• 제목/요약/키워드: 하모니 검색 알고리즘

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실험계획법 및 하모니 검색 알고리즘을 이용한 아스팔트 포장체의 피로균열 공용성 관련 인장변형률 추정모델 연구 (Study on a Prediction Model of the Tensile Strain Related to the Fatigue Cracking Performance of Asphalt Concrete Pavements Through Design of Experiments and Harmony Search Algorithm)

  • 이창준;김도완;문성호;유평준
    • 한국도로학회논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.11-17
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    • 2012
  • 본 연구는 실험계획법(예: 반응표면계획법) 및 하모니 검색 알고리즘을 통하여 다양한 아스팔트 콘크리트 포장 구조체에 있어 피로균열의 공용성 인자인 인장변형률을 예측하는 모델을 개발하는 방법에 대한 연구이다. 인장변형률을 산정하기 위하여 한국건설기술연구소에서 개발한 유한요소 축대칭해석 프로그램인 KICTPAVE를 이용하여 아스팔트 층과 린콘크리트 층의 접속면에서 발생되는 변형률을 구하여 데이터베이스(D/B)화 하였다. 아스팔트 포장에서 입력변수인 층별 탄성계수 및 두께를 다양한 조건에서 KICTPAVE 프로그램을 수행하여 훈련용 D/B(Training Set)인 변형률의 값들을 구축한 후 반응표면계획법에 근거하여 회귀방정식을 정의하였으며 방정식에 필요한 계수값을 결정하기 위하여 하모니 검색 알고리즘을 이용하였다. 최종적으로 결정된 회귀방정식의 계수값들의 정확성을 검증하기 위해서 훈련용 D/B가 아닌 다른 조건의 입력변수를 이용하여 검증용 D/B(Testing Set)를 구축하고 이를 이용하여 개발된 모델을 검증하였다.

하모니 검색 알고리즘을 이용한 포트홀 발생 개수 예측 모형 (A Predictive Model for the Number of Potholes Using Basic Harmony Search Algorithm)

  • 김도완;이상염;김동호
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.150-158
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    • 2014
  • 최근 급격한 기후 변화에 관련하여 아스팔트 도로의 손상이 다발적으로 발생하고 있다. 이러한 현상을 해결 및 방지하기 위해서 세계 각국에서 다양한 연구를 수행하고 있다. 이와 관련하여, 본 연구에서는 서울시에서 발생하는 포트홀 수에 대한 예측모형을 개발하였다. 예측모델을 개발함과 동시에 다양한 독립변수 중 실제 포트홀 발생에 영향을 미치는 요소를 파악하기 위해 경험적인 방법과 통계적인 방법을 활용하였다. 예측모형은 BHS (Basic Harmony Search) 알고리즘을 이용하여 결정하였으며, 기후자료와 교통량 자료 및 포트홀 발생 자료를 기반으로 예측이 이루어진다. 하모니 검색 알고리즘을 이용하여 예측모델을 결정하는 과정에서 PAR(Pitch Adjusting Rate)과 HMCR(Harmony Memory Considering Rate)의 영향을 파악하기 위해 이 값을 변화시키며 적합성을 판단하였다. 예측모델은 Training Data(2011년, 2012년 및 2013년 자료)로 인해 구성되며, 결정된 모델의 적합성을 판단하기 위해 Testing Set에 적용하도록 하였다. 기본적인 예측모델의 적합성 판단은 RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error), 결정계수(Coefficient of Determination)를 이용하도록 하였다.

교차 프로젝트 결함 예측 성능 향상을 위한 효과적인 하모니 검색 기반 비용 민감 부스팅 최적화 (Effective Harmony Search-Based Optimization of Cost-Sensitive Boosting for Improving the Performance of Cross-Project Defect Prediction)

  • 류덕산;백종문
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권3호
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    • pp.77-90
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    • 2018
  • 소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.

하모니 검색 알고리즘을 이용한 피로균열의 포장설계 및 유지보수 시기 결정 (Analyzing the Fatigue Cracking and Maintenance of Asphalt Concrete Pavements, Based on Harmony Search Algorithm)

  • 이상염;문성호
    • 한국도로학회논문집
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    • 제16권6호
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    • pp.115-120
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    • 2014
  • PURPOSES : This research describes how to predict the life cycles of fatigue cracking based on NCHRP Report 704 as well as modified harmony search (MHS) algorithm. METHODS : The fatigue cracking regression model of NCHRP Report 704 was used in order to calculate the ESAL (Equivalent Single Axle Load) numbers up to pavement failure, based on using material parameters, composite modulus, and surface pavement thickness. Furthermore, the MHS algorithm was implemented to find appropriate material parameters and other structural conditions given the number of ESALs, which is related to pavement service life. RESULTS : The case studies show that the material and structural parameters can be obtained, resulting in satisfying the failure endurance of asphalt concrete structure, given the number of ESALs. For example, the required ESALs such as one or two millions are targeted to satisfy the service performance of asphalt concrete pavements in this study. CONCLUSIONS : According to the case studies, It can be concluded that the MHS algorithm provides a good tool of optimization problems in terms of minimizing the difference between the required service cycles, which is a given value, and the calculated service cycles, which is obtained from the fatigue cracking regression model.