• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권5호통권57호
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• pp.121-132
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• 2009

본 논문은 이론으로 개발된 FEM과 HGA의 조합을 이용한 외부 긴장재의 손실 긴장력 평가에 대한 실험적 검증과 현장 적용에 대하여 소개한다. 외부 긴장된 텐던에 대한 모형실험과 현장실험을 통하여 진동 실험이 수행되었고, 진동실험으로부터 고유진동수를 획득하였다. 추출된 고유진동수를 기반으로 제안된 기법이 적용되었고, 모형실험으로부터 추정장력과 추정 긴장 손실량은 4%이내의 오차를 보여주었다. 또한 현장실험에서는 Rayleigh 댐핑이 고려된 현장 시스템에 대한 정확한 모델이 모사되었다. 제안된 기법을 적용하여 1%이내의 장력이 추정되었고, 추정된 긴장 손실량은 실제값보다 작은 값으로 수렴되었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권5호
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• pp.359-365
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• 2013

단형질 개체모형을 이용한 육종가 추정프로그램의 해를 구하는 컴퓨터 프로그램을 포트란 언어를 이용하여 자체개발하였고, 프로그램은 자료기반으로 반복적으로 계산을 해 나가는 간접법을 이용한 것으로 일반적인 알고리즘으로 프로그램을 개발하고 이의 효율을 개선한 개선알고리즘으로 프로그램을 개발하여, 두 프로그램 간 효율을 비교하였다. 기존의 전통적인 알고리즘은 순차적인 반복문을 이용하여 자료를 읽고 기록하는 방법이며, 새로운 알고리즘은 효과별로 LHS를 직접 작성하여 추정하는 방법을 사용하였다. 개발된 두 가지 프로그램으로 육종가를 추정하고, 그 추정 값이 정확하게 평가되었는지 알아보기 위하여 기존에 개발되어 사용되고 있는 BLUPF90 (Misztal, 2007)과 MTDFREML (Boldman 등, 1999)과 비교하여 보았다. 서로 다른 프로그램으로 추정된 육종가간의 상관은 전체 항목에서 99% 이상 고도의 상관이 나타났으며, 프로그램 추정치 간의 높은 상관으로 볼 때 Model I, Model II는 정확하게 개발되었고 평가된 것을 확인할 수 있었다. Solution이 수렴 될 때까지의 반복횟수는 Model I은 2,568 round, Model II는 1,038 round로 수렴되어 Model II가 Model I보다 작은 반복횟수에서 수렴이 된 것을 확인할 수 있었으며, 수렴속도는 Model I은 256.008초, Model II는 235.729초로 Model II가 Model I 보다 약 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다. 개발된 프로그램을 기존 D/B와 연계한다면 농가 및 지자체 등에 지속적인 개량 정보를 제공할 수 있으며, 농가 단위 암소 유전능력평가로 암소개량을 도모할 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권3호
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• pp.173-184
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• 2013

본 연구에서는 프로펠러나 헬리콥터 로터와 같은 회전체의 공력 최적 설계를 위한 다단 최적 설계 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 플랜폼 설계와 단면의 형상 설계를 반복적으로 수행하는 설계 전략을 통해 회전체의 공력 성능 향상을 목표로 한다. 플랜폼 설계의 단계에서는 유전 알고리즘과 2차원 CFD 데이터베이스 기반의 깃 요소 모멘텀 이론을 이용하여 빠른 시간에 회전체의 공력 특성을 평가하여 최적점을 탐색하였다. 플랜폼 설계 후 단면에 유입되는 유동 조건을 예측하여 단면 형상 최적 설계를 수행하였다. 설계 과정에서 보다 면밀하게 유동 특성이 분석될 수 있도록 2차원 N-S 해석자와 민감도 기반의 최적화 알고리즘을 통해 최적해를 탐색하였다. 단면 형상이 설계된 후에는 최적의 유동 조건을 산출할 수 있도록 플랜폼 설계를 반복적으로 수행하였다. 본 프레임워크를 1kW급 전기추진용 항공기 프로펠러 설계에 적용하여 그 유효성을 3차원 N-S 해석과 풍동 실험을 통해 검증하였다. 설계 후, 풍동 실험 결과를 기준으로 약 5%의 프로펠러 효율 증가를 얻을 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권3호
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• pp.229-236
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• 2020

임상 검체에서 분리된 65개의 사상형 진균을 대상으로 연구하였다. 이 균주들은 형태학적으로 동정이 불가능한 진균, 형태학적으로 유사하여 동정이 까다로운 균주, 종(species) 수준의 동정이 요구되는 균종들이다. PCR과 염기서열분석은 ITS. DiD2, 그리고 β-tubulin 유전자를 표적 부위로 하였고, 증폭된 염기서열은 상동성 분석을 위하여 GenBank 데이터베이스의 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 형태학적으로 속 수준의 동정이 가능한 진균은 61.5%이었고, 65주의 염기서열분석으로 62 균주는 속과 종의 동정이 가능하였다. 형태학적 검사와 염기서열분석의 결과, 속과 종이 불일치한 경우 14주(21.5%)이었고, 형태학적으로 동정이 불가능하였던 사례는 11 균주이었다. B. dermatitidis, T. marneffei, 그리고 G. argillacea 등은 염기서열분석으로 국내에서 처음으로 확인하였다. Aspergillus와 같이 흔히 분리되고 성장이 빠른 진균들의 경우에는 형태학적인 검사가 보고시간과 비용 면에서는 매우 유용한 방법이다. 분자유전학적인 검사 방법은 비용과 임상적 중요성 등을 고려하여야 하지만 분자유전학적 검사를 병행하여 신속하고 정확한 결과를 제공할 수 있다.

• 생명과학회지
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• 제22권3호
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• pp.366-372
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• 2012

본 연구는 한우 유전체 전장에 존재하는 고밀도 단일염기다형을 DNA chip을 이용하여 각각의 유전자형을 구명하고, 동일염색체 내에 존재하는 각 표지인자쌍의 연관불평형을 성 염색체를 제외한 모든 상염색체에서 추정하여 물리적 거리별 연관불평형의 정도를 확인하고 이러한 결과를 이용하여 한우 집단의 유효집단 크기를 추정하기 위하여 실시하였다. 한우개량사업소에서 2005년부터 2008년까지 후대검정에 공시된 후보종모우 및 후대 검정우 288두에 대해 혈액을 채취하고 Bovine SNP 50 DNA Chip을 이용하여 유전자형을 분석하였으며, 총 51,582 표지인자 중 결측률이 10% 이상인 표지인자 1개 및 다형성이 없는 표지인자 10,730개에 대해 사전제거를 실시하고 남은 40,851개의 SNP표지인자를 본 분석에 활용하였다. 연구 결과, 성 염색체를 제외한 상 염색체의 총 SNP표지인자의 길이는 2,541.6 Mb였으며, 염색체별 평균 SNP표지인자간 거리는 0.55에서 0.74로 분포하였으며, EM알고리즘을 이용하여 염색체별 연관불평형을 추정해 보았을 때, 기존의 보고된 연구와 유사하게 표지인자간 거리가 짧을수록 높게 나타나는 지수형태의 그래프를 나타냈으며, SNP표지인자간 거리에 따른 $r^2$를 보면, 0 Mb에서 0.1 Mb일 때 0.136, 0.1-0.2 Mb에서 0.06로 나타났다. Luo (1998)의 연구결과를 한우에 적용시켰을 때, 전체분산의 5%이상 설명하는 양적형질좌위 발굴을 위해서 약 2,000두의 표현형 자료가 필요할 것으로 사료되었다. 또한 한우의 세대별 유효집단 크기에 대해 추정해 본 결과, 현재 한우의 유효집단크기는 84두로 추정되었고, 지금으로부터 약 50세대 이전의 유효집단 크기는 1,150두로 추정되었다. 가축에서 인공수정이 도입(1960년대)된 이 후 개량의 가속화로 인해 한우의 유효집단 크기가 급격히 감소한 것으로 사료되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.707-716
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• 2009

무선 센서 네트워크는 무작위로 설치된 센서 노드가 스스로 네트워크를 형성하여 수집한 환경 정보를 전송하는 네트워크이다. 센서 노드는 매우 제한된 자원으로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크는 기존 네트워크에서 사용되는 기법을 적용하기 어렵다. 특히 제한된 에너지를 가지고 동작해야 하기 때문에 전송에 소모되는 에너지를 줄이기 위한 연구와 다양한 종류의 데이터를 효율적으로 전송하여 QoS를 향상시키기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구들이 가졌던 단점을 개선하기 위해 노드에서 소모되는 에너지의 분산과 QoS를 고려한 에이전트 기반의 프레임워크를 제안한다. 에이전트의 행동을 결정하는 정책을 유전자화 시켜 각각의 에이전트가 스스로 자신의 행동을 결정하여 동작할 수 있게 하면서 유전자 알고리즘을 통해 에이전트의 정책을 최적화 할 수 있도록 하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법에 비해 본 논문에서 제안한 기법이 노드에서 소모되는 에너지를 분산시켜 네트워크의 생존시간을 연장시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 긴급한 데이터의 전송 성공률을 27%, 긴급하지 않은 데이터의 전송 성공률도 14% 향상시켜 네트워크의 QoS를 향상시켰다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.697-703
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• 2007

비선형성이 강한 컨테이너 크레인은 작업 시에 호이스트 와이어로프의 길이와 화물의 질량 변화로 인해 더욱 복잡한 동역학적 특성을 나타낸다. 이 같은 복잡한 비선형시스템을 다루기 위해 퍼지로직이 종종 사용되는데, 특히 각 퍼지 규칙의 결론부를 상태 방정식으로 표현하는 T-S 퍼지모델이 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 T-S 퍼지모델을 이용하여 호이스트 와이어로프의 길이나, 화물의 질량이 변화하는 환경에서도 컨테이너 크레인의 동특성을 표현할 수 있는 퍼지모델을 얻는 방법을 제안한다. 이때, 퍼지모델의 소속함수 파라미터는 RCGA가 결합된 모델조정기법을 통해 최적으로 조정된다. 이렇게 구현한 퍼지모델과 컨테이너 크레인 비선형시스템의 개루프 응답을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2514-2520
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• 2010

본 논문은 진화기법을 이용하여 최적의 보안 대응전략을 자동생성 하는 방법의 제안을 목적으로 한다. 정보통신 환경에 대한 침해에 의한 피해가 급증함에 따라 다양한 보안 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 다양한 네트워크 환경에 대한 보안 기술들의 연통 상황을 고려한 최적의 대응 전략을 생성하는데 어려움이었다. 따라서 본 논문에서는 대응방법을 유전자로 표현하여 유전 알고리즘을 적용함으로써 대응방법들에 대한 최적의 조합으로서 최적 대응 전략을 생성하였다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 다양한 상황에 대한 대용방법의 적용에 따른 취약성을 정량적으로 평가함으로써 적합도를 평가하였다. 끝으로 제안한 방법을 구현한 시스템에 대한 실험을 통하여 타당성을 검토하였다.