• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.11 no.5
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• pp.57-66
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• 2008

An adaptive optimization of parametric cubic convolution for image interpolation is derived in this paper. The proposed technique is based on optimizing the standard cubic convolution interpolation formula at each interpolated pixel. Conventional parametric cubic convolution methods use a fixed parameter in an image, so properties of each pixel cannot be incorporated into the interpolation. The proposed method optimizes the interpolation kernel by obtaining parameters adaptively on each pixel. A new cost function is introduced to reflect frequency properties of the original data. The proposed technique produces noticeably sharper edges than traditional techniques and exhibits an average PSNR improvement of traditional techniques.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2009.11a
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• pp.28-28
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• 2009

최근 전세계적으로 유가 상승 및 배기가스 배출 저감과 관련된 각종 환경규제에 대응하기 위하여 선진 자동차회사들은 $CO_2$ 배출 저감 기술과 기존 내연기관 차량의 연비향상을 위해 엔진성능 개선, 구동시스템의 최적화, 차량 경량화, 공기저항 감소 등에 초점을 맞춰 차량의 연비향상과 배기가스 규제에 대응하고 있다. 특히, 자동차 중량의 30%를 차지하는 차체의 경량화는 엔진효율을 높여 자동차의 성능향상을 극대화시키고, 그로 인해 연비향상을 도모할 수 있으므로 환경오염 방지와 연료절감에 가장 적합하고 효과적인 방법이다. 이에 기존의 강재에 비해 비중이 낮으면서 유사한 강도와 내식성이 뛰어난 알루미늄 합금의 차체 적용에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자동차 Door에 알루미늄 합금(Al 5052)의 적용 가능성을 판단하기 위해 반응표면분석법(Response surface methodology)을 이용하여 저입열 Pulse MIG 용접 공정변수를 최적화하였다. 첫째, 저입열 Pulse MIG 용접에서 용접 공정 변수(용접전압, 용접속도, Gap)의 변화가 비드 형상에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 요인분석법을 이용하여 용접 공정 변수와 비드 형상 변수와의 주효과와 교호작용효과를 분석하였고, 이를 통해 비드 형상 변수에 영향을 크게 미치는 용접 공정변수를 선별하여 다중회귀분석을 통해 용접 공정 변수 변화에 따른 비드형상 예측 회귀모델을 제안하였다. 둘째, 자동차 Door 생산 현장에서 박판 알루미늄 합금 겹치기 용접 이음부의 0~1 mm 갭 발생에 대해 강건한 용접조건을 제시하기 위해 반응표면법(Response surface methodology)을 이용하여 저입열 Pulse MIG 용접 공정 변수를 최적화하였고, 그 적용 가능성을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.11
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• pp.1169-1186
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• 2012

Storage function method has been used for flood forecasting in the major rivers in Korea, however, the researches on the relationship between the parameters and runoff characteristics was not sufficient. In addition, there has been a controversy about the optimized parameters without the consideration of the physical characteristics of the basin. Therefore, in this study, the SCE-UA method is used to optimize the parameters and the proposed method was applied with two stage optimization in the Jeongseon and Yeongwol watersheds located in the most upstream in the South Han river. The contour map was developed to investigate parameters and the error surface calculated from the runoff. The proposed parameters is to provide a range of the possible parameter set in a watershed, rather than a specific value. However, the applicability is examined using the average value of the proposed ranged parameters. In this study, the criticism about the optimization technique to find an optimal value having no physical meaning on a watershed is tried to avoid. The objective of this study is to provide a range of parameters for the flood forecasting model and the intuition about the behavior of the parameters, so the efficiency of flood forecasting is increased.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.101-101
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• 2017

근래에 대한민국 담수계에 조류 대발생으로 인한 수질악화 문재가 대두되고 있다. 또한 독성물질을 생성하는 남조류종이 우점하는 현상으로인해 수질문제와더불에 생태계와 인간의 건강도 잠재적인 위험을 받고있는 실정이다. 이와같은 조류 대발생으로인한 피해를 최소화하기위해 효과적인 수질관리가 필수적이다. 원격탐사기술은 조류의 공간적인 분포를 해석하고 농도를 정량화하기위해 이용되고 있다. 현재까지 많은 분광알고리즘들이 개발되어 담수유역에 적용이 되고 있다. 수체마다 다른 분광특성 때문에 알고리즘내의 파라미터 및 분광밴드 조정이 필수적이다. 하지만 대부분의 연구에선 파라미터와 밴드의 변경에 따른 결과향상에만 초점이 맞춰지고 있어 분광알고리즘내의 파라미터와 분광밴드사이의 관계 이해 뿐만아니라 알고리즘 최종 산출물에 대한 영향에 관한 설명이 전무한 실정이다. 본 연구에선, 대한민국 백제보를 대상으로 현장모니터링 및 조류추출 실험을 진행하였고, 이를 기반으로 5가지 클로로필a 알고리즘과 2가지 피코시아닌 알고리즘을 구축하였다. 알고리즘내에서 변수들의 관계와 영향을 알아보기위해 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 조건을 기반으로 one-objective 최적화 및 multi-objective 최적화를 실시하여 백제보수계를 대표할 수 있는 최적 변수들을 모의하였다. 민감도 분석결과 후방산란계수에 영향을 미치는 파라미터와 조류 생체량에 영향을 미치는 파라미터가 다른 변수들 및 알고리즘 농도산정결과에 가장 민감한 것으로 나타났다. multi-objective 최적화 결과가 one-objective 결과 및 reference 결과보다 대부분 정확도가 향상되었고 흡광도 계수를 함께 고려할 수 있기 때문에 백제보 수계의 분광특성을 함께 고려하여 대표할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 민감도 분석을 활용하여 분광알고리즘 내의 변수들의 이해를 도모하였고, 최적화 기법 중, multi-objective 최적화 기법이 백제보의 분광특성을 대변하는 최적변수를 제시할 수 있음과 동시에 보다 나은 정확성을 제고할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.400-403
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• 2009

본 연구에서는 평판 스페이스 프레임 구조물의 크기 및 형상최적화 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 평판 스페이스 프레임의 물량에 영향을 미치는 요소인 격자분할 수와 상 하부 평판사이의 높이를 주요 설계변수로 선정함으로써 부재크기 최적화뿐만 아니라 형상최적화 방안도 제시하였다. 또한 평판 스페이스 프레임의 절점 및 부재 자동생성방안이 고려되며 감도해석기법을 이용하여 개발된 최적화 프로그램을 예제모델에 적용하여 설계변수 변화에 따른 구조시스템의 최적의 대안을 강구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.307-309
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• 2000

진화 알고리즘은 현재까지 다양한 최적화 문제들에 사용되어 왔고, 또한 이러한 최적화 문제들은 효율적으로 해결하기 위하여 많은 진화 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 이러한 진화 알고리즘들의 공통적인 문제점은 탐색공간의 확대에 대하여 전반적으로 탐색시간이 오래 걸린다는 것이다. 실제로 최적화 해야 할 변수의 증가에 따라 탐색 차원이 증가하므로 탐색 시간도 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최근의 진화 알고리즘에 대한 연구는 탐색공간의 축소나, 진화 속도의 향상에 초점이 맞추어져 있었고, 이러한 경향에 따라 많은 연구성과가 있었다. Potter와 Dejong의 협력 공진화와, Weicker의 적응적 공진화가 바로 그것이다. 그러나 이 방법들도 최적화 해야 할 변수들이 서로 강한 의존성을 가지고 있는 경우나, 대부분의 변수가 서로 의존성을 가지고 있는 경우에는 그다지 좋은 결과를 보이지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 하여 각 방법의 단점들을 보완함으로써 효율을 향상시킨 새로운 진화 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2744-2746
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• 2000

일반화된 회귀 신경망을 이용하여 반도체 공정 최적화를 위한 플라즈마를 모델링한다. 플라즈마는 Box-W린son 실험계획표에 의해 특성화되었으며, 여기에서 변화시킨 인자로는 소스전력, 압력, 척지지대의 위치, 그리고 염소의 유량이다. 총 24회의 실험이 수행이 되었으며, 플라즈마 변수는 Langmuir Probe를 이용하여 측정하였다. 측정된 주요 플라즈마 변수로는 전자밀도, 전자온도, 그리고 플라즈마 전위이다. 폭변수를 점진적으로 증가시켜 회귀신경망을 최적화하였으며. 최적화된 모델은 통계적인 반응표면모델과 비교하였다. 비교 결과, 회귀신경망은 반응표면모델에 상응하는 예측능력을 보이고 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.697-699
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• 2005

연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.109-122
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• 2002

본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.134-136
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• 2000

진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.