• 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.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.1-14
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• 2010

역전파 알고리즘은 오랫동안 부도예측모형 관련한 연구에 많이 적용되어왔다. 역전파 알고리즘을 사용하기전에 필히 고려해야 할 중요한 요소들로는 네트워크 구조, 학습요소, 정규화 방법 등이다. 하지만 신경망 성과를 향상시키기 위한 네트워크 구조 및 학습요소 최적화 관련한 연구는 기존의 연구들에서 많이 이루어 졌지만 데이터 정규화와 관련한 연구는 아직 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 정규화 기법을 제시하였다. 최적의 입력데이터 정규화를 위하여 본 연구에서는 우선 각각의 서로 다른 정규화 기법들을 동일 가중치를 두어 일반화 시켰으며 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 가중치를 찾음으로써 최적화된 입력변수 정규화가 이루어지도록 하였다. 제안한 방법론을 검증하기 위하여 부도예측 데이터를 이용하여 실험을 하였으며 제안하는 방법과 기존 다른 방법들간의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.227-234
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• 2020

컨테이너 터미널에서 가장 중요한 운영 목표 중 하나는 각 선박에 대한 서비스 시간을 최소화함으로써 안벽의 생산성을 극대화하는 것이다. 선박에 대한 서비스 시간을 최소화하기 위해서는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 해측의 안벽 크레인(QC: Quay Crane) 작업이 지연 없이 계속되어 그 효율이 극대화되어야 한다. 본 논문은 장치장과 QC 간 컨테이너 운반을 담당하는 트럭인 YT(Yard Tractor)의 운영을 효율화함으로써 QC가 YT를 기다리게 되는 지체 상황을 최소화할 수 있도록 해 주는 전략 기반의 YT 배차 방안을 사용할 것을 제안한다. 특히 본 논문에서는 실제 컨테이너 터미널에의 적용을 위해 기존에 제안된 전략을 수정 보완하고, 실제 터미널 데이터를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 그 효과를 검증한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1841-1848
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• 1999

델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.91-101
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• 2016

PURPOSES : The aim of this study was to compare the performance of the QUEENSOD method and the gravity model in estimating Origin-Destination (O/D) tables for a large-sized microscopic traffic simulation network. METHODS : In this study, an expressway network was simulated using the microscopic traffic simulation model, VISSIM. The gravity model and QUEENSOD method were used to estimate the O/D pairs between internal and between external zones. RESULTS: After obtaining estimations of the O/D table by using both the gravity model and the QUEENSOD method, the value of the root mean square error (RMSE) for O/D pairs between internal zones were compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the RMSE obtained were 386.0 and 241.2, respectively. The O/D tables estimated using both methods were then entered into the VISSIM networks and calibrated with measured travel time. The resulting estimated travel times were then compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the estimated travel times showed 1.16% and 0.45% deviation from the surveyed travel time, respectively. CONCLUSIONS : In building a large-sized microscopic traffic simulation network, an O/D matrix is essential in order to produce reliable analysis results. When link counts from diverse ITS facilities are available, the QUEENSOD method outperforms the gravity model.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.637-637
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• 2012

본 연구에서는 내수침수 저감을 위하여 효율적(effective)인 우수저류조 설치에 따른 침수저감효과 극대화 방안을 제시하고자 한다. 여기서 효율성(effectiveness)은 침수저감량의 극대화 측면과 비용의 최소화 측면 두 가지로 구분된다. 최적 방재 시설물의 설치는 단순 설치비용 대비 저감량이 가장 큰 안을 제시하는 것은 의미가 없으며 일정 기준 이상의 방재성능을 발휘하면서 주어진 예산안에서 최적안을 찾아야 하므로 비용의 최소화 측면과 침수 저감량, 즉 맨홀에서의 월류 저감량을 최대화 하는 두 가지의 목적을 동시에 달성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다목적 최적화 알고리즘의 적용을 통하여 우수저류조 최적 설치지점을 선정하는 기법을 제안하였다. 본 연구에 적용한 다목적 최적화 방법으로는 목적함수의 최적해 탐색 효용성 측면에서 우수하다고 평가되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 다목적 최적화의 경우 해의 우열을 판단하기 위한 적합도 함수는 실제 각 목적함수의 적합도 값(real fitness value)이 아닌 해의 상대적인 우열(dominance or non-dominance)에 따라 부여되는 등급(rank)에 의해서 해의 우열이 결정되며 여기서는 Fonseca and Fleming(1993)이 제안한 Ranking method를 적용하여 적합도를 결정하였다. 한편 도시 우수관망의 해석 및 우수저류조 설치에 따른 월류량 분석을 위하여 미 환경청(US Environmental Protection Agency; EPA)에서 제공하고 있는 EPA-SWMM 5.0 engine을 사용하였으며 최적화 알고리즘의 구성을 위하여 Visual C++와 SWMM DLL을 연동하여 사용하였다. 연구 대상유역은 인천 청라지구(3공구)를 대상으로 기법의 적용성을 검토하였으며 저류지 설치에 따른 비용함수는 EPA(2002)에서 제안한 저류지 체적대비 공사비용을 원화로 환산한 후 청라지구의 공시지가를 고려하여 결정하였다. 최적화 기법의 적용 결과 저류지 설치비용에 따라 최대로 월류량을 저감시킬 수 있는 우수저류조 최적 설치위치의 조합(Pareto-front)을 결정할 수 있었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2002년도 제41회 학술발표회논문집
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• pp.17-42
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• 2002

전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.869-872
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• 2005

This research studied robust design of column part for LCD transfer system. $1^{st}$ DOE(Design of Experiment)was conducted to find out main effect factors. 36 experiments were performed and their results were shows that the geometric parameters(Low-length, Side-length, Upper-thickness, Middle-thickness)are more important than other factors. The main effect plots shows that the maximum deflection of column is minimized with increasing Low-length, Side-length, under-thickness and Middle-thickness. $2^{nd}$ DOE was conducted to obtain RMS(Response Surface Method)equation 25 experiments were conducted. The CCD(Central Composite Design)technique with four factors were used. The coefficient of determination $(R^2)$ for the calculated RSM equation was 0.986. Optimum design was conducted using the RSM equation Multi-island genetic algorithm was used to optimum design. Optimum value for Low-length. Side-length, Upper-thickness and Middle-thickness were 299.8mm, 180.3mm, 21.7mm, 21.9mm respectively. An approximate value of 5.054mm 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 controlled within 2% of average design value.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.878-888
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• 2015

소프트웨어 프로젝트 계획은 각 작업의 공수를 예측하고, 적절한 인력을 할당한 뒤 일정을 산출하는 과정을 포함한다. 프로젝트의 규모가 커질수록 가능한 개발 계획의 경우의 수가 많아지기 때문에 관리자가 합리적인 결정을 내리기 어렵다. 이를 지원하기 위해 프로젝트 계획 생성 기법들이 제안되어왔다. 제안된 대부분의 기법들은 전체 프로젝트 일정의 최소화를 계획 생성의 가장 중요한 목표로 사용한다. 하지만 일정 최소화를 달성하는 계획은 개발되는 소프트웨어의 품질을 고려하지 못하기 때문에 이러한 부분을 함께 반영한 프로젝트 계획 생성이 필요하다. 본 연구에서는 합리적인 프로젝트 계획을 생성하기 위하여 소프트웨어 프로젝트 계획에 따른 소프트웨어 품질 점수를 정의하고 동시에 전체 일정 목표를 고려할 수 있는 프로젝트 계획 생성 기법을 제안한다. 관리자는 본 기법을 사용하여 전체 소프트웨어 개발 프로젝트에 요구되는 기한 안에 해당 소프트웨어의 품질을 최대하는 계획을 생성할 수 있다.