• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.506-511
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• 2004

최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.16-24
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• 1997

본 논문에서는 각각의 유전자 개체가 그 자신의 나이를 갖는 수정된 유전자 알고리즘을 제안한다. 그래서 하나의 개체는 그 자신의 나이가 0이 되었을때 만이 사라지게 되며, 결국 개체들의 수가 동적으로 증가할 것이다. 이러한 방법은 좋은 특성을 갖는 유전자들을 그들의 적합도에 상응하게 매겨진 나이에 따라서 몇세대에 걸쳐 살아있게 함으로서 그들의 좋은 형질을 좀더 보존할 수 있는 능력을 유전자 알고리즘이 갖추게 만든다. 그러므로, 이러한 방법은 기존의 방법보다 더욱 좋은 성능을 내게 된다.우리는 이 방법을 실험하기 위하여 함수최적화 문제를 이용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 방법의 효율성을 보이기 위하여, 세가지의 나이를 먹는 방식을 제안하였다. 본 논문의 아이디어와 유사한 연구논문이 있었는데, 이 연구에서 성능이 가장 좋은 방식을 채택하여 실험하였다. 또한 원래의 간단한 유전자 알고리즘도 실험을 하여 성능을 비교 하였다. 그러나, 기존의 방식은 나이를 산정할때 적합도롤 고려하지 않음으로서 본 논문에서 제안한 방식보다 몇몇 측면에서 성능이 좋지 않았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.506-512
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.6-11
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• 2003

신경회로망은 최근 복잡하고 정형화가 어려운 문제의 해결을 위해 지능적인 기법이 제안되고 있다. 모듈라 네트워크는 복잡한 문제를 부문제로 나누어 해결한다. 퍼지 시스템은 복잡한 문제를 작은 부문제로 나누어 해결한다는 점에서 모듈라 네트워크와 유사하다. 하지만 퍼지 시스템의 경우에도 입력공간을 전문가가 직접 분할하고, 룰을 만들어야 한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 퍼지 뉴럴 네트워크가 제안되었다. 하지만 입력의 증가에 따른 규칙수가 지수적으로 증가하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 계층적 구조를 설계함으로서 해결하였다. 또한, 제안된 구조는 앞선 모듈의 출력이 후건부에만 기여하는 구조를 사용하였다. 제안된 구조를 사용함으로써 입출력관계가 더욱 이해하기 쉬워졌으며, 설계의 어려움을 해결했다. 또한 룰이 수가 작다는 장점이 있다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제17권6호
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• pp.52-58
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• 2014

In the present work, design optimization of film-cooling hole array on the pressure side of high pressure turbine nozzle was conducted. There are four rows of fan-shaped film cooling holes on the nozzle pressure side surface and each row has a straight array of holes in the spanwise direction for baseline model. For design optimization, hole distributions in streamwise and spanwise directions for three rows of holes except first row are parameterized as a 2nd-order shape function. Three-dimensional compressible RANS equations are used for flow and thermal analysis around the nozzle surface and optimization technique using Design of Experiment, Kriging surrogate model and Genetic Algorithm is used. The results shows that averaged adiabatic wall temperature at the whole nozzle surface decreases about 2.7% and averaged film cooling effectiveness at the pressure side of nozzle increased about 8.2%.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권5호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 하드웨어 오류 검출을 위하여 공생 진화(symbiotic evolution)에 기반을 둔 새로운 immunotronic 알고리즘을 제안한다. 면역학(immunology)과 전자공학(Electronics)을 결합한 immunotronic 시스템에서 가장 중요한 점은 포용 조건 (tolerance condition)을 생성하는 방식이다. 여기서 포용 조건 생성은 생체 면역 시스템에서의 항체 생성을 의미한다. 본 논문에서는 생체 면역 시스템에서 매우 중요한 개념인 항체의 다양성 원리(principle of antibody diversity)를 포용 조건 생성에 적용한 후 공생 진화를 통하여 이를 구현한다. 공생 진화는 기존의 유전자 알고리즘(standard genetic algorithm, SGA)에 비해서 더욱 더 생체 면역 시스템이 항체를 생성하는 방식과 유사하며 이러한 방식은 이전의 immunotronic 방식에 비해서 더 향상된 비자기 검출 율을 보여 준다. 이렇게 제안된 알고리즘을 FSM(Finite State Machine)의 가장 전형적인 예인 십진 카운터와 MCNC benchmark FSM에 적용한 후 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 확인한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1206-1212
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• 2005

본 논문에서는 전기 전류와 자기 전류를 동시에 생성하여 인식 음영 구역을 제거할 수 있는 새로운 형태의 RFID 태그 안테나를 설계하였다. 변형된 이중 T 매칭 네트워크를 이용하여 상용 태그 칩을 안테나에 공액 정합을 시켜, 848${\~}$926 MHz의 넓은 대역폭($S_{11}< -10 dB$)과 $90\%$ 이상의 높은 복사 효율을 얻었다. 제안한 안테나는 동작 주파수 부근에서 최대 이득과 최소 이득의 차이가 약 4 dB로 유사 등방성 복사 패턴을 가지며, 상용 태그칩을 장착하여 인식 거리를 측정한 결과 태그의 방향과 무관하게 1.7${\~}$2.4 m의 고른 인식 능력을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권3호
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• pp.455-461
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• 2005

This research studied robust design of composite hand for LTR (LCD glass Transfer Robot). $1^{st}$ DOE (Design of Experiment) was conducted to find out vital few Xs. 108 experiments were performed and their results were statistically analyzed. Pareto chart analysis shows that the geometric parameters (height and width of composite beam) are more important than material parameters $(E_{1},\;E_{2})$ or stacking sequence angle. Also, the stacking sequence of mid-layer is more important than that of outer-layer. The main effect plots shows that the maximum deflection of LTR hand is minimized with increasing height, width of beam and layer thickness. $2^{nd}$ DOE was conducted to obtain RSM (Response Surface Method) equation. 25 experiments were conducted. The CCD (Central Composite Design) technique with four factors was used. The coefficient of determination $(R^{2})$ for the calculated RSM equation was 0.989. Optimum design was conducted using the RSM equation. Multi-island genetic algorithm was used to optimum design. Optimum values for beam height, beam width, layer thickness and beam length were 24.9mm, 186.6mnL 0.15mm and 2402.4mm respectively. An approximate value of 0.77mm in deflection was expected to be a maximum under the optimum conditions. Six sigma robust design was conducted to find out guideline for control range of design parameter. To acquire six sigma level reliability, the standard deviation of design parameter should be con trolled within $2{\%}$ of average design value

• Toxicological Research
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• 제32권4호
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• pp.289-300
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• 2016

Non-genotoxic carcinogens are substances that induce tumorigenesis by non-mutagenic mechanisms and long term rodent bioassays are required to identify them. Recent studies have shown that transcription profiling can be applied to develop early identifiers for long term phenotypes. In this study, we used rat liver expression profiles from the NTP (National Toxicology Program, Research Triangle Park, USA) DrugMatrix Database to construct a gene classifier that can distinguish between non-genotoxic carcinogens and other chemicals. The model was based on short term exposure assays (3 days) and the training was limited to oxidative stressors, peroxisome proliferators and hormone modulators. Validation of the predictor was performed on independent toxicogenomic data (TG-GATEs, Toxicogenomics Project-Genomics Assisted Toxicity Evaluation System, Osaka, Japan). To build our model we performed Random Forests together with a recursive elimination algorithm (VarSelRF). Gene set enrichment analysis was employed for functional interpretation. A total of 770 microarrays comprising 96 different compounds were analyzed and a predictor of 54 genes was built. Prediction accuracy was 0.85 in the training set, 0.87 in the test set and increased with increasing concentration in the validation set: 0.6 at low dose, 0.7 at medium doses and 0.81 at high doses. Pathway analysis revealed gene prominence of cellular respiration, energy production and lipoprotein metabolism. The biggest target of toxicogenomics is accurately predict the toxicity of unknown drugs. In this analysis, we presented a classifier that can predict non-genotoxic carcinogenicity by using short term exposure assays. In this approach, dose level is critical when evaluating chemicals at early time points.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.146-149
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• 2002

The aim of stereotactic radiosurgery(SRS) is to deliver a high dose to a target region and a low dose to critical organ through only one or a few irradiation. To satisfy this aim, optimized irradiating conditions must be searched in the planning. Thus, many mathematical methods such as gradient method, simulated annealing and genetic algorithm had been proposed to find out the conditions automatically. There were some limitations using these methods: the long calculation time, and the difficulty of unique solution due to the different shape of tumor. In this study, optimization protocol using ideal models and data base was proposed. Proposed optimization protocol constitutes two steps. First step was a preliminary work. Some possible ideal geometry shapes, such as sphere, cylinder, cone shape or the combination, were assumed to approximate the real tumor shapes. Optimum variables such as isocenter position or collimator size, were determined so that the high dose region could be shaped to fit ideal models with the arrangement of multiple isocenter. Data base were formed with those results. Second, any shaped real targets were approximated to these models using geometry comparison. Then, optimum variables for ideal geometry were chosen from the data base predetermined, and final parameters were obtained by adjusting these data. Although the results of applying the data base to patients were not superior to the result of optimization in each case, it can be acceptable as a starting point of plan.