주요 논문
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*2026년 기준 최근 6년 이내 논문에 한해 Impact Factor가 표기됩니다.
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인용수 24
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2025Quadruple strategy-driven hiking optimization algorithm for low and high-dimensional feature selection and real-world skin cancer classification
Mahmoud Abdel-Salam, Saleh Ali Alomari, Mohammad H. Almomani, Gang Hu, Sangkeum Lee, Kashif Saleem, Aseel Smerat, Laith Abualigah
IF 7.6 (2025)
Knowledge-Based Systems
https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113286
Feature selection
Selection (genetic algorithm)
Feature (linguistics)
Artificial intelligence
Computer science
Skin cancer
Optimization algorithm
Pattern recognition (psychology)
Algorithm
Mathematics
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인용수 3
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2025Ellipsoidal Design of Robust Secure Frequency Control in Smart Cities Under Denial-of-Service Cyberattack
Hisham M. Soliman, Ehab H.E. Bayoumi, Sangkeum Lee
IF 5.5 (2025)
Smart Cities
스마트 시티가 사람들을 위한 지속가능한 고품질 생활을 지원하는 데 요구되는 바를 충족하기 위해서는 많은 스마트 기술과 스마트 그리드가 필요하다. 스마트 그리드는 전기 및 디지털 기술, 정보, 통신을 통합한다. 마이크로그리드(Microgrids, MGs)는 스마트 그리드의 주요 구성요소이다. 제안된 제어 기법은 모델 불확실성에 대한 견고한 제어 메커니즘을 도입하며, 통신 사이버공격에 대해 보안성을 갖는다. 새로운 설계 기준은 적분 제어와 함께 요구되는 상태 피드백을 제공하기 위해 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities, LMIs)으로 정식화된다. 기존의 H∞ 제어 접근법과는 달리, 제안된 트래커는 향상된 교란 감쇠 및 더 빠른 응답을 제공한다. 다양한 시험 시나리오를 통해 제안된 제어기의 성공적인 성능이 입증된다.
https://doi.org/10.3390/smartcities8020039
Denial-of-service attack
Ellipsoid
Computer security
Denial
Computer science
Geography
Psychology
World Wide Web
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인용수 6
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2025Optimizing fault prediction in software based on MnasNet/LSTM optimized by an improved lotus flower algorithm
Long Wang, Zhao Qixin, Michail A. Zakharov, Sangkeum Lee
IF 4.3 (2025)
Egyptian Informatics Journal
소프트웨어 품질과 신뢰성은 소프트웨어 생산 분야에서 매우 중요한 문제이다. 소프트웨어 오류 및 결함 탐지 기술은 소프트웨어 실패를 방지하는 소프트웨어 시스템 신뢰성 분야에서 가장 중요한 연구 목표 중 하나이다. 따라서 결함을 정확하게 예측하기 위한 결함 예측 모델의 성능은 모델의 개선과 효과성을 높이는 데 중요하다. 본 논문에서는 소프트웨어의 결함을 예측하기 위해 딥러닝 및 메타휴리스틱(metaheuristic) 모델을 기반으로 한 하이브리드의 효율적인 분류 모델을 제시하고자 시도하였다. 제안된 모델의 기반은 AST 토큰의 의미를 추출하기 위한 MnasNet과 핵심 특징을 유지하기 위한 LSTM의 결합을 활용하는 데 있다. 또한 메타휴리스틱 알고리즘의 최적화 역량과 네트워크의 학습 역량을 통해 적절한 계수와 수용 가능한 결과를 산출할 수 있도록 Lotus Flower Algorithm의 개선된 변형(ILFA)으로 개선하였다. 제안된 모델의 결과를 평가하기 위해 이 모델을 실제 데이터셋에 적용하였고, 그 결과를 몇 가지 서로 다른 방법과 비교하였다. 새롭게 결합된 모델은 Xerces 프로젝트에서 가장 우수하게 작동하여 93%의 정확도를 달성했으며, 이는 다른 모델들보다 훨씬 더 나은 성능이었다. 또한 서로 다른 프로젝트들에서도 좋은 성능을 보였는데, 데이터 정제 및 클래스 크기 불균형 문제를 수정한 후 정확도가 3.3%에서 7.9%까지 향상되었다. 이러한 결과는 제안된 모델이 가장 높은 수준의 효율성을 달성할 수 있음을 시사한다.
https://doi.org/10.1016/j.eij.2025.100623
Computer science
Software
Lotus
Fault (geology)
Algorithm
Artificial intelligence
Machine learning
Programming language
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인용수 21
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2025Harnessing dynamic turbulent dynamics in parrot optimization algorithm for complex high-dimensional engineering problems
Mahmoud Abdel-Salam, Saleh Ali Alomari, Jing Yang, Sangkeum Lee, Kashif Saleem, Aseel Smerat, Václav Snåšel, Laith Abualigah
IF 7.3 (2025)
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering
https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.117908
Turbulence
Dynamics (music)
Optimization algorithm
Computational fluid dynamics
Algorithm
Computer science
Mathematical optimization
Engineering
Mathematics
Aerospace engineering
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인용수 5
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2024P2P power trading based on reinforcement learning for nanogrid clusters
Hojun Jin, Sarvar Hussain Nengroo, Juhee Jin, Dongsoo Har, Sangkeum Lee
IF 7.5 (2024)
Expert Systems with Applications
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124759
Reinforcement learning
Computer science
Power (physics)
Artificial intelligence