• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.191-196
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• 2009

본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.1000-1013
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• 2017

Clustering is a NP-hard problem that is used to find the relationship between patterns in a given set of patterns. It is an unsupervised technique that is applied to obtain the optimal cluster centers, especially in partitioned based clustering algorithms. On the other hand, cat swarm optimization (CSO) is a new meta-heuristic algorithm that has been applied to solve various optimization problems and it provides better results in comparison to other similar types of algorithms. However, this algorithm suffers from diversity and local optima problems. To overcome these problems, we are proposing an improved version of the CSO algorithm by using opposition-based learning and the Cauchy mutation operator. We applied the opposition-based learning method to enhance the diversity of the CSO algorithm and we used the Cauchy mutation operator to prevent the CSO algorithm from trapping in local optima. The performance of our proposed algorithm was tested with several artificial and real datasets and compared with existing methods like K-means, particle swarm optimization, and CSO. The experimental results show the applicability of our proposed method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.298-303
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• 2010

로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권2호
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• pp.65-70
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• 2011

Recently, audio-visual speech recognition (AVSR) has been studied to cope with noise problems in speech recognition. In this paper we propose a novel method of deciding weighting factors for audio-visual information fusion. We adopt the particle swarm optimization (PSO) to weighting factor determination. The AVSR experiments show that PSO-based normalized confidence measures (NCM) improve the rejection performance of mis-recognized words by 33%.

• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제3권2호
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• pp.211-224
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• 2016

The present study aims to investigate the shimmy stability behavior of a single wheeled nose landing gear system. The system is supposed to be equipped with an electromechanical actuator capable to control the shimmy vibrations. A Proportional-Integrative-Derivative (PID) controller, tuned by using the Particle Swarm Optimization (PSO) procedure, is here proposed to actively damp the shimmy vibration. Time-history results for some test cases are reported and commented. Stochastic analysis is last presented to assess the robustness of the control system.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.95-104
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• 2017

This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.806-816
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• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권1호
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• pp.1-9
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• 2009

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)과 협대역 간섭(narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 많은 부반송파들의 중첩으로 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법은 OFDM 신호를 부블록으로 나눈 후 위상 가중치를 곱하여 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에 최적화 기법인 변형된 Greedy 알고리즘과 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 조합한 MG-PSO(Modified Greedy algorithm-Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용한 구조를 제안하였다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 성능을 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.610-616
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• 2010

본 논문에서는 주파수 선택 구조를 기반으로 하는 인공 자기 도체 구조를 설계하기 위하여 최적화 알고리즘 중 하나인 particle swarm optimization(PSO) 기법을 이용하였다. 주파수 선택 구조로서 Jerusalem Cross를 갖는 인공 자기 도체의 등가 회로 모델에 PSO를 적용하여, 원하는 공진 주파수 대역을 갖는 최적의 설계값을 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 우선 유도한 등가 회로 모델로부터 공진 주파수와 반사 계수 위상 특성을 구하여 상용 소프트웨어로 얻은 값과 일치하는 것을 확인하여 본 논문의 유효함을 확인하였으며, 이로부터 원하는 공진 주파수에 대해 최적화 과정을 통하여 설계 파라미터를 추출하였다. 본 논문에서 유도한 최적화 과정을 이용한 주파수 선택 구조 기반 인공 자기 도체 구조 설계 방법을 이용하여 여러 다른 종류의 주파수 선택 구조 형태를 갖는 인공 자기 도체 구조뿐만 아니라, 인공 자기 도체 구조를 이용한 소형 안테나 접지면 설계 등 마이크로파 회로 설계에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권4호
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• pp.369-375
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• 2017

본 연구는 제설작업의 효율성을 높일 수 있도록 제설차량의 작업구간 할당 및 제설기지 위치를 최적화할 수 있는 PSO 알고리듬을 제시하였다. 기존의 PSO 알고리듬을 개선하여 해공간의 탐색 성능을 높일 수 있는 개선된 알고리듬을 제시하였으며, 제설차량의 작업구간 할당 문제에 적용할 수 있도록 개체의 표현 및 적합도 합수값을 제시하였다. 또한 제시한 알고리듬의 타당성을 검증하기 위하여 지자체의 실제 사례에 적용하였으며, 기존 알고리듬과 개선된 알고리듬을 비교하였다. 그 결과 개선된 PSO의 경우 기존 알고리듬보다 폭넓게 해공간을 탐색하여 지역해에 빠지지 않고 더 우수한 해를 도출하는 것을 알 수 있다. 또한 개별 제설차량의 작업부하가 평준화될 수 있도록 작업구간을 할당할 수 있으며, 할당된 작업구간에 가장 가까운 지점을 도출하여 제설전진기지의 위치를 결정하는데 활용될 수 있음을 알 수 있었다.