컴퓨터 기술 발달로 수많은 객체들의 위치 및 각종 센서들로부터 많은 데이터들에 대한 처리가 요구되어지고 있다. 또한, 무선 통신 및 모바일 기술의 급속한 발전으로 위치 기반 서비스 및 모바일 응용 서비스와 같은 이동 객체에 기반한 다양한 서비스에 대한 요구도 증가하고 있으며, 이에 대한 교육적 측면에서 시각적으로 인덱싱되는 처리 결과도 필요하다. 이에 본 논문에서는 4개의 하위 트리를 갖는 $R^*$ tree 인덱스를 이용하여 객체 생성 및 삭제된 결과를 2D 환경에서 구현된 결과를 살펴본다.
Splitting tensile strength (STS) is an important mechanical parameter of concrete. This study offers novel methodologies for the early prediction of this parameter. Artificial neural network (ANN), which is a leading predictive method, is synthesized with two metaheuristic algorithms, namely atom search optimization (ASO) and equilibrium optimizer (EO) to achieve an optimal tuning of the weights and biases. The models are applied to data collected from the published literature. The sensitivity of the ASO and EO to the population size is first investigated, and then, proper configurations of the ASO-NN and EO-NN are compared to the conventional ANN. Evaluating the prediction results revealed the excellent efficiency of EO in optimizing the ANN. Accuracy improvements attained by this algorithm were 13.26 and 11.41% in terms of root mean square error and mean absolute error, respectively. Moreover, it raised the correlation from 0.89958 to 0.92722. This is while the results of the conventional ANN were slightly better than ASO-NN. The EO was also a faster optimizer than ASO. Based on these findings, the combination of the ANN and EO can be an efficient non-destructive tool for predicting the STS.
Hu, Pan;Moradi, Zohre;Ali, H. Elhosiny;Foong, Loke Kok
Smart Structures and Systems
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제30권2호
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pp.195-207
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2022
Computational drawbacks associated with regular predictive models have motivated engineers to use hybrid techniques in dealing with complex engineering tasks like simulating the compressive strength of concrete (CSC). This study evaluates the efficiency of tree potential metaheuristic schemes, namely shuffled complex evolution (SCE), multi-verse optimizer (MVO), and beetle antennae search (BAS) for optimizing the performance of a multi-layer perceptron (MLP) system. The models are fed by the information of 1030 concrete specimens (where the amount of cement, blast furnace slag (BFS), fly ash (FA1), water, superplasticizer (SP), coarse aggregate (CA), and fine aggregate (FA2) are taken as independent factors). The results of the ensembles are compared to unreinforced MLP to examine improvements resulted from the incorporation of the SCE, MVO, and BAS. It was shown that these algorithms can considerably enhance the training and prediction accuracy of the MLP. Overall, the proposed models are capable of presenting an early, inexpensive, and reliable prediction of the CSC. Due to the higher accuracy of the BAS-based model, a predictive formula is extracted from this algorithm.
최근 AODV 라우팅 프로토콜은 무선센서네트워크에서 노드 간에 데이터 전송방식을 추구하므로 테이블구동방식 중 가장 널리 사용되고 있다. AODV 라우팅 프로토콜은 목적지노드가 멀리 있거나 없는 경우엔 목적지노드를 찾기 위한 라우팅 패킷이 급격하게 증가하고 이로 인해 네트워크의 성능이 크게 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 불필요한 RREQ 메시지를 제어하는 ERS(expanding ring search)방법을 사용한다. 그러나 ERS 방법은 유선 멀티캐스팅을 기본으로 하기 때문에 무선네트워크환경의 NTT(node traversal time)를 고려하지 않았다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동 무선 센서 노드들이 불규칙적으로 이동하는 무선센서네트워크에서 목적지 노드로부터 소스노드까지 전송되는 RREP의 소요시간, 노드간의 거리, 에너지량을 고려하여 효율적인 NTT 알고리즘을 제안한다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 기후변화와 미세먼지 등에 의한 지구규모적인 환경문제를 해결하기 위하여, 정부에서는 RE 3020 정책을 시행하고 있으며, 이에 따라 대용량의 태양광전원이 배전계통에 연계되고 있다. 하지만, 대용량 태양광전원이 배전계통에 연계되는 경우, 태양광전원의 연계위치와 용량, 연계방식 및 고장지점에 따라 사고전류의 크기와 방향이 변하게 되고, 지락사고가 발생하여도 분류효과에 의하여 보호협조기기가 동작하지 않는 부동작 현상이 발생할 가능성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 태양광전원이 배전계통에 연계되어 운용되는 경우, 리클로저(recloser, 이하 R/C)의 설치개소에 따라 보호협조기기가 동작하지 않는 부동작 메커니즘을 제시하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에 기반한 보호협조기기의 부동작 패턴탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 보호협조 전용 해석 프로그램인 Off-DAS를 이용하여, 다수의 태양광 전원이 연계된 배전계통 모델링을 수행하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에 따른 보호협조기기 부동작 패턴을 분석한다. 제안한 보호협조기기의 부동작패턴 탐색알고리즘 및 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, R/C의 설치개소 및 태양광전원의 연계 패턴에 따라 부동작 현상이 발생함을 알 수 있어, 본 논문의 유용성을 확인하였다.
오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.
인공위성 추적 안테나 제어 시스템은 로테이터에 해당하는 DC 서보모터에 의해 안테나의 방위각 및 앙각을 제어함으로써 인공위성의 현재 위치를 추적하고자 하는 시스템이다. 한편 제어 시스템의 설계를 위한 위성추적 시스템의 선형모델은 일반적인 DC 서보모터의 위치 제어 시스템과는 달리 바람에 의한 토오크 외란과 베어링 및 공기역학적 마찰로 인한 전달함수의 파라메타 변동이 존재하므로 이러한 시스템의 불확실성에도 불구하고 만족스러운 명령추종성를 가지는 강인한 제어 시스템의 설계가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정없이 가중치 함수와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화함으로써 시스템의 파라메타 변동에 대한 강인한 안정성과 기준모델에 따른 최적의 명령추종성을 가지는 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템을 설계한다. 이를 위해 강인한 안정성을 가지는 해집단내에서 기준모델의 출력을 최적으로 추종하도록 유전 알고리즘을 사용하여 적절히 주어진 가중치 함수의 게인 및 동특성 파라메타와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화한다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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