유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
이동 로봇의 위치인식 기술을 위하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시야각이 넓은 어안렌즈를 장착한 단일 카메라를 사용하여 천장의 특징점을 이용한 자기위치 인식에 관한 방안을 제시한다. 여기서는 어안렌즈 기반의 비전 시스템이 가지는 왜곡 영상의 보정, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기반의 강인한 특징점을 추출하여 이전 영상과 이동한 영상과의 정합을 통해 최적화된 영역 함수를 도출하는 과정, 그리고 기하학적 적합모델 설계 등을 제시한다. 제안한 방법을 실험실 환경 및 복도 환경에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 LTE 네트워크에서 SON(: Self Organization Networks) 기술 분석을 다룬다. SON은 이전 셀룰러 시스템인 UMTS, GSM과 비교되는 LTE 만의 차별적인 기능이고, 무선 라디오가 변화하는 환경에서 비용 효율적으로 최고의 성능을 도출하는 도구이다. 또한, SON은 운영자가 네트워크의 설정들을 자동화하는 기능이 있으며, 중앙 집중적 계획이 가능하고 수작업에 대한 요구를 감소시켰다. SON은 크게 Self-Configuration, Self-Optimization, Self-Healing의 3가지 범주로 나누어진다. 각각의 큰 범주는 세부적인 기술 내용을 가지고 있고 각 범주의 기술들이 모두 모여서 SON이라는 기술을 완성시키게 된다. 본 논문에서는 각 3가지 범주에서 Self-Optimization의 기술 중 MRO(: Mobility Robustness Optimization)에 대해서 집중적으로 분석하였다.
건설공사 프로젝트에서 인력 및 장비 등의 투입자원 증가는 공정간의 작업공간 간섭을 유발할 뿐만 아니라 프로젝트의 생산성과 품질에 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해 작업공간관련 연구가 수행되고 있으나, 단순히 공정들의 기하학적 위치만을 고려하여 작업공간을 검증하거나, 작업공간의 형상을 세부 작업별 분리된 형상이 아닌 일괄적 하나의 객체 형태로 생성하고 있다. 이러한 방식은 공정의 특성과 자원의 투입 시간에 따라 변화하는 작업공간의 크기를 반영하지 못하므로 합리적인 작업공간 충돌의 분석이 어렵게 된다. 이를 위해 본 연구에서는 공정과 자원의 특성에 적합한 작업공간의 형상과 크기를 생성할 수 있도록 작업공간의 3차원 모델 생성방법과 운용 시스템을 개발한다. 또한 이를 적용한 작업공간 간섭최적화 연계방안과 건설장비의 최적 이동경로 탐색 방법론을 개발하여 실무적 활용성을 검증한다.
컨테이너 화물의 복합운송시스템 중에서 체화현상은 항만에서 가장 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 해상과 육상의 경계선에서 체선체화 문제를 발생시키는 컨테이너 크레인의 직업효율을 향상시키는 방법을 생각할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 가능한 범위에서 트롤리를 목표지점까지 빠르게 이동시키는 동시에 목표위치에서의 흔들림도 짧은 시간 내에 제어하는 문제를 다루고 있다. 제어 전략으로 설계된 구간에서 최적의 성능과 강인성이 보장되는 LQ 제어와 제약조건에서 최적화가 가능한 실수코딩 유전알고리즘을 결합한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기가 설정한 설계사양을 완벽하게 만족하는 것을 보임으로 그 유효성을 증명한다.
본 논문에서는 유통 농산물 잔류농약 부적합 현황 분석을 위하여 네트워크 분석 기법을 적용하였다. 분석용 데이터는 "2017년도 식품안전관리지침"내 "유통농산물별 잔류농약 부적합 현황"을 참고하였으며, 주요 분석 기법으로는 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 연결정도 중심성 분석결과 chlorpyrifos와 diazinon에서 "연결된 노드"가 가장 많은 것으로 확인되었다. 근접 중심성에서는 19종을 제외한 농약성분들 사이에서 유사한 정도를 보여주고 있었다. 매개 중심성 분석 결과에서는 fluioxonil과 chlorpyrifos가 가장 높은 경향을 보여주어 이들이 농약성분 네트워크에서 "가교" 역할을 수행 하는 것으로 파악되었다. 네트워크 분석 결과, 기존의 통계분석을 통해서는 분석 할 수 없었던 농약성분들 사이의 "관계" 데이터를 확인 할 수 있었다. 향후 이러한 분석기법은 최적화/정교화 과정을 통해서 보다 정밀하게 농약성분 부적합 현황 분석을 위한 도구로서 적용되리라 기대한다.
많은 자재의 재고를 위해서는 넓은 야적공간이 요구되며, 보관기간이 길어짐에 따라 유지비용이 증가하고, 자재를 건설 현장에 적치할 경우 이동 불편과 작업공간 부족으로 안전사고가 우려된다. 반면 자재를 확보하지 못한 건설 현장은 재고가 부족하여 설계변동 등의 예상치 못한 수요 발생 시 대응이 어렵고 공기 지연 발생과 잦은 주문으로 인해 주문 비용이 증가할 수 있다. 이렇듯 적정재고량의 확보는 중요한 요소임에도 불구하고 건설 현장의 자재관리는 많은 경우에 현장관리자의 경험에 의존해 운영되는 사례가 많으므로 현장의 공정 조건이 반영된 합리적인 자재 재고관리 방안이 필요하다. 본 연구는 선후행 공정 현황, 야적장 크기, 자재 운반비, 주문 시기, 주문량 등과 같은 현장 조건을 반영하여 경제성 있는 자재관리 방법론을 제안한다. 이를 위해 공정별 여유시간, 야적장의 크기, 주문량을 주요 변수로 하여 공정표에서 부속공정을 조정하면서 적정재고량을 설정하고, 이 과정에 유전알고리즘을 적용하여 최적화된 주문 시점 및 주문량을 제시한다. 결과를 통해 도출된 운반비는 적합도 지표로 설정하고 사례적용을 통한 재고관리의 효율성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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