• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.1-12
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• 2016

최적화 분야에서 Harmony Search Algorithm (HSA)은 근래에 개발된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘의 하나로, HSA가 개발된 이래 공학, 자연과학, 의약학 등 다양한 분야에서 많은 연구자들에 의해 활용되어왔다. 현재 최적화 대상 문제들의 복잡성이 날로 증가하고 있으며 이에 따라 기존 최적화 기법에 대한 효율을 개선하는 방법론 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 HSA의 구조적 특성에 초점을 맞추어 해탐색 능력을 향상시키는 것을 목표로 하여 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Multi-layered Harmony Search Algorithm (MLHSA)을 제안하였다. 개발된 MLHSA는 기존 HSA에 추가적으로 구조적인 특성을 부여하여 전역 탐색 및 지역 탐색 성능을 개선하였다. 또한, 제안된 기법의 효율성과 적용성을 검증하기 위해 이전 최적화 알고리즘 관련 문헌에서 다양한 알고리즘이 적용된 바 있는 수학적 최적해 탐색 문제와 상수도 관망의 최적 관경 설계에 MLHSA를 통한 최적화를 수행하였다. 적용 결과 본 연구에서 개발된 MLHSA는 기존 알고리즘을 효과적으로 대체할 수 있는 최적화 기법임을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권4호
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• pp.326-333
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• 2015

최적화 프로그램과 연동시키기 위한 터보팬 엔진 성능해석 프로그램을 개발하고, 최적화 기법인 Particle Swarm Optimization을 이용하여 전투기 엔진의 주요 설계변수인 바이패스비, 팬 압축비, 고압압축기 압축비 및 버너출구온도에 대한 성능 최적화를 수행하였다. 최적화 목표는 순추력과 비연료소모율을 다목표 함수로 설정하였으며, 두 개의 목표에 대해 가중치를 주어 각 가중치별 최적 설계점을 도출하였다. 기본 모델은 F-18 전투기와 T-50 고등훈련기에 쓰이고 있는 F404 터보팬 엔진을 선정하여 분석을 수행하였다. 본 연구 결과로 네 개의 변수에 대한 최적 조건을 도출하고, 다양한 설계조건에 대한 최적 설계점 추이를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.265-267
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• 2005

최근 포유동물의 유전체에는 알려진 것보다 훨씬 많은 RNA 전사체가 발현되고 있음이 밝혀지고 있으며, 그 중에 많은 부분이 non-coding RNA로 알려지고 있다. 세포 내에서 non-coding RNA의 기능이 훨씬 다양해지고, 중요해지고 있는 상황에서 새로운 non-coding RNA를 정의하고, 탐색하는 것은 가장 시급한 과제이다. 본 연구에서는 이전 연구에서 RNA 공통 구조 학습을 위해 제안되었던, esRCSG (evolutionary search for RNA common-structural grammar) 알고리즘의 성능 향상을 위해, committee machine을 도입한다. Committee machine은 마지막 세대에서 최적화된 RNA 공통 구조 기술자 (RCSD)와 차상위로 최적화된 기술자들 중 양성데이터와 음성데이터의 치역을 합쳤을 때 특이도는 거의 변화가 없으면서 민감도의 증가가 가장 큰 기술자들의 집합이다. Committee machine은 특히 family type의 서열의 가진 특정 ncRNA에서 좋은 성능 향상을 보인다. microRNA를 이용한 성능평가에서 특이도의 변화가 거의 없이 민감도의 성능이 약 1.5배 향상되는 결과를 보였다. 이러한 특이도와 민감도가 높은 기술자를 이용함으로써 새로운 non-coding RNA를 예측하는 것을 약속할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.45-46
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• 2021

본 논문에서는 제조산업의 제품 품질검사의 자동화를 위한 딥러닝 기법을 제안하고 모델의 성능 최적화를 위한 특징 추출 필터의 크기를 비교한다. 이미지 특징을 자동 추출할 수 있는 CNN을 사용하여 전문인력 없이 제품의 표면 결함을 검출하고 제품의 적합성을 판단할 수 있는 이미지 처리 알고리즘을 구축하고 산업 현장에 적용하기 위한 검증 지표로 검출 정확도와 연산속도를 측정하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 확인한다. 또한 연산량에 따른 성능 비교를 위해 필터의 크기에 따른 CNN의 성능을 비교하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 최적화한다. 본 논문에서는 커널의 크기를 다르게 적용했을 때 빠른 연산으로 높은 정확도의 검출 결과를 얻었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.81-89
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• 2005

디클러스터링과 병렬 색인 구조는 효과적인 대용량 데이터의 검색을 위한 데이터베이스의 중요한 연구 분야이다. 기존의 연구에서 다중 디스크에서 다양한 방법들을 이용하여 R-tree등의 색인을 위한 다양한 방법들이 제시되었으나, 이에 적절한 검색 기법에 관한 연구는 거의 없었다. 이 연구에서는 기존의 연구에서 제시된 병렬 공간 색인 구조에서 검색 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 검색 기법을 제시한다. 제시된 기법은 디스크로부터 동시에 여러 개의 노드를 읽어 들일 수 있는 병렬 디스크의 장점을 최대한 활용한 기법이다. 기존의 한번에 한 노드를 읽는 알고리즘을 개선하여 여러 노드를 동시에 접근하기 위한 최적화된 기법이다 실험을 통하여 제시된 기법은 기존의 연구에서 제시된 알고리즘들을 검색 기법의 변경을 통하여 최대 40%이상의 성능 향상을 유발함을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.172-175
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• 2011

높은 효율을 가진 비디오 압축 코덱인 H.264/AVC는 예전보다 압축 성능을 향상 시키기 위한 방법 중 하나로 율-왜곡 최적화 기법이라는 것을 사용한다. 이 기법은 압축된 결과를 가지고 손실과 압축률 두 가지를 모두 고려하여 어떤 경우가 더 최적의 압축인가 하는 것을 판별하는데, 여기서 모든 경우에 대해 압축을 수행해야 함으로 이전 보다 몇 배나 높은 복잡도를 가질 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하고자 하는 노력으로 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)라는 기준을 사용하여 이를 이용해 율-왜곡 최적화 기법을 사용하지 않거나, 사용을 최소화 하면서 압축 효율을 유지하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 휘도 신호 $8{\times}$8과 $4{\times}4$블록을 위한 방법을 제시하고 있다. 이 두 가지 크기의 블록에 대해서 SAHTD값을 구해 SAHTD가 낮은 순으로 모드들을 정렬하고, 이것이 가장 낮은 3개의 모드를 선택해 이것 중에 MPM이 포함되지 않았을 경우에 대해서는 MPM을 포함해 4개의 모드를 선택해 압축을 수행하도록 한다. 여기서 얻은 모드들 중에 SAHTD값이 일정 값 이상 더 낮은 모드가 존재할 경우, 그 모드들에 대해서만 율-왜곡 최적화 기법을 수행한다. 이를 통해 최적의 모드일 가능성이 낮은 모드들에 대한 부가적인 연산 수행을 방지하게 된다. 휘도신호 16x16이나 색차 신호 압축의 경우에는 SAHTD를 사용하여 가장 낮은 SAHTD값을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정한다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 82.2% 감소와 0.042dB의 PSNR 감소율, 0.527%의 비트 증가율을 보여주었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.312-317
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• 2002

본 논문에서는 스미스 도표 상의 ${\Gamma}_{IN}$ 평면에 도시되는 정합원를 사용한 저잡음 증폭기의 도식적 설계기법을 제시하였다. 입 출력의 각 정합원은 저잡음 증폭기의 최적화된 성능을 위하여 정재파비 등의 설계 파라미터를 결정할 때 발생되는 반복적인 설계작업의 번거로움을 최소화하기 위한 도식적 설계 기법에 이용할 수 있다. 이를 증명하기 위한 방안으로 저잡음 증폭기를 설계하여 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.54-56
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• 2012

최근 CPU의 코어 클럭을 높이는 대신 동일한 클럭의 코어 수를 늘림으로써 성능을 향상시키고 전력 소모도 줄이는 멀티코어가 등장하고 있다. 이러한 멀티코어 플랫폼의 등장으로 인해 해당 코어들의 자원을 효율적으로 사용하여 동시에 처리하는 병렬처리 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬처리 기법의 종류 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 고속화 ME 방법론을 연구 및 제안하였다. 최소화 SAD를 구하고 정확한 모션벡터를 선정하기 위해 다양한 ME 방법 중 전역탐색기법을 NEON에 적용하여 동시에 128비트씩 연산을 수행하였다. 그 결과 영상의 크기에 따라 계산 성능이 최대 60% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1206-1209
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• 2009

모바일 단말의 이동성을 지원하는 호스트 기반의 MIPv6, HMIPv6 및 FMIPv6 프로토콜이 개발되었지만, 이동성 기능을 단말기에 구현해야 하는 부담이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에 네트워크 기반으로 동작하는 PMIPv6 프로토콜이 등장하였다. 그러나 라우팅 최적화나 핸드오버 지연시간을 단축해야 하는 과제가 아직 남아 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 인증절차를 간소화하여 지연시간을 줄이고, 핸드오버 시간 동안 패킷들을 LMA 의 별도 광 버퍼링 공간에 저장하였다가 재전송함으로써 패킷 disordering 문제점을 해결하는 기법을 제안한다. 성능평가는 분석 모델을 통해 평가하며, 제안기법의 핸드오버 지연시간은 표준 PMIPv6 대비 33% 개선된 성능을 보인다.