• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.9 no.2
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• pp.217-224
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• 2005

A methodology of selecting an optimal model is proposed for applying a frequency-domain SI method effectively. Instead of using a reduced finite element model, a reasonably detail finite element model is established first and then the model is identified. To satisfy the identifiability criterion, a parameter grouping scheme is applied to control the number of unknowns. Among the simulated member grouping cases, an optimal model is selected as the one with the minimal statistical error. The proposed approach has been examined through simulation studies on a single span box-girder bridge.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.71-74
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• 1994

종래의 자연언어 처리 시스템에서는 품사 모호성이 그대로 구문 분석기의 입력으로 사용되었으나, 최근에와서 품사 모호성 해소에 관한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 품사 모호성 해소를 위한 두 개의 통계적 모델이 경로 기반 태깅 모델과 상태 기반 태깅 모델을 설명한다. 그리고하나의 최적 품사열만을 구할 경우 단어당 94% 내외의 정확률을 가지므로 N개의 최적 품사열을 구하는 다중 출력 태거에 대해 각각 설명한다.끝으로 한국어에 이러한 통계적 모델들을 적용한 결과와 발생되는 문제점들을 논한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.49-51
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• 2003

성공적인 소프트웨어 개발을 위해서는 프로젝트 계획 수립단계에서 정확한 예측 모델을 연구하는 것이 중요하다. 소프트웨어 개발의 중요성이 대두됨에 따라 현재에는 많은 기존의 프로젝트 데이터를 보관하게 되었다. 기존의 예측모델에서는 개발환경에 따라 서로 다른 형태의 모델을 만들어 개발비용을 예측하였다. 모델의 형태에 따른 신뢰도 또한 주요 이슈로 작용하였다. 이 논문에서는 이러한 많은 프로젝트 데이터와 현재 개발하고자 하는 프로젝트에 대하여 과거의 데이터 중 가장 유사한 최적의 프로젝트를 찾아내기 위해 FP(Function Point)를 이용하는 많은 프로젝트 데이터에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 유사 모델을 찾아내는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.772-773
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• 2024

의미적 정보까지 학생 모델에게 학습시키기 위한 지식 증류 기법은 많이 논의되어 왔다. 그러나 학생 모델의 용량이 교사 모델의 용량에 비해 부족함에서 발생하는 의미적 정보 손실에 대한 논의는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 의미적 정보의 최소 단위를 교사 모델의 레이어로 설정하여 학생 모델이 지식 증류를 시작하기 전 최적의 지식 증류 대상을 설정하는 최적 은닉층 선정 알고리즘을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.5
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• pp.414-420
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• 2010

This paper presents a validation of the accuracy of a reduced order model(ROM) and the efficiency of the design optimization using a Proper Orthogonal Decomposition(POD) to transonic wing/fuselage system. Three dimensional Euler equations are solved to extrude snapshot data of the full order aerodynamic analysis, and then a set of POD basis vectors reproducing the behavior of flow around the wing/fuselage system is calculated from these snapshots. In this study, reduced order model constructed through this procedure is applied to several validation cases, and then it is confirmed that the ROM has the capability of the prediction of flow field in the space of interest. Additionally, after the design optimization of the wing/fuselage system with the ROM is performed, results of the ROM are compared with results of the design optimization using response surface model(RSM). From these, it can be confirmed that the design optimization with the ROM is more efficient than RSM.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.25 no.3
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• pp.237-243
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• 2012

The thickness optimization of the gearbox housing for 5MW wind turbine is carried out with the help of the efficient structure analysis model and the approximation model of objective function. Wind turbine gearbox is a complex structural system composed of a number of gear trains, shafts, bearing and gearbox housing, requiring a tremendous number of elements for the structural analysis and design. In this paper, an effective analysis and design model considering the tooth stiffness of helical gears is proposed. It enables to significantly reduce the total element number and the analysis time. Through the numerical optimization of housing thickness making use of the effective gearbox model and the approximate model of objective function, the total weight of the gearbox housing is minimized. It has been observed from the numerical experiment that the approximation model is reliable and the optimization result is acceptable and verified analysis.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.7-18
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• 1998

In this paper, we develop three context-dependent resource allocation models to maximize user satisfaction in terms of software quality. Those models are formulated on the grounds that human resources are dominant In a software development project while taking into account managerial quality constraints of the system. The satisfaction function on exerted resources plays a key linking pin between the two sides, and its functioning forms bring about different solution methods. In addition to a basic linear model, an extension model is formulated so that it may be applicable to the situation of multiple-goal settings. Finally, non-linear model is given the solving optimization algorithm developed and proved in this paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.16 no.5
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• pp.75-82
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• 2002

This paper propose a new mathematical modelling method about optimum operational schedule for cogeneration systems. Proposed algorithm solving the energy product cost function in this paper is very similar to the real model that is, proposed algorithm solve nonlinear type of real model using mixed integer programming based on the piecewise linear function while the conventional algorithms used before could not solve that kind of problems. The effectiveness of the proposed method is ascertained by the simulation results with varius case studies which are similar to real operation circumstances.