• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.221-232
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• 2021

In recent years, with the existence of huge amounts of data stored in huge databases, the need for developing accurate tools for analyzing data and extracting information and knowledge from the huge and multi-source databases have been increased. Hence, new and modern techniques have emerged that will contribute to the development of all other sciences. Knowledge discovery techniques are among these technologies, one popular technique of knowledge discovery techniques is data mining which aims to knowledge discovery from huge amounts of data. Such modern technologies of knowledge discovery will contribute to the development of all other fields. Data mining is important, interesting technique, and has many different and varied algorithms; Therefore, this paper aims to present overview of data mining, and clarify the most important of those algorithms and their uses.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.567-575
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• 2001

관망해석 시뮬레이션과 유전자 알고리즘에 기초한 최적화 모형을 이용하여 최소비용의 배수관망을 설계하는 방법론이 개발되었다. 유전자 알고리즘은 추계학적 최적화 기법의 하나로, 비선형적이고 계산량이 많은 관망설계 문제에 적용하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 기존의 연구가 대부분 전체 관망의 신설 혹은 기존 관망의 병렬확장에만 적용하던 것에 비해 본 연구에서는 개발된 모형을 수지상(tree-type) 신설관 및 loop형 병렬증설관이 공존하는 시스템에 적용하였다. 개발된 모형을 백련 배수관로를 대상으로 적용한 결과, 수리학적 제약조건을 만족시키면서 사업비를 최대 5.37% 절감할 수 있는 설계를 제공하는 것으로 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.310-317
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• 2022

The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.65-72
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• 2007

본 연구에서는 초음파 검사를 기반으로 하는 비파괴검사 방법을 사용하였으며, 용접결함의 패턴인식 알고리즘으로서 역전파 신경망과 확률 신경망을 비교하였다. 이러한 목적을 위한 과정에서 두 가지 알고리즘에 동일한 변수를 적용하였으며, 여기서 사용된 특징변수는 용접결함으로부터 반사된 시간영역 상의 전체 결함신호로부터 결함부분만을 분리한 신호파형을 사용하였다. 이상의 절차를 통하여 두 가지 알고리즘의 적용방안을 확인하였으며, 두 가지 알고리즘에 대하여 각각의 장단점을 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.223-226
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• 1997

Usually, the Evolutionary Algorithms(EAs) are considered more efficient for optimal, system design because EAs can provide higher opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a mechanism of co-evolution consists of the two genetic algorithms(GAs). This mechanism includes host populations and parasite populations. These two populations are closely related to each other, and the parasite populations plays an important role of searching for useful schema in host populations. Host population represented by feedforward neural network and the result of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network. We used the genetic algorithm that search the structure of the feedforward neural network, and evolution strategies which train the weight of neuron, and optimize the net structure. The validity and effectiveness of the proposed method is exemplified on the stabilization and position control of the inverted-pendulum system.

• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.10-19
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• 2005

The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1520-1524
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• 2000

TCP 프로토콜의 혼잡 제어 알고리즘은 인터넷 망 내로 들어오는 트래픽 량을 조정하여 망이 혼잡 상태에 빠지는 것을 방지하는 기능을 수행한다. 따라서, 망에서는 어떤 TCP에서 발생하는 트래픽이 표준 TCP 흐름 제어 알고리즘을 따르고 있는지 감시할 필요가 있다. 이러한 기능르 수행할 수 있는지 감시할 필요가 있다. 이러한 기능을 수행할 수 있는 몇 가지 방안들이 제안되었으니 이들은 TCP 플로우(flow)의 RTT(round trip time)를 얻지 못하여 실제로 사용될 수 없는 문제를 갖고 있다. 본 연구에서는 인터넷 망 내 라우터에서 각 TCP 플로우의 RTT 값을 측정할 수있는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 올바른 동작을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권5호
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• pp.12-22
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• 2023

The development of neural networks is evolving towards the adoption of transformer structures with attention modules. Hence, active research focused on extending the concept of lightweight neural network algorithms and hardware acceleration is being conducted for the transition from conventional convolutional neural networks to transformer-based networks. We present a survey of state-of-the-art research on lightweight neural network algorithms and hardware architectures to reduce memory usage and accelerate both inference and training. To describe the corresponding trends, we review recent studies on token pruning, quantization, and architecture tuning for the vision transformer. In addition, we present a hardware architecture that incorporates lightweight algorithms into artificial intelligence processors to accelerate processing.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.271-276
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• 2003

In this study, we compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to two algorithm. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself, Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1167-1178
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• 1991

전투지역 환경의 특징을 조사하고 요구되는 네트워크 성질을 고려하여 그 성질에 적합한 네트워크 제어구조를 설계한다. 또한 네트워크의 제어구조를 구성하며 제어구조에서 형성된 근간 네트워크에서의 전송계획을 작성하기 위한 분산 제어 알고리즘을 설계한다. 전투지역에서 변화하는 네트워크의 연결성 유사와 노드의 파괴로 인한 네트워크의 즉각적인 재구성을 신뢰성 있게 하기 위한 분산 알고리즘과 또한 공통 채널을 이용하는 네트워크에서 노드간에 전송충돌이 없는 전송 계획은 작성하기 위한 분산 알고리즘을 제안한다. 특히 중요한 노드가 파괴 및 사라질 때 되도록 적은 지연을 통해 네트워크가 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 분신 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하고 네트워크 동작에 관해 설명한다.