• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.186-187
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• 2012

본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.32-37
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• 1997

최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2006

강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.143-157
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• 1997

유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 자연의 법칙에서 그 아이디어를 찾은 것으로 순회 방문자 문제(Traveling Salesman Problem : TSP) , 분배문제, 라우팅문제 등과 같은 전형적인 Combinatorial Optimization 문제에 적용되고 있다. 한편 이러한 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘 실행과정에 적용할 수많은 이론과 경험적인 기법이 제시되고 있는데 이러한 기법들은 대부분 우수형질을 확보함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색하기 위한 것이다. 즉, 개체의 우수 형질 확보를 위한 부모 선택방법, 교차의 범위와 위치 및 방법, 그리고 돌연변이의 크기와 방법등이 포함된다. 본 연구에서는 자연의 법칙에서와 같이 자손 세대의 형질이 부모 세대보다 우수할 수 있음을 전제로 적응도 가중치에 의한 확률적인 방법에 의해서 선택하는 방법을 개선하여 부모세대가 같지 않게 하고, 우수형질이 유전되도록 하여 자손세대의 적응도가 부모세대보다 높도록 함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색할 수 있음을 실험하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9A호
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• pp.781-787
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• 2005

본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반 셀룰러 시스템의 하향링크에서 사용자 단말기, 특히 셀 경계에 위치한 사용자를 위한 셀 간 반송파 주파수 오프셋 추정기법을 제안한다. 인접 기지국에서 수신되는 신호로부터 셀 간 반송파 주파수 오프셋을 추정기법의 유도한 후, 추정된 반송파 주파수 오프셋을 이용하는 셀 탐색 기법을 제안한다. 제안된 셀 간 반송파 주파수 오프셋 추정 및 셀 탐색 기법은 개별적으로 셀 간 반송파 주파수 오프셋을 추징할 수 있으며 높은 검출 확률로 타겟 기지국을 확인할 수 있음을 모의실험을 통하여 확인한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.311-314
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• 2011

최근 콘크리트 구조물의 안전성강화를 위해 탄소섬유 강화 플라스틱(CFRP) 보강 공법이 널리 사용되고 있지만 잘 알려진 바와 같이 CFRP 보강재와 콘크리트 표면사이의 부착면 탈락은 보강재 자체의 손상보다 발생할 확률이 높고 이러한 부착면 탈락은 보강의 효과를 무의미하게 만들기 때문에 구조물 전체의 파괴로 직결될 수 있다. 이에 본 연구에서는 CFRP 부착면 탈락손상을 실시간으로 검색하기 위해 압전센서를 사용하는 구조물 건전성 평가 기술을 적용하였다. 이의 검증을 위해 CFRP로 보강된 콘크리트 보를 제작하였고 3단계로 증가하는 부착면 탈락 손상을 발생시켰다. 손상 증가 단계마다 CFRP 표면에 배열된 압전센서로부터 임피던스와 유도초음파 신호를 계측하였고 손상에 따른 신호변화를 정량화하기 위해 손상지수인 RMSD를 계산하였다. 더 구체적인 부착면 탈락 손상위치 탐색을 위해서 두 가지 계측 기법으로부터 구해진 RMSD 값를 중첩시키는 Superposed RMSD 가 제안되었다. 구해진 Superposed RMSD 값을 사용하여 커브 피팅이 수행되었고 도출된 커브의 최고값에 해당하는 위치값을 찾아 실제 손상위치와 비교함으로써 제안된 기법의 가능성을 검증해 보았다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.134-137
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• 2007

Unlike the mean-variance approach, the stochastic dominance approach is to form a portfolio that stochastically dominates a predetermined benchmark portfolio such as KOSPI. This study is to search a set of portfolio weights for the first degree stochastic dominance with maximum expected return by managing the constraint set and the objective function separately. An algorithm was developed and tested with promising results against Korean stock market data sets.

• 한국경영과학회지
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• 제28권1호
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• pp.25-36
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• 2003

Unlike the mean-variance approach, the stochastic dominance approach Is to form a portfolio that first-degree stochastically dominates a predetermined benchmark portfolio, e.g. KOSPI. Analytically defining the first derivative of the objective function, an optimal algorithm of nonlinear programming was developed to search a set of optimal weights systematically and tested with promising results against veal data sets from Korean stock market.

• 한국경영과학회지
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• 제34권4호
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• pp.153-163
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• 2009

Unlike the mean-variance approach, the stochastic dominance approach is to form a portfolio that stochastically dominates a predetermined benchmark portfolio such as KOSPI. This study is to search a set of portfolio weights for the first-order stochastic dominance with maximum expected return by managing the constraint set and the objective function separately. A nonlinear programming algorithm was developed and tested with promising results against Korean stock market data sets.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.181-183
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.