• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권6호
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• pp.555-562
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• 2016

본 논문에서는 Nondominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II)를 이용한 Zipper를 가진 역V형 중심가새골조의 다목적 최적내진설계기법을 제시한다. 부재의 단면성능을 설계변수로 사용하는 제시된 최적화기법은 내진설계를 위해 부재의 강도조건, 구조물의 층간변위조건, 부재의 변형조건 등을 만족시키면서 구조물의 물량과 구조물의 최대 층간변위율을 동시에 최소화하는 문제로 정식화된다. 구조물의 물량과 최대 층간변위율을 최소화하는 이유는 구조물의 비용과 성능을 각각 최적화하기 위해서 이다. 선형 정적해석을 통해 구조물의 강도 및 층간변위 제약 조건을 검토하며, 비선형 정적해석을 통해 구조물의 변형 조건 및 내진성능을 평가한다. 제안된 기법을 검증하기 위해 3층과 6층 Zipper를 가진 역V형 중심가새골조 예제를 사용한다. 이를 통해 얻은 설계안을 초기 설계안과 비교분석하여 제안된 기법의 적용성을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.483-503
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• 2015

This paper analyzes the optimal user density and power allocation for Device-to-Device (D2D) communication underlaying cellular networks on multiple bands with the target of maximizing the D2D transmission capacity. The entire network is modeled by Poisson point process (PPP) which based on stochastic geometry. Then in order to ensure the outage probabilities of both cellular and D2D communication, a sum capacity optimization problem for D2D system on multiple bands is proposed. Using convex optimization, the optimal D2D density is obtained in closed-form when the D2D transmission power is determined. Next the optimal D2D transmission power is obtained in closed-form when the D2D density is fixed. Based on the former two conclusions, an iterative algorithm for the optimal D2D density and power allocation on multiple bands is proposed. Finally, the simulation results not only demonstrate the D2D performance, density and power on each band are constrained by cellular communication as well as the interference of the entire system, but also verifies the superiority of the proposed algorithm over sorting-based and removal algorithms.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권5호
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• pp.535-541
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• 2015

본 연구에서는 벽걸이 모니터 브라켓 암의 다중목적 근사최적설계를 수행하였다. 이를 위해 브라켓 암의 자유도를 고려하여 평면내의 회전 각도를 선정해 응력과 처짐량이 크게 발생하는 경우에 대한 최적화 문제를 정식화 하였다. 직교배열표와 반응표면법을 사용하여 평균 및 파라미터 분석을 통해 성능지수에 대한 설계변수 민감도를 확인하였으며, 중심합성계획법과 D-최적 계획법을 사용하여 목적함수와 제한조건함수에 대하여 반응표면 근사모델을 생성하고 $R^2$ 값을 통해 정확도를 평가하였다. 이를 비지배 분류 유전알고리즘에 적용하여 최적화를 수행하고 유한요소해석을 통해 검증하였다. 또한, 중심합성 계획법과 D-최적 계획법을 이용한 최적해를 비교 분석하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.27-38
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• 2018

Environmental planning includes resource allocation and spatial planning process for the conservation and management of environment. Because the spatialization of the environmental planning is not specifically addressed in the relevant statutes, it actually depends on the qualitative methodology such as expert judgement. The results of the qualitative methodology have the advantage that the accumulated knowledge and intuition of the experts can be utilized. However, it is difficult to objectively judge whether it is enough to solve the original problem or whether it is the best of the possible scenarios. Therefore, this study proposed a methodology to quantitatively and objectively spatialize various environmental planning. At first, we suggested a quantitative spatial planning model based on an optimization algorithm. Secondly, we applied this model to two kinds of environmental planning and discussed about the model performance to present the applicability. Since the models were developed based on conceptual study site, there was a limitation in showing possibility of practical use. However, we expected that this study can contribute to the fields related to environmental planning by suggesting flexible and novel methodology.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4467-4486
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• 2018

Trying to deal with the problem of low robustness of Copy-Move Forgery Detection (CMFD) under various transformation and degradation attacks, a novel CMFD method is proposed in this paper. The main advantages of proposed work include: (1) Discrete Analytical Fourier-Mellin Transform (DAFMT) and Locality Sensitive Hashing (LSH) are combined to extract the block features and detect the potential copy-move pairs; (2) The Euclidian distance is incorporated in the pixel variance to filter out the false potential copy-move pairs in the post-verification step. In addition to extracting the effective features of an image block, the DAMFT has the properties of rotation and scale invariance. Unlike the traditional lexicographic sorting method, LSH is robust to the degradations of Gaussian noise and JEPG compression. Because most of the false copy-move pairs locate closely to each other in the spatial domain or are in the homogeneous regions, the Euclidian distance and pixel variance are employed in the post-verification step. After evaluating the proposed method by the precision-recall-$F_1$ model quantitatively based on the Image Manipulation Dataset (IMD) and Copy-Move Hard Dataset (CMHD), our method outperforms Emam et al.'s and Li et al.'s works in the recall and $F_1$ aspects.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.29-39
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• 2014

본 연구는 Q방법론을 적용하여 간호학과 학생의 스트레스 대처유형에 관한 주관성을 유형화하고 각 유형별 특성을 파악함으로써 간호학과 학생의 스트레스 관리에 관한 이해를 도우며, 스트레스 관리 유형에 따른 개별화 되고 차별화된 프로그램 개발에 기초자료를 마련하고자 실시하였다. 본 연구는 간호학과 학생 44명을 P표본으로 하여 43개 Q표본을 9점 분포도상에 강제 분포하도록 하고, 수집된 자료는 PC QUANL program에 의한 주인자 분석법으로 처리하였다. 가장 본 연구 결과 간호학과 학생의 스트레스 관리 유형은 4가지로 분류되었으며, 전체 변량은 49.52%였다. 제1유형은 '긍정적 해결형', 제2유형은 '상황 무시형', 제3유형은 '자가 해결형', 제4유형은 '대화형'이며 각 유형별 설명력은 31.73%, 10.03%, 5.73%, 4.65%로 나타났다. 본 연구결과에서 간호학과 학생의 스트레스 대처 유형분류를 통해 간호교육과 임상실습교육에 대한 개발과 함께 개별화된 중재 전략도 다르게 제공되어야 함을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.35-42
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• 2013

비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.167-176
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• 2020

Recommendation Systems is the top requirements for many people and researchers for the need required by them with the proper suggestion with their personal indeed, sorting and suggesting doctor to the patient. Most of the rating prediction in recommendation systems are based on patient's feedback with their information regarding their treatment. Patient's preferences will be based on the historical behaviour of similar patients. The similarity between the patients is generally measured by the patient's feedback with the information about the doctor with the treatment methods with their success rate. This paper presents a new method of predicting Top Ranked Doctor's in recommendation systems. The proposed Recommendation system starts by identifying the similar doctor based on the patients' health requirements and cluster them using K-Means Efficient Clustering. Our proposed K-Means Clustering with Content Based Doctor Recommendation for Cancer (KMC-CBD) helps users to find an optimal solution. The core component of KMC-CBD Recommended system suggests patients with top recommended doctors similar to the other patients who already treated with that doctor and supports the choice of the doctor and the hospital for the patient requirements and their health condition. The recommendation System first computes K-Means Clustering is an unsupervised learning among Doctors according to their profile and list the Doctors according to their Medical profile. Then the Content based doctor recommendation System generates a Top rated list of doctors for the given patient profile by exploiting health data shared by the crowd internet community. Patients can find the most similar patients, so that they can analyze how they are treated for the similar diseases, and they can send and receive suggestions to solve their health issues. In order to the improve Recommendation system efficiency, the patient can express their health information by a natural-language sentence. The Recommendation system analyze and identifies the most relevant medical area for that specific case and uses this information for the recommendation task. Provided by users as well as the recommended system to suggest the right doctors for a specific health problem. Our proposed system is implemented in Python with necessary functions and dataset.