• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.9-18
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• 2018

본 논문에서는 우리나라 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하기 위하여 새로운 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 분석하고 비교한다. 이를 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 연구의 시뮬레이션 결과를 이용하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다. 또 네트워크에는 편입되어 있지만 상대적으로 교통이 낙후된 도시를 찾아, 향후 전국의 교통의 연결성을 높이는 기초자료로 사용할 수 있도록 한다. 더욱이 고속도로 교통망을 모델로 하는 접근성 지표의 알고리즘을 제안하면 각 도시들의 접근성 공간구조를 파악할 수 있고, 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.33-38
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• 2006

In this paper, we propose a new architecture of Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) by means of genetically optimized Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially Genetic Algorithms(GAs). The conventional FPNN developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The design of the network exploits the extended Group Method of Data Handling(GMDH) with some essential parameters of the network being provided by the designer and kept fixed throughout the overall development process. This restriction may hamper a possibility of producing an optimal architecture of the model. The proposed FPNN gives rise to a structurally optimized network and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional FPNNs. It is shown that the proposed advanced genetic algorithms based Fuzzy Polynomial Neural Networks is more useful and effective than the existing models for nonlinear process. We experimented with Medical Imaging System(MIS) dataset to evaluate the performance of the proposed model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.105-111
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• 1999

본 논문은 유전 알고리즘과 신경망을 이용하여 PID 제어기의 최적의 파라메터를 추출하는데 있다. 유전 알고리즘에 의한 제어는 off-line 동작으로서 외란이나 부하변동에 약한 면을 가지고 있다. 따라서 신경망을 제어기에 추가하여 on-line화하여 다음과 같이 개선하고자 한다. 첫째, 신경망의 순방향 동작에서 유전 알고리즘에 의해 적합한 PID 파라메터를 찾아 세대수의 증가에 따른 최적의 출력조건을 설정하고 둘째 신경망의 학습능력을 이용하여 역전파 학습에 의한 파라메터를 수정하여 외란이나 다양한 부하 변동에 대한 적응력을 시뮬레이션으로 나타낸다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.915-920
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• 2007

수중 음향 탐지기를 통해서 수집한 표적 방사음의 스펙트럼은 음향 표적의 토널 성분과 대 양의 유체역학적 배경 잡음 성분들로 구성되어 있다. 음향 표적의 토널 성분은 주요 식별 정보가 되기 때문에 배경 잡음을 추정, 제거함으로써 표적의 토널 성분을 견실하게 추출할 수 있는 알고리즘이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 배경 잡음을 제거하고, 미약한 크기의 표적 토널도 탐지 할 수 있는 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 방법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 기법이 기존의 방법보다 토널 추출 성능이 우수함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.35-42
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• 2021

In the current context of digitalization of education, the use of modern methods and techniques of data analysis and processing in order to improve students' school results has a very important role. In our paper, we aimed to perform a comparative study of the classification performances of AdaBoost, SVM, Naive Bayes, Neural Network and kNN algorithms to classify the results obtained at the Baccalaureate by students from a college in Suceava, during 2012-2019. To evaluate the results we used the metrics: AUC, CA, F₁, Precision and Recall. The AdaBoost algorithm achieves incredible performance for classifying the results into two categories: promoted / rejected. Next in terms of performance is Naive Bayes with a score of 0.999 for the AUC metric. The Neural Network and kNN algorithms obtain scores of 0.998 and 0.996 for AUC, respectively. SVM shows poorer performance with the score 0.987 for AUC. With the help of the HeatMap and DataTable visualization tools we identified possible correlations between classification results and some characteristics of data.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권6B호
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• pp.523-532
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• 2003

GENMET(GEneralized Multihop Network) which is based on Wavelength-Division Multiplexsing(WDM) and can be used in order to construct the next generation lightwave network is a logical(virtual), packet-switched and multihop topology network. GENMET is a regular multihop network which is a generalization of Shuffle network and do Bruijn network As such, it has the advantage of simple routing which is critical in a high speed network Given a physical topology, different logical topologies can be derived for assigning wavelengths to the UserNodes. By appropriately assigning wavelengths, performance of the network, such as mean hop count, maximum throughput and mean packet delay can be improved. In this paper, we propose heuristic algorithms for effectively assigning a limited number of wavelengths to the given UserNodes. The Performance of proposed algorithm is compared with the random assignment and the lower bounds.

• 대한전기학회논문지
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• 제43권5호
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• pp.838-847
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• 1994

Although there is an analytical proof of modeling capability of the neural network, the convergency error in nonlinearity modeling is inevitable, since the steepest descent based practical larning algorithms do not guarantee the convergency of modeling error. Therefore, it is difficult to apply the neural network to control system in critical environments under an on-line learning scheme. Although the convergency of modeling error of a neural network is not guatranteed in the practical learning algorithms, the convergency, or boundedness of tracking error of the control system can be achieved if a proper feedback control law is combined with the neural network model to solve the problem of modeling error. In this paper, the neural network is introduced for compensating a system uncertainty to control a nonlinear dynamic system. And for suppressing inevitable modeling error of the neural network, an iterative neural network learning control algorithm is proposed as a virtual on-line realization of the Adaptive Variable Structure Controller. The efficiency of the proposed control scheme is verified from computer simulation on dynamics control of a 2 link robot manipulator.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.204-209
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• 2023

Dynamic Bandwidth Allocation (DBA) methods in telecommunication network & systems have emerged with mechanisms for sharing limited resources in a rapidly growing number of users in today's access networks. Since the DBA research trends are incredibly fast-changing literature where almost every day new areas and terms continue to emerge. Co - citation analysis offers a significant support to researchers to distinguish intellectual bases and potentially leading edges of a specific field. We present the visualization based analysis for DBA algorithms in telecommunication field using mainstream co-citation analysis tool-CiteSpace and web of science (WoS) analysis. Research records for the period of decade (2009-2018) for this analysis are sought from WoS. The visualization results identify the most influential DBA algorithms research studies, journals, major countries, institutions, and researchers, and indicate the intellectual bases and focus entirely on DBA algorithms in the literature, offering guidance to interested researchers on more study of DBA algorithms.

• 한국경영과학회지
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• 제34권3호
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• pp.125-136
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• 2009

The container packing problem Is one of the traditional optimization problems, which is very related to the knapsack problem and the bin packing problem. In this paper, we deal with the quadratic multiple container picking problem (QMCPP) and it Is known as a NP-hard problem. Thus, It seems to be natural to use a heuristic approach such as evolutionary algorithms for solving the QMCPP. Until now, only a few researchers have studied on this problem and some evolutionary algorithms have been proposed. This paper introduces a new efficient evolutionary algorithm for the QMCPP. The proposed algorithm is devised by improving the original network random key method, which is employed as an encoding method in evolutionary algorithms. And we also propose local search algorithms and incorporate them with the proposed evolutionary algorithm. Finally we compare the proposed algorithm with the previous algorithms and show the proposed algorithm finds the new best results in most of the benchmark instances.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.58-64
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• 2007

패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.