• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.127-130
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• 2002

본 논문은 수학적으로 모델링하기 어려운 비선형 시스템을 위한 새로운 계층적 규칙 기반 퍼지 시스템 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 규칙 기반 구조를 상위 규칙 기반과 하위 규칙 기반으로 나누어 계층화 시키는 것이다 계층적 퍼지 규칙을 적용함으로써 퍼지 규칙을 효율적이고 논리적으로 이용할 수 있다. 퍼지 규칙의 효율적, 논리적 사용은 퍼지 시스템의 정확성을 높일 수 있고 구조를 명료화 시킬 수 있다. 유전 알고리즘은 제안된 퍼지 규칙의 파라미터 최적화 과정에 이용된다. 가스로 데이터에 대한 퍼지 모델링 결과를 통해서 제안된 기법의 타당성 및 효용성을 검증하고 타 기법의 결과와 비교한다.

• 동력기계공학회지
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• 제3권3호
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• pp.83-90
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• 1999

제어이론분야에서의 발전은 그러한 이론을 다방면으로 응요할 수 있는 분야를 더더욱 폭넓게 제공해 주고 있다. 자동화와 관련된 분야뿐만 아니라, 건축 및 토목분야에서도 고도의 제어어이론을 응용한 예를 쉽게 접할 수 있게 되었으며, 지진동에 의한 구조물의 진동을 억제하려는 방책이 그 ??ㅣ다. 이에 관한 많은 연구에서도 알 수 있듯이, 일반적으로 구조물의 수학적 모델에만 의존하여, 즉 구조물의 설계파라미터는 이미 설계되어져 있다는 가정하에 제어계를 설계하고 있다. 그러나 이러한 설계법에 있어서는 설계자로 하여금 구조물의 설계파라미터를 조정할 수 있는 자유도는 전혀 주어지지 않게 되며 단지 제어계의 파라미터를 조정하는 자유도만 허용된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 구조계 및 제어기의 설계파라미터를 동시에 조절할 수 있는 자유도가 허용되는 '구조계/제어계의 동시 최적화' 기법이 있다. 따라서 본 논문에서는 교량의 주탑 및 해양구조물 등의 진동제어 문제에 이러한 설계기법을 이용하여 주어진 설계사양을 만족하도록 구조계 및 제어계의 파라미터를 최적화 한다. 특히 본 논문에서는 제어계 설계 문제에 있어서의 일반적인 경우를 고려하여 상태의 일부가 관측된다고 가정하고 출력피드백의 경우에 대해 고찰하고 있다. 이때의 설계사양은 선형행렬부등식(LMI)으로 주어지며, 실험을 통하여 본 논문에서 소개하는 설계기법의 유효성을 검증한다.

• KSBB Journal
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• 제14권4호
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• pp.408-413
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• 1999

빠른 분석시간과 우수한 분리도를 가진 분석기기로서 크로마토그래피가 분취용으로 이용되기 위해서는 많은 시료양을 취급할 수 있어야 한다. 이 경우 충전물과 관의 크기가 커지게 되면 관의 효율은 분석용에 비해서 떨어지게 된다. 순도와 수율에 미치는 변수가 서로 복잡하게 연관되어 있기때문에 특히 분취용 조업조건의 최적화는 많은 경험과 실험이 요구된다. 또한 많은 상관된 실험변수들이 있고 분리하고자 하는 물질의 종류가 다양하기 때문에 수학적 모델을 적용하여 시료가 관내에서 거동 (behavior)을 예측하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 외국에서는 최소한의 실험을 통하여 고분가 가치 물질을 효율적이고 경제적으로 얻기 위한 크로마토그래피용 프로그램을 활발하게 이용하기 시작하였다. 인하대학교 고순도분리연구실에서 개발된 HCI 프로그램은 단지 LC에 국한된 것이 아니라 GC,SFC (supercritical fluid chromatography) 뿐만아니라 연속식 시스템인 SMB (simulated moving bed)까지 확장될 예정이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.7-13
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• 2008

이 논문은 이동 에이전트의 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 이동 에이전트에 대한 경로 계획은 많은 연구가 수행되어왔지만 복잡한 주변 환경에 대한 경로 계획에서의 시-공간적 제약조건은 수학적으로 모델화하기 어려우며, 최적해를 구하기는 쉽지 않다. 이 논문에서 그래픽 기반의 최적 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 작업 환경은 에이전트가 이동할 수 있는 자유영역과 장애물 등이 존재하는 이동 불가 영역으로 구분하고, 자유 이동 영역 내에서 최적 경로는 개미집단-최적화 알고리듬을 이용한 탐색으로부터 구한다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제11권3호
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• pp.17-26
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• 1995

Sullivan(1984)에 의한 제안과 모든 경계값에서의 추정분산값의 합을 최소화하는 개념을 포함하는 동시에, 다분적 지시크리깅에 있어서의 순서문제를 해결하기 위한 방법이 모색되었다. 최적화 문제를 이용함으로써 해결방법이 개발되었는데, 이는 원래 지시크리깅을 위해 요구되는 계산보다 약간의 계산을 더 함으로써 가능하다. 따라서 제안된 방법은 현재 많이 사용되는 다른 임시 방편적인 해결방법들 보다 계산상 효율적인 동시에, 수학적으로도 모순되지 않는 명확한 추계적 원리에 근거를 둔 방법이다.

• 기계저널
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• 제31권3호
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• pp.293-299
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• 1991

단섬유보강 금속복합재료의 2차가공은 금속복합재료의 넓은 범위 응용을 위해 필히 요구된다. 여러 가공방법 중 하나인 열간압출시 보강섬유파괴 및 계면에서의 접합분리 및 균열발생이 없는 제조공정의 최적화를 위해서 가공시 내부조직의 소성변형 기구 규명보다 압출력에 의한 응력분 포와 기지재료와 보강섬유 사이 계면 변화 및 기계적 특성 관계규명이 정량적으로 요구된다. 본 글에서는 유한요소법을 이용하여 계면에서의 접합상태를 임의로 가정하여 압출조건에 따른 압 출후의 보강섬유 방향 및 계면균열 및 접합분리를 거시적으로 예측하고, advanced shear-lag을 이용하여 균열 전, 후의 응력. 변형관계를 미시적으로 규명할 수 있음을 제시하였다. 그러나 향후 현상적 모델인 shear-lag 모델을 수학적 모델인 균질화법에 도입하면 미시적. 거시적 거 동해석이 함께 요구되는 금속복합재료의 열간압출거동 해석을 일체적으로 행할 수 있어 효율적 이고 정확한 예측이 가능하리라고 사료된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.65-84
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• 2023

라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1147-1154
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• 2016

FTN (Faster-than-Nyquist) 전송 방식은 나이퀴스트 (Nyquist) 율보다 빠르게 신호를 전송할 수 있으나 필연적으로 ISI (Inter-Symbol Interference)가 발생하고 이로 인하여 성능이 열화된다. ISI로 인한 성능 열화를 최소화하기 위해서는 FTN 기법의 변수를 최적화하여 ISI의 양을 최소화할 수 있으나, 2차원 FTN 시스템에는 다양한 변수가 존재하므로 모든 변수에 대해 전산 실험을 수행하여 가장 우수한 성능을 나타내는 변수를 도출하는 것은 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 2차원 FTN 전송으로 인한 ISI를 수학적으로 모델링하여 ISI의 양을 최소화할 수 있는 2차원 FTN 시스템의 변수 도출 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 2차원 FTN 시스템을 최적화하기 위한 변수를 효율적으로 도출해 낼 수 있다. 또한 2차원 FTN 시스템에 최적화된 변수를 적용하여 기존의 나이퀴스트 시스템과 동일한 비트 오율 (bit error rate) 성능을 제공하면서 전송 효율을 증가시킬 수 있다.