• 한국공간구조학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.67-74
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• 2003

The purpose of this study is to improve convergence speed of topology optimization procedure using the existing ESO method and to deal with topology decision of the truss structures according to a boundary condition, such as cantilever type. At the existing ESO topology optimization procedure for the truss structures, the adjustment of member sizes according to target stress has been executed by increasing or reducing a very small value from each member size. In this case, it takes too much iteration till convergence. Accordingly, it is practically hard to obtain optimum topology for a large scale structures. For that reason, it is necessary to improve convergence speed of ESO method more effectively. During the topology decision procedure, member sizes are adjusted by calculating approximate solution for member sizes corresponding to the target stress at every step, the new member sizes are adjusted by such method are applied in FEA procedure of next step.

• 산업공학
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• 제16권spc호
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• pp.14-20
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• 2003

This paper presents a multi-criteria decision model and Multi-Criteria Generic Algorithm(MCGA) approach to improve backbone topology by leveraging the Virtual Link(VL) system in an hierarchical Link-State(LS) routing domain. Given that the sound backbone topology structure has a great impact on the overall routing performance in an hierarchical LS domain, the importance of this research is evident. The proposed decision model is to find an optimal configuration of VLs that properly meets two-pronged engineering goals in installing and maintaining VLs: i.e., operational costs and network reliability. The experiment results clearly indicates that it is essential to the effective operations of hierarchical LS routing domain to consider not only engineering aspects but also specific benefits from systematical layout of VLs, thereby presenting the validity of the decision model and MCGA.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.199-210
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• 2002

본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.768-776
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• 1995

스타형의 분산 컴퓨터 시스템에서는 중앙노드의 처리능력이 주변노드들의 처리 능 력에 비해 클 수가 있고 또 각 노드의 작업도착률은 서로 다를 수 있다. 따라서 작업 전송을 위한 송신자 기준과 수신자 기준의 선택에 따라 부하분산의 성능은 크게 달라 진다. 하지만 이종의 분산 컴퓨터 시스템에서 최적 송신자 및 수신자 기준의 설정은 매우 어렵다. 본 논문에서는 동적부하분산을 위하여 고정 임계값 대신에 노드의 평균 응답시간이나 작업의 기대응답시간과 같은 동적 기준을 사용하는 효율적인 위치 결정 부하 분산 정책을 제안한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.154-158
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• 2005

In this paper, we design optical receiver composed of CDR(clock and data recovery), SA(sense amp), TIA(transimpe dence amplifier), and decision circuit. The optical receiver can be classified to two main block, one is Deserializer composed of CDR and SA, another is PD receiver composed of preamplifier(샴), peak detector, etc. In this paper, we propose CDR using delayed data topology that could improve defects of existing CDR. The optical receiver that is proposed in this paper has the role of translation a 1.25 Gb/s optical signal to $10{\times}125 Mb/s$ array electric signals. This optical receiver is verified by simulator(hspice) using 0.35 um CMOS technology.

• 정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.51-56
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• 2005

The Back propagation algorithm is a very effective supervised training method for multi-layer feed forward neural networks. This paper studies the decision boundary formation based on the Back propagation algorithm. The discriminating powers of several neural network topology are also investigated against five manually created data sets. It is found that neural networks with multiple hidden layer perform better than single hidden layer.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8C호
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• pp.729-740
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• 2002

본 논문에서는 광 인터넷 망의 가상망 재구성을 위하여 최적의 망 재구성 정책을 고려한 보상-비용 함수를 최대화하는 다단계 결정 문제로 정의 하였다. 그리고 트래픽 요구사항을 만족하기 위해서 노드 교환 기법에 근거한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 예측 기법을 사용하여 휴리스틱 알고리즘에 의해 발생하는 근사 문제를 해결 하고, 이를 바탕으로 트래픽 예측 다단계 재구성 정책을 제안하였다. 실험결과 다단계 재구성 정책은 물리적 자원이 제한된 환경에서 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능을 보였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제19권2호
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• pp.263-275
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• 2015

This study presents conceptual information of newly optimized shapes and connectivity of the so-called outrigger truss system for modern tall buildings that resists lateral loads induced by wind and earthquake forces. In practice, the outrigger truss consists of triangular or Vierendeel types to stiffen tall buildings, and the decision of outrigger design has been qualitatively achieved by only engineers' experience and intuition, including information of structural behaviors, although outrigger shapes and the member's connectivity absolutely affect building stiffness, the input of material, construction ability and so on. Therefore the design of outrigger trusses needs to be measured and determined according to scientific proofs like reliable optimal design tools. In this study, at first the shape and connectivity of an outrigger truss system are visually evaluated by using a conceptual design tool of the classical topology optimization method, and then are quantitatively investigated with respect to a structural safety as stiffness, an economical aspect as material quantity, and construction characteristics as the number of member connection. Numerical applications are studied to verify the effectiveness of the proposed design process to generate a new shape and connectivity of the outrigger for both static and dynamic responses.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.147-163
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• 1994

본 고는 위상관계를 지니는 vector GIS데이터구조로 부터 교통계획이나 도로계획시 필요한 node-link중심의 교통망 자료를 획득하기 위한 절차 및 활용프로그램을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 ARC/INFO GIS와 UTPS(Urban Transportation Planning System)계의 TRANPLAN이 구현을 위한 대표적 소프트웨어로서 선정되었고, 상호간 데이터의 교환을 위한 세가지으 위상변환(Topology Conversion)방법이 제시되었다. 첫번째 방법은 소프트웨어 개발자(ARC/INFO의 ESRI및 TRANPLAN Urban Analysis Group)들이 공동개발하여 별도의 소프트웨어 package로 구축한 프로그램에 대해서 변환절차의 개요 및 프로그램의 단계적 확대방안에 관해서 소개하였고, 둘째로 ARC/INDO에서 사용가능한 node attribute table(NAT)을 별도의 topology로 구축하여 acc attribute table(AAT)및 NAT에 있어서의 node체계를 상호 관련시켜서 node-link교통망 자료로 변환하는 알고리즘 AML(Arc Macro Language)로서 제시했으며, 끝으로 FOR-TRAN언어를 사용한 AAT에서의 node변환 알고리즘을 소개하였다. 이러한 GIS데이터의 위상변환의 필요성은 GIS를 교통부문에(특히 교통수요 예측)직접 이용함은 물론 더 나아가서는 양자사이으 효율적인 데이터의 교환이 그목적이라고 할 수 있다. 비록, 본고에서는 이들 세가지 방법 상호간의 구체적인 장단점에 관해서는 토의되지 못했지만 세방법중 어떠한 것이든 교통수요 예측모형을 위한 데이터의 변환과정에 역할을 할 수 있으며, 이들 시스템간의 효율적 통합은 교통계획과정에서의 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다.

• Advances in Computational Design
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• 제2권4호
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• pp.313-331
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• 2017

In this study, teaching-learning based optimization (TLBO) is improved by incorporating model of multiple teachers, adaptive teaching factor, self-motivated learning, and learning through tutorial. Modified TLBO (MTLBO) is applied for simultaneous topology, shape, and size optimization of space and planar trusses to study its effectiveness. All the benchmark problems are subjected to stress, displacement, and kinematic stability constraints while design variables are discrete and continuous. Analyses of unacceptable and singular topologies are prohibited by seeing element connectivity through Grubler's criterion and the positive definiteness. Performance of MTLBO is compared to TLBO and state-of-the-art algorithms available in literature, such as a genetic algorithm (GA), improved GA, force method and GA, ant colony optimization, adaptive multi-population differential evolution, a firefly algorithm, group search optimization (GSO), improved GSO, and intelligent garbage can decision-making model evolution algorithm. It is observed that MTLBO has performed better or found nearly the same optimum solutions.