• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.78-83
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• 2004

현재 운용되고 있는 직접부하제어 알고리즘은 직접부하제어 사업에 참여에 따른 수용가의 개별 부하별 우선순위가 고려되지 않고 있고, 또한 제어 시간도 수용가의 불편을 고려되지 않고 획일적으로 일정 시간대에 일률적으로 수용가의 부하를 제어함으로써 참여 수용가의 불편 증대로 참여율이 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 참여 수용가의 불편을 최소화시키고 또한 개별 부하에 대한 우선순위 요구를 최대한으로 반영하기 위해 우선순위 기반 동적 프로그래밍을 이용한 직접부하제어 알고리즘을 제시한다. 제시되는 알고리즘은 직접부하제어가 발생되기 1시간 전에 참여 수용가가 스스로 해당 부하의 우선순위를 결정하여 직접부하제어 센터로 I-Mail 등으로 보네면 센터에서는 현재 부하의 전력량과 우선순위 그리고 OFF주기 등을 고려하여 동적 프로그래밍을 수행하여 OFF되어야 할 부하들을 선택하게 된다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.239-249
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• 2001

Competitive coevolution models, often called host-parasite models, are searching models that imitate the biological coevolution that is a series of reciprocal changes in two competing species. The models are known to be an effective method of solving complex and dynamic problems such as game problems, neural network design problems and constraint satisfaction problems. However, previous models consider only ectoparasites that live on the outside of the host when designing the models, not considering endoparasites that live on the inside of the host. This has a limitation to exploiting some information. In this paper, we develop an artificial adaptation model simulating the process in which hosts coevolve with both ectoparasites and endoparasites. In the model, the endoparasites play important roles as follows. By means of them, we can keep the history on results of previous competition between hosts and parasites, and use endogeneous fitness, not exogeneous. Extensive experiments are carried out to show the coevolution phenomenon and to verify the performance of the proposed model. Nim game problems and neural network problems are used as test-bed problems. The results are reported in this paper.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.83-96
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• 2000

본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.801-808
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• 2013

인터랙티브 3D 콘텐츠에서 가상공간은 현실세계를 얼마나 충분히 반영하느냐에 따라 사용자의 심리적 만족도가 결정된다. 완성도 높은 가상공간을 표현하기 위해서는 몇 가지 요소가 필요하다. 첫째는 시각적 효과를 높이기 위해서 많은 폴리곤과 해상도 높은 텍스쳐를 이용한 모델링 기법이다. 둘째는 기능상의 효과이다. 이것은 가상공간과 사용자 또는 시스템과의 인터랙션을 통한 동적 행위들이 얼마나 사실적으로 표현되는가이다. 이를 위해 가상의 캐릭터에 대한 애니메이션 생성하고 행동을 제어 할 수 있는 기법에 대한 연구가 이루어져 왔으나 긴 제작 시간 또는 높은 비용이 소요되거나 원하는 행동을 생성하지 못하는 경우가 발생하는 문제점이 발견되어 왔다. 본 논문에서는 캐릭터의 동작을 생성하는 최적화되어 있는 골격구조를 설계하고 물리법칙과 수학적 해석을 이용한 절차적 기법을 통해 인공물고기의 행동 제어하는 방법을 제시한다. 이는 정해진 이벤트에 대해 반응하는 일대일 대응 규칙의 한계성에서 벗어나 간단한 파라미터의 조작을 통해 제작 시간을 단축하고 시각적 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권5호
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• pp.8-15
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• 2021

본 논문은 고기동 제트항공기의 종축 비행성 요구도를 만족하기 위해 최적화 기법을 이용한 설계 방법에 관해 기술한다. 대상 항공기는 모델 역변환 기법이 적용되었으며, 제어이득 최적화로 종축 단주기 비행성 요구도를 만족하지만, 안정성 여유 항목이 고려되지 않았다. 안정성 여유를 만족하지 못하는 경우 개선을 위해 시행 착오법 등을 통한 이득의 직접 재조정이 필요하며, 이를 개선하기 위해 추가적인 보상기와 최적화 구속조건을 추가한 제어이득 최적화 방안을 제시하였다. 또한, 최적화 결과에 대한 비행성 만족도를 재평가하였으며, 최적화 구속조건으로 설정된 비행성 요구도가 반영하지 못하는 시간 반응의 수렴성과 정상상태 오차에 대한 추가적인 제어법칙 평가 기준 설정 및 그 결과에 관해 기술한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity