• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.11 no.4
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• pp.49-59
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• 2011

This paper presents a new numerical method by using Singular Value Decomposition force method for form-finding of tensegrity structures with constraints. In order to maintain the tensegrity structures stable, state of self-equilibrium stress should be introduced. The existing force method has some advantages about form-finding of tensegrity structures. However, this method has complex formulation. In force density method, dummy members are required for form -finding of tensegrity structures with constraints. Therefore this study proposes new force method using Singular value decomposition. The proposed method is both having easy basic consept and simple computation than existing force method. A numerical example is presented to demonstrate the efficiency and robustness in searching initial single integral feasible self-stress mode for tensegrity structures with constraints.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.244-246
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• 2000

유전자 프로그래밍은 고정적인 구조가 아닌 가변 길이의 트리 구조를 가지고 있어서 여러 세대를 통하여 다양한 개체들을 만들어 낸다. 이러한 특징은 위원회 머신(committee machines)을 구축하는데 있어서 자연스럽고 또한 효과적인 알고리즘일 수 있다.하지만 해결해야 할 요소 중 하나는 다수의 개체들에서 결합할 개체의 선택과 개체의 수를 결정하기 위한 방법이다. 본 논문에서는 효과적인 개체들의 결합이 되기 위한 새로운 탐색방법을 소개한다. 이 방법은 확률적인 진화 탐색을 바탕으로 하고 있다. 제안된 방법을 여러 가지 분류 문제에 적용하였으며 실험을 통하여 탐색의 특성과 일반화 성능을 분석하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.1
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• pp.73-82
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• 2008

In this paper, a new regularization method by parameter subset selection method is proposed based on the residual force vector for damage localization. Although subset selection using the fundamental modal characteristics as a residual function has been successful in detecting a single damage location, this method seems to have limited capabilities in the detection of multiple damage locations and typically requires cumbersome weighting values. The method is presented herein and considers cases in which damage detection must be achieved using incomplete measurements of the structural responses. Model expansion is incorporated to deal with this challenge. The unique advantage of employing the new regularization method is that it can reliably identify multiple damage locations. Through an illustrative example, the proposed damage detection method is demonstrated to be a reliable tool for identifying multiple damage locations for a planar truss structure.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.682-694
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• 2000

이 논문에서는 고차원 색인 구조를 위한 동시성 제어 기법을 설계하고 이를 구현한다. 일반적으로 고차원 색인구조에서는 삽입보다 탐색연산이 빈번하고 탐색연산의 수행은 질의의 특성상 매우 많은 노드를 접근하다. 제안하는 동시성 제어 알고리즘에서는 이런 특성을 고려하여 탐색 연산의 지연이 최소가 되도록 한다. 또한 인덱스의 성능향상을 위해 재삽입 연산을 이용하는 고차원색인 구조를 고려하여 재삽입 연산 수행중에도 정확한 탐색을 보장할 수 있는 방법을 지원한다. 제안하는 동시성 제어 알고리즘을 CIR-Tree에 적용하여 실제 상용 DBMS의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현한다. 실험을 통하여 제안된 동시성 제어기법이 기종 동시성 제어 기법보다 성능이 우수함을 보인다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.132-135
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• 2003

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.4
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• pp.473-480
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• 2023

This study evaluated a novel method of defining the automatic flight path of unmanned aerial vehicles (UAVs) for search and rescue missions in a VR environment. The developed VR content reserves miniature digital twins of a building in the fire and a steep mountain terrain site. The users drow the UAV's scanning path using hand gestures on the surface of digital twins, and then the UAV make an automatic flight along the defined path. According to human-in-the-loop simulation tests comparing the novel method with a conventional manual flight task with 19 participants, the novel method did not improve the mission performance but participants felt a lower mental workload. The designer may need to consider the automation support on the vulnerable points of the SAR mission environment while maintaining experts' mapping capability.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.10
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• pp.1248-1253
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• 2019

Using current evacuation methods, a crew describes the physical location of an accident and guides evacuation using alarms and emergency guide lights. However, in case of an accident on a large and complex building, an intelligent and effective emergency evacuation system is required to ensure the safety of evacuees. Therefore, several studies have been performed on intelligent path finding and emergency evacuation algorithms which are centralized guidance methods using gathered data from distributed sensor nodes. However, another important aspect is effective rescue guidance in an emergency situation. So far, there has been no consideration on the efficient rescue guidance scheme. Therefore, this paper proposes the genetic algorithm based emergency rescue guidance method using distributed wireless sensor networks. Performance evaluation using a computer simulation shows that the proposed scheme guarantees efficient path finding. The fitness converges to the minimum value in reasonable time. The density of each exit node is remarkably decreased as well.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.4
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• pp.480-488
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• 2016

Search-Based Software Testing (SBST) is an effective technique for test data generation on large domain size. Although the performance of SBST seems to be affected by the structural characteristics of Software Under Test (SUT), studies for the comparison of SBST techniques considering structural characteristics are rare. In addition to the comparison study for SBST, we analyzed the best algorithm with different structural characteristics of SUT. For the generalization of experimental results, we automatically generated 19,800 SUTs by combining four metrics, which are expected to affect the performance of SBST. According to the experiment results, Genetic algorithm showed the best performance for SUTs with high complexity and test data evaluation with count ${\leq}20,000$. On the other hand, the genetic simulated annealing and the simulated annealing showed relatively better performance for SUTs with high complexity and test data evaluation with count ${\geq}50,000$. Genetic simulated annealing, simulated annealing and hill climbing showed better performance for SUTs with low complexity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.823-825
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• 2003

시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.