• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.677-682
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• 2006

멀티-도메인 공학시스템은 전기, 기계, 유압, 열등의 구성요소를 포함하고, 시스템 구성이 복잡하여 설계에 많은 어려움을 가지고 있다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적인 모델링 도구인 본드 그래프(Bond Graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전 프로그래밍(Genetic Programming)를 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하였다. 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 3가지 서로 다른 도메인을 가진 아나로그 필터, 전동프린터 드라이브, 에어펌프 시스템에 대한 설계 결과가 기술된다.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.239-252
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• 2005

본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.393-396
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• 2010

본 논문에서는 기존 홈 네트워크 시스템에서 월패드로 대표되는 홈 컨트롤러를 대체할 새로운 서비스 단말기의 설계를 제안한다. 제안될 단말기는 기존의 홈 컨트롤러가 가진 이동성의 제약을 해결하고, 나아가 현재 위치 공간의 구별과 공간 내 디바이스의 탐색을 지원한다. 또한 디바이스의 상태와 제어에 중점을 두고 개발된 홈 컨트롤러에서 사용자가 보다 편리하게 이해하고 받아들일 수 있는 서비스 지향이동형 플랫폼을 설계하는 것을 목표로 한다.

• Spatial Information Research
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• 제8권2호
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• pp.213-232
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• 2000

범죄발생 자료는 본질적으로 지리적인 속성을 내포하고 있기 때문에 범죄분석에 있어서 공간적 패턴을 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 GIS의 지도화 기능과 공간통계 기법을 접목하여 범죄발생의 공간적 양상을 규명할 수 있는 ¨범죄분석 지리정보시스템¨의 원형(prototype)을 제작하였다. 이 시스템은 DBMS와 GIS를 연동하는 구조로서 점 자료(point data)의 공간분포 탐색, 범죄다발지역(hot-spot)의 지도화, 범죄발생의 군집성 분석 그리고 면(area)단위 집계자료 분석 등의 기능들로 구성된다. 시스템의 설계와 구현 과정은 객체지향 방법론에 의거하였으며, 본 시스템 이외에도 현재 개발 중에 있는 웹 기반 3-Tier 구조의 시스템은 범죄분석과 인터넷 지리정보시스템에 있어서 중요한 역할을 담당할 것으로 전망된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.103-108
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• 2023

본 논문에서는 미사일의 눈 역할을 하는 탐색기에 적용할 수 있는 AESA 안테나의 성능 고도화 연구를 진행하고 실제 측정을 통해 안테나 성능을 검증하였다. AESA 안테나 설계 시에는 필연적으로 발생하는 복사소자 간의 상호간섭 영향으로 송신 시 능동반사계수의 최적화를 고려해야하며, 탐색기의 공간 제한을 극복할 수 있는 소형/경량화가 적용된 복사소자의 선정이 중요한 설계 고려 사항이다. 이에 탐색기용 AESA 구조에 적용하기 위한 배열안테나 연구를 통해 전기적 성능 및 Low-profile 구조 측면에서 최적화가 필요하다. 본 논문에서 설계하고 측정한 복사소자는 일반적인 비발디 안테나의 성능을 고도화시키면서 Low-profile 구조를 만족할 수 있는 Step Flared Notch(SFN)를 설계하였다. 본 논문을 통해 SFN은 일반적인 비발디 안테나와 동일하게 광대역 특성을 가지며 AESA 안테나에 필요한 특성들이 최적화 된 특성을 보유함을 확인 할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 최적화 된 구조는 실제 프로토타입 안테나 제작을 통해 패턴 특성과 능동반사계수 특성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.85-98
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.335-338
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• 2012

교통카드는 1996년 충전방식의 선불카드가 처음 사용되었고, 후불방식의 교통카드는 1998년 6월부터 도입되어 함께 사용되었다. 교통카드 사용할 수 있기 위해서는 사용자의 사용여부 및 각종 신상정보의 변경에 따라 결제방식이 변경되는 것에 대해 카드거래 승인시스템에 적절한 반영이 필요하다. 이를 위해 기존 서울교통시스템에서는 메모리 주소를 이용한 카드거래승인시스템을 이용하고 있으며 본 연구에서는 임베디드 교통카드단말기에서 사용 가능한 오프라인 카드거래 승인 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 카드 사용정보를 압축 저장하는 방식을 제안하고 있으며, 사용자 할인정보는 한 카드당 2bit의 공간을 차지하도록 설계 했다. 또한 검색알고리즘으로 이진탐색을 사용하여 기존에 비해 검색 속도가 향상 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.445-450
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• 2004

본 논문은 실질적인 최적화 구조물의 설계를 위한 시스템에 대한 것으로 퍼지이론에 바탕을 둔 자동 유한요소 생성 망 기술과 계산 기하학적 기술, 해석코드 및 솔리드모델러를 시스템에 통합시켰다. 최적해 또는 만족해는 자동해석 시스템과 함께 탐색공간을 위한 유전자 알고리즘을 이용하여 자동적으로 탐색되어 진다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용함으로써 본 설계 시스템은 다차원 해를 얻을 수 있다. 개발된 시스템은 터널전류에 바탕을 둔 마이크로 가속도계의 형상설계에 적용하였다.