본 논문은 SUMT와 유전자알고리즘을 근거한 연속 및 이산최적설계 알고리즘에 의한 최적설계 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 최적설계는 단동온실 구조물의 단면 연속 및 이산 최적설계가 각각 동시에 수행된다. 본 연구에서 목적함수는 구조물의 중량이고, 제약조건식은 한계상태설계기준에 대한 설계 제한식이다. 설계변수는 원형단면의 직경과 두께이다. 그리고 본 연구의 SUMT 및 유전자 알고리즘에 의한 연속 및 이산화 최적설계 프로그램의 적용을 위해 설계 예를 들었다.

The main objective of the statistical analysis about industrial accidents is to find out what is the dangerous factor in its own industrial field so that it is possible to prevent or decrease the number of the possible accidents by educating those who work in the fields for safety tools. However, so far, there is no technique of quantitative evaluation on danger. Almost all previous researches as to industrial accidents have only relied on the frequency analysis such as the analysis of the constituent ratio on accidents. As an application of data mining technique, this paper presents analysis on the efficiency of the CHAID algorithm to classify types of industrial accidents data and thereby identifies potential weak points in accident risk grouping.

The consequences of rapid industrial advancement, diversified types of business and unexpected industrial accidents have caused a lot of damage to many unspecified persons both in a human way and a material way Although various previous studies have been analyzed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. The main objective of this study is to find an optimal algorithm for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and AnswerTree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work chosen from 19,574 data related to construction industries during three years (2002~2004) in Korea.

교통량, 속도, 차종 등으로 대표되는 교통자료는 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 교통자료를 기준으로 해당 도로의 장래 서비스수준을 예측하며, 신설 및 확장될 도로의 기하구조가 결정되기 때문이다. 1985년 이후부터 건설교통부에서는 일반국도에 대해서 수시 교통량 조사와 상시 교통량 조사를 병행하고 있다. 이러한 교통조사는 일반국도와 일반국도 또는 일반국도와 고속국도가 만나는 네트웍 상의 노드를 중심으로 교통조사 구간을 설정하고, 이들 교통조사 구간에 대해서 교통량 조사를 수행하고 있다. 이러한 교통조사구간 설정 방법은 주요 도로가 만나는 결절점 사이의 구간에서는 교통량 변화패턴이 유사하다는 것을 전제로 하고 있다. 최근 우회도로의 신설, 중앙분리대 설치 등의 도로 기하구조 및 교통 시설물의 설치로 인하여 기존 구간의 특성이 변화되었다. 따라서 전국 일반국도를 대상으로 교통조사 구간의 유사성을 평가하여 국도의 동질성 구간에 대한 분석을 수행하였다. 유사성 평가를 위해서는 유전자 알고리즘을 적용한 모형을 구축하고, 모형의 적용을 통해 교통조사 구간을 정의하였다.

산업재해 통계분석의 커다란 목적은 각 산업별로 주 위험요인을 도출하고 이에 따른 안전교육의 실시 또는 안전장치 등을 보완함으로써 산업재해를 줄이거나 예방하는데 있다고 볼 수 있다. 그러나 일반 제조업이나 건설업 등에서는 아직까지도 정량적 위험성 평가 기법이 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 효율적인 위험성 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 산업재해 예방을 위한 최적 알고리즘 선정 방법을 제시한다.

최적화 문제는 일반적으로 복수개의 목적식을 가지며, 이러한 목적식들의 대부분은 서로 충돌한다. 즉, 한 개의 목적식을 최적화하면 다른 목적식들은 최적화되지 못한다. 그러므로 하나의 목적식을 최적화하는 결정변수들이 다른 목적식들을 동시에 최적화시키기가 매우 어렵다. 따라서 최적화 개념도 하나의 목적식을 고려하는 경우와는 다른 관점에서 고려해야 한다. 본 연구에서는 다목표 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 실수코딩 유전자 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 효율 평가를 위해서 다목표 유전자 알고리즘에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 MOGA 기법과 비교한다. 제시되는 다목표 실수코딩 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 목적식을 평가하기 위한 적합도 함수를 제안하며, 목적식들을 만족하는 다양한 파레토 최적 집합을 구축하기 위한 방안을 제시한다. 개발된 다목표 최적화 알고리즘과 MOGA 기법의 효율 평가를 위해 두 알고리즘이 파레토 최적해의 집합을 어떻게 구성하는지 비교한다. 실수코딩 유전자 알고리즘의 실험을 위해 교배연산자는 단순교배 기법을 사용하고 돌연변이 연산자는 균등돌연변이 기법을 사용한다.

본 논문에서는 지진하중을 받는 사장교에 납고무받침과 유압식 가력기를 결합한 복합제어 시스템을 적용하였다. 복합제어 시스템은 다중의 제어장치로 인해 제어성능의 향상을 기대할 수 있지만 추가적으로 사용되는 능동제어 장치로 인하여 전체 제어시스템의 강인성이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합제어 시스템의 강인성을 향상시키기 위해 기존의 LQG 알고리즘에 납고무받침의 응답에 따른 on-off 형태의 알고리즘을 결합하였다. 수치해석 결과 on-off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 납고무받침을 사용할 수동제어 시스템이나 유압식 가력기만을 사용한 능동제어 시스템과 비슷한 최대제어력이나 평균제어력을 사용하면서 제어성능이 향상되었으며, 기존의 성능에 초점을 둔 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템과 유사한 제어성능을 나타냈다. 또한 제안된 제어시스템은 구조물의 강성행렬에 교란이 있을 때 기존의 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템에 비해 강인성이 향상되었으며 교란된 시스템에 대해 불안정성을 보이지 않았다. 제안된 제어시스템은 설계지진뿐만 아니라 다른 입력지진에 대해서도 제어성능을 유지하였다. 따라서 On-Off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 불확실성이 많은 지진하중을 받는 사장교에 개선된 제어기법으로 제안될 수 있다.

In this paper, we optimize simulation model of a manufacturing system using the real-coded genetic algorithm. Because the manufacturing system expressed by simulation model has stochastic process, the objective functions such as the throughput of a manufa

본 연구는 기계고장 시 대체경로를 고려한 새로운 유사계수와 주어진 기간 내 수요변화를 고려하여 제조 셀을 구성하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구의 방법론은 2단계로 나누어진다. 1단계에서는 기계고장 시 이용 가능한 대체경로를 고려하여 새로운 유사계수를 제시하고 유전자 알고리즘을 활용하여 부품 군을 식별하는 것이다. 셀 응용의 성패를 좌우하는 주요한 요소들 중 하나는 수요변화에 대한 유연성으로서 수요변화, 이용 가능한 기계의 능력 및 납기일에 따라

In this paper, the design problem of local area networks is defined as finding the network topology minimizing cost subject to reliability constraint. The design problem includes issues such as multiple choices of link type for each possible link, multipl

의사 결정 나무 알고리즘은 관심이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 특성을 예측하기 위한 데이터 마이닝 분석 기법중 하나이다. 이 기법은 각 업종별 특성을 분석하여 업종별 차이점을 찾기 위해 사용되었다. 여기에서 사용되어진 의사결정 알고리즘으로는 C4.5알고리즘을 사용하였다. 트리는 이득율(Gain Ratio)에 의해서 Top-Down방식으로 구성하게 되었다. 본 연구에서 사용된 데이터는 2003년, 2004년에 발생 되어진 데이터로 총 25,159개의 데이터를 대상으로 정제과정을 거쳐 24,887개의 데이터를 사용하였고, 한 개의 종속 변수와 8개의 독립 변수로 이루어져 있다. 총 222개의 트리 노드가 만들어 졌고 최종 노드(Leaf Node)는 총 151개가 생성되었다. 생성된 트리 결과에 대한 정확성 측정을 위해 정확도(Accuracy), 오분류 확률(Misclassification Rate)을 계산하였다.

최근 전자상거래나 웹 컨텐츠 사이트가 늘어나면서 웹 로그 정보를 분석하여 사용자 행동 패턴이나 사이트 구조를 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 웹 사이트에 접속함으로써 발생되는 누적된 로그를 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자 행동 패턴을 분석하여 효과적으로 이용하려는 연구는 다양한 웹 컨텐츠 정보 안에서 고객이 진정으로 원하는 정보를 얻기까지 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위한 고객 지원 서비스의 차원에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 이러한 연구들 또한 개인화와 고객의 구매성향의 변화에 대한 실시간 대응이라는 두 가지 관점에서 해결방안을 동시에 제시하지 못하고 있다. 본 논문에서는 ART2 신경망 알고리즘을 통해 실시간적이고 방대한 량의 웹 로그 데이터를 효과적으로 군집화하기 위하여 군집화 특성을 평가하고자 한다.

시뮬레이션은 분석적인 방법으로 해결할 수 없거나 표현하기가 어려운 문제를 현실 세계와 최대한 비슷하게 컴퓨터상에서 모델링하고, 결정 변수에 대한 시뮬레이션을 수행하여 수행도 결과를 주는 방법이다. 그러나 시뮬레이션은 시스템 수행도를 최적화할 수 있는 결정 변수의 값을 찾아주지 못하는 단점이 있다. 이러한 시뮬레이션 기법의 문제점을 해결하고자 최적화 기법을 시뮬레이션에 적용하여 사용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 최적해를 탐색시에 개체군을 사용하기 때문에 전역적 해를 찾을 확률이 다른 기법들보다 높은 유전자 알고리즘을 시뮬레이션에 적용시킨다. 본 연구에서는 제약 조건을 갖는 문제에서는 이진 코딩 유전자 알고리즘 보다 효과적이라고 알려진 실수 코딩 유전자 알고리즘을 생산 시스템의 시뮬레이션 최적화에 적용한다. 실수 코딩 유전자 알고리즘의 적용시에 재생산 연산자는 교체를 수반한 잔여확률분포 선택 기법을 사용하고, 교배 연산자는 단순 교배 기법을 사용한다. 돌연변이 연산자는 세대에 따라 탐색 영역을 조절해 줄 수 있는 동적 돌연변이 기법을 사용한다.

This paper presents a data-mining aided heuristic algorithm development. The developed algorithm includes three steps. The steps are a uniform coverage selection, development of feature functions and clustering, and a decision tree making. The developed algorithm is employed in designing an optimal multi-station fixture layout. The objective is to minimize the sensitivity function subject to geometric constraints. Its benefit is presented by a comparison with currently available optimization methods.