• Nuclear Engineering and Technology
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• 제42권2호
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• pp.219-230
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• 2010

In nuclear power plants (NPPs), periodic sensor calibrations are required to assure that sensors are operating correctly. By checking the sensor's operating status at every fuel outage, faulty sensors may remain undetected for periods of up to 24 months. Moreover, typically, only a few faulty sensors are found to be calibrated. For the safe operation of NPP and the reduction of unnecessary calibration, on-line instrument calibration monitoring is needed. In this study, principal component-based auto-associative support vector regression (PCSVR) using response surface methodology (RSM) is proposed for the sensor signal validation of NPPs. This paper describes the design of a PCSVR-based sensor validation system for a power generation system. RSM is employed to determine the optimal values of SVR hyperparameters and is compared to the genetic algorithm (GA). The proposed PCSVR model is confirmed with the actual plant data of Kori Nuclear Power Plant Unit 3 and is compared with the Auto-Associative support vector regression (AASVR) and the auto-associative neural network (AANN) model. The auto-sensitivity of AASVR is improved by around six times by using a PCA, resulting in good detection of sensor drift. Compared to AANN, accuracy and cross-sensitivity are better while the auto-sensitivity is almost the same. Meanwhile, the proposed RSM for the optimization of the PCSVR algorithm performs even better in terms of accuracy, auto-sensitivity, and averaged maximum error, except in averaged RMS error, and this method is much more time efficient compared to the conventional GA method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.479-486
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• 2013

항공기의 제어 시스템 설계에 있어 두 가지 어려움이 있다. 즉 항공기의 동적 특성이 비선형 특성을 갖고 있고 그 파라미터 값들이 시간 혹은 비행 조건에 따라 변화하는 시변 특성을 갖고 있다는 점이다. 그럼에도 불구하고 고전적인 제어 이론을 활용한 신뢰성 높고 효율적인 제어 기법들이 계속 개발되어 왔으나 정확한 이론적 분석이 수반되지 않으면 항공기의 성능, 강건성, 그리고 안전성조차도 확보하기 어려운 문제점을 갖는다. 이에 최근에는 퍼지 논리, 신경망, 유전자 알고리즘으로 대표되는 지능 제어 기법을 활용한 항공기 제어 시스템 개발이 시도 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리가 갖고 있는 불확실성에 대한 취약점들을 크게 감소시킬 수 있는 Interval Type-2 퍼지 논리 이론을 기반으로 고속 항공기의 지능형 비행 횡 제어 시스템을 개발하고 컴퓨터 모의실험에 의해 그 효용성을 입증한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.438-441
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• 2007

Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.522-530
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• 2014

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제20권3호
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• pp.191-205
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• 2020

Soil shear strength parameters play a remarkable role in designing geotechnical structures such as retaining wall and dam. This study puts an effort to propose two accurate and practical predictive models of soil shear strength parameters via hybrid artificial neural network (ANN)-based models namely genetic algorithm (GA)-ANN and particle swarm optimization (PSO)-ANN. To reach the aim of this study, a series of consolidated undrained Triaxial tests were conducted to survey inherent strength increase due to addition of polypropylene fibers to sandy soil. Fiber material with different lengths and percentages were considered to be mixed with sandy soil to evaluate cohesion (as one of shear strength parameter) values. The obtained results from laboratory tests showed that fiber percentage, fiber length, deviator stress and pore water pressure have a significant impact on cohesion values and due to that, these parameters were selected as model inputs. Many GA-ANN and PSO-ANN models were constructed based on the most effective parameters of these models. Based on the simulation results and the computed indices' values, it is observed that the developed GA-ANN model with training and testing coefficient of determination values of 0.957 and 0.950, respectively, performs better than the proposed PSO-ANN model giving coefficient of determination values of 0.938 and 0.943 for training and testing sets, respectively. Therefore, GA-ANN can provide a new applicable model to effectively predict cohesion of fiber-reinforced sandy soil.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.191-196
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• 2015

최근 기업의 실적 및 주가를 예측하기 위해 매출액증가율, 부채비율 등의 다양한 예측변수를 활용하여 정량적인 예측방법을 활용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 기업실적 및 주가를 정량적 예측하기 위해 수많은 예측변수들 중에서 모델구축을 위해 중요한 예측변수를 선정하는 것이 중요하다. 대부분의 기존연구들에서는 다양한 알고리즘을 활용하여 예측변수들을 제거하는 방법을 사용하는 경우가 많았다. 이러한 경우 각 예측변수들이 가지는 많은 정보들이 제거되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 예측모델 구축을 위해 예측변수들을 제거하는 대신 각 변수들이 가지고 있는 정보를 병합하여 새로운 변수를 생성하는 대표적인 차원축소 방법인 주성분분석(PCA)을 활용하였다. 본 연구에서는 제안된 예측모델을 미국의 전자, 전기기업의 재무정보를 활용하여 구축하고 예측성능을 실증적으로 분석해 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1385-1395
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• 2014

가축의 경제적인 특성은 환경적인 요인과 유전적인 요인의 영향을 받으며, 또한 하나의 유전자가 아닌 여러 유전자의 상호작용의 영향을 받는다고 알려져 있다. 본 논문에서는 선형회귀모형을 활용하여 환경적인 요인을 보정한 자료로 한우의 맛과 육질에 영향을 준다고 밝혀진 지방산합성효소의 단일염기다형성 5개를 이용해 한우의 경제 형질에 영향을 미치는 우수 유전자 조합을 선별하고 우수 유전자형을 밝힌다. 이를 위해 데이터마이닝 기법인 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, C5.0, CART 기법을 이용하였다. 공정한 모형 평가를 위해 전체 데이터를 훈련용 데이터 (60%)와 검증용 데이터 (40%)로 나누었고, 훈련용 데이터에서 설정된 모형을 검증용 데이터에 적용시켜 정확도를 비교하였다. 그 결과 C5.0이 최적 모형으로 선정되었으며, C5.0의 의사결정나무를 통해 우수 유전자 조합을 선별하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.86-94
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• 2008

본 논문은 PV(Photovoltaic) 어레이의 출력을 높이기 위해 PC 기반의 퍼지제어를 이용한 태양추적 시스템을 제안한다. 태양 추적시스템은 광센서의 신호에 의해 구동하는 두 개의 DC 모터로 동작한다. 두 축의 제어는 파라미터의 불확실성 및 비선형 특성 때문에 쉽지 않다. 최근 퍼지제어, 신경회로망 및 유전자 알고리즘 등의 인공지능 제어에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그 중 퍼지제어는 비선형 제어를 원활하게 수행할 수 있으며 파라미터 변동 및 비선형 특성에 대한 강인성 및 고성능의 특징을 가지고 있다. 따라서 퍼지제어는 설정된 오차 값과 비선형의 고도각 및 방위각 오차 값을 비교하여 추적 시스템 구동을 위해 사용된다. 본 논문에서는 PV 어레이의 출력 향상을 위해 퍼지제어기를 설계하고 종래의 Pl 제어기와 성능을 비교하며 평가한다. 실험을 통한 데이터는 제시한 제어기의 타당성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.360-366
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• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.