• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.209-213
• /
• 1998

Job-Shop Scheduling 문제는 전형적인 NP-hard 문제로서 효율적인 발견적 기법을 필요로 한다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 유전알고리즘들의 성능을 비교 분석한다. 유전 알고리즘의 주요 구성 요소들로는 크게 선별, 교차, 돌연변이 등이 존재하는데, 특히 선별은 적자 생존의 자연 법칙에 기초하여, 환경에 대한 적응도에 의해 현 세대의 모집단으로부터 다음 세대에 생존할 개체를 선택하는 과정으로 해의 산출에 중요한 역할을 하는 부분이다. 기존의 많은 연구들이 유전 연산자인 교차, 돌연변이 방법들에 대한 성능 비교에 초점을 맞추었는데, 본 연구에서는 선별 과정에 초점을 맞추어 기존의 알려진 여러 선별 방법 들을Job-Shop Scheduling 문제에의 적용을 통해 비교 분석하고 새로운 선별 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.12
• /
• pp.1024-1027
• /
• 2009

In this letter, we evaluate the classification performance of mixed numeric and categorical data for comparing the efficiency of feature filtering and feature wrapping. Because the mixed data is composed of numeric and categorical features, the feature selection method was applied to data set after discretizing the numeric features in the given data set. In this study, we choose the feature subset for improving the classification performance of the data set after preprocessing. The experimental result of comparing the classification performance show that the feature wrapping method is more reliable than feature filtering method in the aspect of classification accuracy.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2002.02a
• /
• pp.42-47
• /
• 2002

가. 작업별 시험결과 1) 마늘쪽 분리·선별작업 o 마늘쪽 분리기는 통마늘을 1 또는 2∼3쪽으로 분리하여 1차 선별하고, 마늘쪽 선별기는 분리된 마늘을 3단계로 선별되며 작업성능은 시간당 60접 이상을 분리 및 선별할 수 있다. o 개발된 마늘쪽 분리기와 선별기는 소형 경량이며 취급조작이 편리한 기종하고 작업성능이 높고 손상률이 적어 '01년도에 60대가 농가 보급되었으며 '02년도에는 확대 보급될 전망이다. 2) 파종작업 o 작업성능은 경운기용 파종기 2시간/10a, 승용관리기용 직립파종기는 1시간/10a으로 능률적이었으며 작업정도와 생육상태가 양호하였다. o 지역별 파종작업 체계 -난지형 마늘 파종은 직립파종을 하며 제주, 남해 등은 마늘을 파종한 후 10-11월 줄기가 자랐을 때 무공비닐을 피복하고 줄기를 유인하며, 무안은 유공비닐을 피복하고 구멍에 마늘의 1/2 또는 2/3만 묻히도록 파종하며 별도의 줄기유인 작업은 하지 않는다. 의성지역의 한지형 마늘은 트랙터로 쇄토정지후 보행관리기로 골을 내고 인력으로 마늘을 놓으면 관리기가 다음 골을 내면서 복토하는 체계이다. 3) 마늘 수확작업 -마늘 수확기는 난지형 마늘 수확에는 효과가 적으나, 한지형과 같이 깊게 파종하여 인력으로 뽑기 어려운 재배지역에서는 필요한 기종이며, 토양수분이 많으면 굴취된 마늘과 혼이 진동판에 걸려 작업상태가 불량하므로 마늘과 흙의 이송이 원활토록 진동판 형상 및 적정 진폭 구명이 요구됨 4) 마늘줄기 절단작업 -난지형 마늘은 포장에서 건조후 단기간(1-2주)내에 줄기절단을 해야하므로 기계환가 시급하나 한지형 마늘은 아직도 대부분 줄기를 자르지 않고 묶어서 판매하고 있어 기계화의 시급도는 떨어짐 5) 마늘 선별작업 -마늘선별기는 작업성능이 높고 5등급으로 균일 선별되었으며 손상도 없었으나, 기계가 크고 무거워 이동이 곤란하고 가격이 비싸므로 선별등급을 3∼4단계로 줄이고 소형 농가보급형으로 개량제작이 요구됨. 나. 마늘재배 일관기계화에 의한 노동투하시간과 비용 -종자준비부터 통마늘선별까지의 일관기계화로 투입된 주요작업의 노력은 75∼76%가 절감되고, 재배규모 3ha기준시 비용은 44-53%절감되었음.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.537-539
• /
• 2003

문서 범주화를 위해 자질을 선별하는 기법으로는 자질의 출현 빈도에 따라 범주를 대표하는 자질들을 선별하는 것이 일반적이다. 출현 빈도에 의한 자질을 선별하는 통계적인 기법은 문서의 내용을 대표하는 용어들의 중요도를 간과하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 학습 문서 및 실험 문서에서 자질의 중요도에 의해 범주 대표어를 선별하는 문서 범주화 기법을 제안하였으며, 역범주 빈도 및 카이제곱 통계량에 의해 자질을 선별하는 방법과 비교-실험을 하였다. 문서 범주화 모델로는 나이브 베이지언 확률 모델을 이용하였으며, 성능 평가를 위해서 웹 디렉토리에서 수집된 데이터를 이용하여 실험하였다. 본 논문에서 제안한 자질 중요도에 의한 자질 선별 기법은 용어의 출현 빈도 및 카이제곱 통계량에 의해 자질을 선별한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the KSLP Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.142-142
• /
• 2003

본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.13D no.2 s.105
• /
• pp.183-190
• /
• 2006

Database workloads may show different resource usages for database applications. Database administrators can enhance the DBMS performances through resource management that reflects workload characteristics. We provide a method that can identify tunable resources from analyzing the relationship between performance indicators and resources. First, we select which performance indicators increase or decrease by expanding resources using a correlation coefficient and a significance level test. Next, we identify resources that can affect the DBMS Performances by using increasing or decreasing performance indicators. We evaluated our method in the TPC-C and TPC-W environments.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
• /
• v.35 no.1
• /
• pp.1-11
• /
• 2015

In this study, an online seed potato sorting system using a visible and near infrared (40 1100 nm) transmittance spectral technique and statistical model was evaluated for the nondestructive determination of infected and sound seed potatoes. Seed potatoes that had been artificially infected with Pectobacterium atrosepticum, which is known to cause a soil borne disease infection, were prepared for the experiments. After acquiring transmittance spectra from sound and infected seed potatoes, a determination algorithm for detecting infected seed potatoes was developed using the partial least square discriminant analysis method. The coefficient of determination($R^2_p$) of the prediction model was 0.943, and the classification accuracy was above 99% (n = 80) for discriminating diseased seed potatoes from sound ones. This online sorting system has good potential for developing a technique to detect agricultural products that are infected and contaminated by pathogens.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.26 no.7
• /
• pp.1-7
• /
• 2021

In this paper, we propose a feature selection technique for multi-label classification. Many existing feature selection techniques have selected features by calculating the relation between features and labels such as a mutual information scale. However, since the mutual information measure requires a joint probability, it is difficult to calculate the joint probability from an actual premise feature set. Therefore, it has the disadvantage that only a few features can be calculated and only local optimization is possible. Away from this regional optimization problem, we propose a feature selection technique that constructs a low-rank space in the entire given feature space and selects features with sparsity. To this end, we designed a regression-based objective function using Nuclear norm, and proposed an algorithm of gradient descent method to solve the optimization problem of this objective function. Based on the results of multi-label classification experiments on four data and three multi-label classification performance, the proposed methodology showed better performance than the existing feature selection technique. In addition, it was showed by experimental results that the performance change is insensitive even to the parameter value change of the proposed objective function.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2002.02a
• /
• pp.276-281
• /
• 2002

본 연구에서는 정밀 쇄미 선별 시스템을 개발하기 위하여 원통형 홈 쇄미 선별기의 시작품을 제작하고 이것의 설계인자와 운전인자에 따른 성능 분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 원통형 홈 쇄미 선별기의 시작품은 홈의 직경이 작은 선별원통을 상단에, 홈의 직경이 큰 선별원통을 하단에 장착하는 2단형으로 설계 제작하였다. 각 단의 trough에는 스크류 컨베이어를 설치하였으며, 원통의 회전 속도와 trough의 각도 및 원통의 수평각을 변경시킬 수 있도록 하였다. 홈의 크기가 작은 상단에서 쇄미를, 홈의 크기가 큰 하단에서 준완전립을 선별하도록 하였다. 2. 원통형 홈 쇄미 선별기의 원통 회전속도가 증가하면 처리 용량이 증가하며, 이 속도에 따른 최적의 trough 각이 존재하는데, 본 실험에서는 회전 속도 35rpm에서 trough 각 37$^{\circ}$, 45rpm에서 55$^{\circ}$, 55rpm에서 73$^{\circ}$로 분석되었다. 3. 원통형 홈 쇄미 선별기의 공급율이 증가할수록 선별효율과 수거율(준완전립+쇄미)은 급격히 감소하지만, 순도(준완전립+쇄미)는 완만히 증가하였고, 완전립의 수거율과 순도는 95%이상을 유지하며 일정한 경향을 보였다. 본 실험 범위에서는 원통형 홈 쇄미선별기의 선별효율은 각 공급율에서 공히 원통의 분당 회전수 35rpm, trough 각 37$^{\circ}$에서 최대치를 나타내었다. 이 최적 조건에서 공급을 400-800kg/h 범위의 선별효율 평균치는 70% 정도로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.640-642
• /
• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.