• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.385-401
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• 1997

연속적인 생산공정에서 꾸준하면서도 작은 품질의 변화를 신속하게 탐지하는 통계적 절차로서 누적합(CUSUM) 관리도를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 평균런길이를 근사하는 방법과 누적합관리도의 통계적 설계, 즉 관리상태에서의 평균런길이가 일정한 값으로 고정되었을 경우 이를 만족하는 결정구간을 설정하는 방법을 제시한다. 또한 이 방법을 관측값이 정규분포와 지수분포를 따르는 경우에 적용시켜 그 정확성을 비교하고 있다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제3권2호
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• pp.103-117
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• 1977

국방조직과 규모의 대형화와 군사위협에 따른 전략전술개념의 변동은 방위비의 부담을 가속화시킬 것이다. 군사력 증강소요의 제기와 국민경제에 의한 가용자원의 합목적적인 자원배분과정은 능률적인 정책과제의 선택과 결정을 위한 기본정보자료가 정책법정권자나 입안자들에게 요구된다. 따라서 신무체계의 구매우선순위 결정은 물론 기존 무기체계의 경제적 운용 기간에 대한 운영총괄비용의 추계방법론을 시도하였다. 이는 분석내용이나 결과의 사용에 대한 관점의 상이성을 제시해 주고 있다. 또한 신항공무기체계를 중심으로 운영총괄비용의 추계를 위한 일반적인 개념정립은 물론 비용산정의 구체적인 절차와 기법을 기구하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1450-1452
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• 1999

This paper presents the method of determination for optimal underground power distribution system in our country. To get optimal system, it is necessary to evaluate reasonably important factors such as installation cost, reliability index, customer interruption cost, convenience of installation and system flexibility. This study also described the new method which was applied to UI-San industrial park as a case study.

• 전기전자학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.263-269
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• 1998

릴레이 대신 포화함수를 이용하여 선형 플랜트의 극한 이득과 주기를 결정하였다. 포화함수를 사용함으로서 플랜트의 고주파 성분을 감소 시켜 묘사함수 사용에 의한 극한이득과 주기 결정의 정확도를 증가시켰다. 또한 적절한 포화함수를 사용할 수 있는 간단한 절차를 기술하였으며 진동이 발생하지 않는 플랜트에 대해서 지연요소를 이용한 자동동조 방법을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.552-553
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• 2008

본 논문에서는 특수일 전력 수요 예측을 위한 알고리즘을 제시하였다. 논문에서 제안하는 전력 수요 예측 알고리즘은 데이터 마이닝을 이용한 데이터 전처리 부분과 전처리된 데이터를 사용하여 특수일 수요를 예측하는 다항 회귀분석 부분으로 나누어진다. 데이터 전처리에서는 전력 수요 예측을 위한 과거 데이터 중에 과거 특수일 수요의 패턴을 잘 보여주는 데이터를 찾기 위해 온도와 수요의 관계를 이용한다. 데이터 마이닝의 기준으로 결정계수를 사용하였으며, 알고리즘은 k-nearest neighbor 절차를 사용하였다. 또한 제안된 기법은 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.85-88
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• 2003

강화학습의 한가지 방법인 Q-learning은 최근에 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히, 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보없이 적절한 입ㆍ출력만으로 학습을 통해 문제의 해결이 가능하므로 상황에 따라 매우 실용적인 방법이 될 수 있다. 뉴럴-큐 기법은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시켜, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, 뉴럴-큐 기법은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용해 학습하는 절차를 행하므로, 시행착오를 통해 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용에 따라 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 뉴럴-큐 학습의 도구로 KFD회귀를 이용하여 Q 함수의 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 뉴럴-큐 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.119-126
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• 2001

시간 페트리 네트는 실시간 값을 갖는 이산사건 시스템을 모델링하고 해석하기 위한 방법중 하나이다. 시간 페트리 네트는 각 트랜지션에 대하여 두 개의 시간 값, 최초 발화 시간 $\alpha$$_{i}$와 최종 발화 시간 $\beta$$_{i}$를 갖는다. 본 논문에서는 최적 발화 시간을 결정하기 위하여 퍼지 이론을 적용한 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트를 제안하였다. 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트의 트랜지션 점화 시간 ${\gamma}$$_{i}$는 고정 최초 발화 시간 $\alpha$$_{i}$와 고정 최종 발화 시간 $\beta$$_{i}$ 사이에서 어떠한 복잡한 계산 절차나 임의의 조건 없이 입력정보를 이용한 퍼지 이론으로부터 결정된다. 교차로에서 교통 신호제어기는 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트에 의하여 모델링되고 해석되었다. 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트의 중요한 특성은 교통 신호기의 모델링과 시뮬레이션에 의해서 보여진다. 의해서 보여진다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.87-90
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• 2009

본 연구에서는 연최대 홍수량의 발생에 대한 대안으로 사용하는 PMF 추정에 관한 내용을 중심으로 분석하고자 한다. 대상유역에 대한 유출 매개변수를 추정하기 위해서 일우량 자료를 이용한 개략적인 호우기간 선정 후 시강수와 시우량자료 수집, 강수대비 유출율, 우량주상도와 유출곡선의 형태 분석 절차를 수행하여 적절한 호우 사상을 결정하였다. 유역별로 합천댐 7개, 남강댐 14개, 보령댐 7개의 호우사상을 최종적으로 선정하고 관측된 홍수량을 사용하여 HEC-HMS의 매개변수 결정에 따른 최대가 능홍수량 특성을 고찰하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.51-69
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• 2002

웹상의 공급망 환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제 해결과 사례 기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리 관점에서도 비효율적이기 때문이다. 따라서, 사례 기반의 모형 자동 생성에 의한 문제 해결 접근에 관한 연구 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구 해석하여 최적화 모형 사례로부터 사례 기반의 최적화 모형을 자동 생성하는 프레임웍, 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론 절차, 그리고 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도 분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 제시한다.