여기에 속한다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘들이 반영된 AGV System을 컴퓨터 모델로 구축하여, 기존 시스템에서 사용되고 있는 여러 운영 정책들의 문제점들을 분석하였으며, Multiple AGV System을 최적화 시키는 운영 정책이 보다 객관적으로 제시되었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권1호
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• pp.43-49
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• 1992

As a result of recent progress in speech synthesis techniques, the those new services using new techniques are going to introduce into the telephone communication system. In setting standards, voice quality is obviously an important criterion. It is very important to develope a quality evaluation method of synthesized speech for the diagnostic assessment of system algorithm, and fair comparison of assessment values. This paper has described several basic concepts and criterions for quality assessment (intelligibility) of synthesized speech by rule, and then a word selection method and the word list to be used in word intelligibility test were proposed. Finally, a test method for word intelligibility is described.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.19-25
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• 2016

This paper is to recognize and play tab chords from guitar musical sheets. The musical chord area of an input image is segmented by changing the image in saturation and applying the Grabcut algorithm. Based on a template matching, our approach detects tab starting sections on a segmented musical area. The virtual block method is introduced to search blanks over chord lines and extract tab fret segments, which doesn't cause the computation loss to remove tab lines. In the experimental tests, the prototype based classification outperforms Bayesian method and the nearest neighbor rule with the whole set of training data and its performance is similar to that of the support vector machine. The experimental result shows that the prediction rate is about 99.0% and the number of selected prototypes is below 3.0%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.103-108
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• 2023

센서 네트워크에서 평균 추정성능을 높이기 위한 저 복잡도를 갖는 센서 노드 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 복잡도를 줄이기 위해 직접적인 비용함수인 평균 추정오차를 최소화 하는 대신, 평균 추정오차 공분산 역행렬의 로그행렬식을 비용함수로 채택하고 이를 최대화하는 센서 노드 집합을 선택하기 위한 탐욕적 반복 알고리즘을 제안한다. 비용함수에 있는 관측행렬에 QR분해를 적용하여 단계마다 한 개의 노드를 선택하기 위한 저 복잡도를 갖는 수학적관계식을 유도한다. 다양한 실험을 통해, 추정성능 및 복잡도면에서 기존의 센서 노드 선택기술 대비 제안 알고리즘이 경쟁력있는 성능을 보임을 입증하고 실용적 센서 노드 선택기술로써 다양한 네트워크시스템에 적용할 수 있는 대안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.21-28
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• 2015

본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.37-52
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• 2011

공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.837-850
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.