• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.199-203
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• 2016

A brain-computer interface or BCI provides an alternative method for acting on the world. Brain signals can be recorded from the electrical activity along the scalp using an electrode cap. By analyzing the EEG, it is possible to determine whether a person is thinking about his/her hand or foot movement and this information can be transferred to a machine and then translated into commands. However, we do not know which information relates to motor imagery and which channel is good for extracting features. A general approach is to use all electronic channels to analyze the EEG signals, but this causes many problems, such as overfitting and problems removing noisy and artificial signals. To overcome these problems, in this paper we used a new optimization method called the Fruit Fly optimization algorithm (FOA) to select the best channels and then combine them with CSP method to extract features to improve the classification accuracy by linear discriminant analysis. We also used particle swarm optimization (PSO) and a genetic algorithm (GA) to select the optimal EEG channel and compared the performance with that of the FOA algorithm. The results show that for some subjects, the FOA algorithm is a better method for selecting the optimal EEG channel in a short time.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.385-391
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• 2022

본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5904-5927
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• 2019

Many artificial intelligence (AI) techniques have been embedded into various engineering technologies to assist them in achieving different goals. The integration of modern technologies with energy consumption management system and occupant's comfort inside buildings results in the introduction of intelligent building concept. The major aim of this integration is to manage the energy consumption effectively and keeping the occupant satisfied with the internal environment of the building. The last few couple of years have seen many applications of AI techniques for optimizing the energy consumption with maximizing the user comfort in smart buildings but still there is much room for improvement in this area. In this paper, a hybrid of two AI algorithms called firefly algorithm (FA) and genetic algorithm (GA) has been used for user comfort maximization with minimum energy consumption inside smart building. A complete user friendly system with data from various sensors, user, processes, power control system and different actuators is developed in this work for reducing power consumption and increase the user comfort. The inputs of optimization algorithms are illumination, temperature and air quality sensors' data and the user set parameters whereas the outputs of the optimization algorithms are optimized parameters. These optimized parameters are the inputs of different fuzzy controllers which change the status of different actuators according to user satisfaction.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.25-33
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• 2007

교통체증을 줄이고 접근성을 높이기 위해 국내 대도시들은 대중교통 위주의 정책에 중점을 두고 있다. 대중교통망을 개선하기 위해서는 적절한 접근성의 분석방법이 필요하게 된다. 기존의 접근성에 관한 연구들은 대부분 존(zone) 레벨에서 이루어진데 비해 본 연구에서는 버스루트나 정류장과 같이 세부레벨에서의 대안적인 접근성측정 방법을 제시한다. 시종점 경로를 구성하는 수단들의 최적의 조합을 산출하고 이들의 접근성을 토폴로지에 기반한 방법으로 측정한다. 시종점루트와 최적조합을 산출하는데에는 GA(유전자알고리즘)가 사용되었으며, 접근성 산출에는 space syntax 이론이 적용되었다. 본 연구에서는 일반적으로 수작업으로 그려지는 space syntax의 axial line 대신 GIS의 nodelink 데이터를 사용하였다. 최종적으로 산출된 접근성은 O-D 데이터를 이용하여 캘리브레이션하였으며, 서울 강남지역에 적용하여 예시하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.449-455
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• 2002

This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-To­Order Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part lead­time of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the business­management literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GA­based approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제21권3호
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• pp.281-290
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• 2000

We varied recombination method of fenetic algorithm (GA), i.e., crossover step, to compare efficiency of these methods, and to find more optimum GA method. In one method (A), we select two conformations(parents) to be recombined by systematic combination of lowest energy conformations, and in the other (B), we select them in a ratio proportional to the energy of the conformation. Second variation lies in how to select crossover point. First, we select it randomly(1). Second, we select range of residues where internal energy of the molecule does not vary for more than two residues, select randomly among such regions, and we select either thr first (2a) or the second residue (2b) from the N-terminal side, or the first (2c) or the second residue (2d) from the C-terminal side in the selected region for crossover point. Third, we select longest such hregion, and select such residue(as cases 2) (3a, 3b, 3c or 3d) of the region. These methods were tested in a 2-dimensionl lattice system for 8 different sequences (the same ones used by Unger and Moult., 1993). Results show that compared to Unger and Moult's result(UM) which corresponds to B-1 case, our B-1 case performed similarly in overall. There are many cases where our new methods performed better than UM for some different sequences. When cooling factor affecting higher energy conformation to be accepted in Monte Carlo step was reduced, our B-1 and other cases performed better than UM; we found lower energy conformers, and found same energy conformers in a smaller steps. We discuss importance of cooling factor variation in Monte Carlo simulations of protein folding for different proteins. (A) method tends to find the minimum conformer faster than (B) method, and (3) method is superior or at least equal to (1) method.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권9호
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• pp.557-567
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• 2016

태양열 가열을 도입한 해양온도차발전용 열교환기(증발기와 응축기)설계 최적화가 수행되었다. 출력은 100kW이고 작동유체는 R134a이며 고성능 상용튜브를 사용하였다. 열전달면적과 압력강하는 관수의 증가와 관통로수의 감소에 따라 서로 상반되는 경향이 존재하므로 이를 해결하기 위하여, 설비투자비에 관련되는 열전달면적과 압력강하에 관련되는 운전비용 최소화를 고려한 두 목적함수를 갖는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하여 다목적설계최적화를 수행하였다. 설계최적화 결과, 구현 가능한 최적의 열전달면적 및 압력강하의 조합들이 적정한 관수 및 관통로 수에 대하여 존재하였다. 도출된 증발기와 응축기의 Pareto 선들은 설계자들에게 재정적인 면을 고려하여 선택할 수 있도록 넓은 범위의 최적해를 제공하였다. 또한, 총열전달면적 중 응축기의 열전달면적이 증발기 쪽보다 크게 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1693-1705
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• 2013

국내의 수로교는 쌀문화로 상징되는 농업용수를 공급하는 교량으로서 수로교를 개보수하기 위해서는 기본설계를 실시하는 것이 바람직하나 현재 생략되고 있는 실정이므로 이에 소요되는 공사비를 산정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2003년 이후 교체한 RC구조 수로교에 대한 실적자료를 기초로 개략공사비 산정 회귀분석(RA) 모델과 사례기반추론(CBR) 모델을 개발하였다. RA 모델의 경우 단순회귀 모델이 다중회귀 모델보다 오차율이 낮았다. CBR 모델의 경우 유전 알고리즘을 이용하였으며 영향요인의 가중치, 편차, 순위조건을 최적화 대상으로 하였고 특히 영향요인 가중치의 범위를 제한하여 수로교 개보수 공사비의 예측 정확도를 제고하였다. RA 모델과 CBR 모델 사이의 오차율은 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서 제시된 수로교 개보수 개략공사비 산정방법은 개보수사업의 시행에 따른 신속한 의사결정을 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.