여러 가지 형태로 표현되는 수사어절을 아라비아 숫자로 구성된 표준형으로 변환하기 위하여 수사어절을 인식하는 알고리즘과 수사어절을 표준형으로 변환하는 수사어절 정규화 알고리즘을 제안한다. 띄어쓴 수사어절은 전처리 단계에서 수사어절 인식 알고리즘을 이용하여 한 어절로 결합한다.
VOQ 방법은 입력 큐잉의 저 비용과 출력 큐잉의 고성능이라는 장점을 결합한 효과적인 큐잉방법이다. VOQ를 효과적으로 사용하기 위해서는 셀의 순서를 스케쥴 해주는 스케쥴링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 iSlip, RRM의 round-robin based priority 방식을 따르면서 큐의 현재 상태에 따라서 스케쥴링을 달리하는 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘에서는 큐에 대한 threshold값을 설정하고 큐에 저장하고 있는 셀의 수가 threshold값 보다 클 경우 그 큐의 셀을 연속해서 포워딩 하도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제시한 알고리즘과 기존의 iSlip 알고리즘과의 성능을 패킷의 지연시간 측면에서 비교해 보았다.
본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
세선화 알고리즘의 간접 기법으로 제시된 자기구성 특징 그래프(Self-Organizing feature Graph : SOG) 기법은 안정된 세선화 결과를 가지는 장점이 있으나 학습 알고리즘에서 전체 노드를 재정돈하는 과정이 내포되어 있다. 본 본문에서는 학습 알고리즘의 재정돈 과정을 대신하는 점증적 정돈기법을 제안하고 이 기법을 세선화 알고리즘에 결합하여 실험하고 분석하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 SO를 적용한 결과와 같은 우수한 세선화 결과를 얻으며 학습시간은 O((logM)$^3$)인 복잡도를 가진다.
본 논문에서는 기존의 gap 요소의 단점을 보완하여 간단하면서도 효율적인 접촉 알고리즘을 개발하였다. 다양한 수치 예제를 통하여, 제안된 접촉 알고리즘의 효율성 및 정확도를 검증하였다. 새로운 gap 요소는 일반적인 유한요소와 결합되어, 마찰이 포함되지 않은 삼차원 탄소성 접촉 문제의 해를 구하는데 이용될 수 있다. 개발된 접촉 알고리즘은 최적화기법을 도입하지 않고 시행착오기법에 기반을 두면서도 접촉문제에 대한 반복해의 수렴성 및 안정성을 보장한다. 또한 gap요소를 이용한 접촉 알고리즘은 코드화가 용이하므로, 기존의 복잡한 알고리즘에 대한 좋은 대안이 될 것이다.
다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)을 찾는데 있으며, 마이크로-유전자 알고리즘(Micro-Genetic Algorithm)은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm)에 비해 소수의 유전자들만을 선별하여 진화시키는 방식으로 효율성을 극대화시킨다. 본 논문에서는 다양한 목적을 동시에 최적화하는 다목적 멀티캐스트 라우팅 문제를 해결하기 위해서 다목적 유전자 알고리즘과 마이크로-유전자 알고리즘을 결합한 다목적 마이크로-유전자 알고리즘을 적용하였다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
본 논문에서는 클럭 동기 회로에 사용되는 다차 함수 형태의 결합 필터를 선형 근사화 하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현한다. 정합 필터와 보간필터에 의한 클럭 동기회로는 수신기를 전 디지털 회로를 구현하기 위해 선호되지만 계산량이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합 필터의 임펄스 응답을 갖는 결합 보간 필터를 구현하고, base 함수의 적용을 선형 근사화 하여 필터의 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서는 선형 근사화된 결합 보간 필터의 동작을 Matlab을 통한 시뮬레이션과 ALTERA Chip으로 테스트하였다.
현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 NEC 코드와 Pareto 유전자 알고리즘 최적화 기법을 이용하여 초소형 유도결합 안테나를 설계하였다. 최적화된 유도결합 안테나 중 몇 가지 표본을 제작하고 성능을 측정하였다. 일반적으로 안테나의 크기가 작아질수록 입력 저항, 대역폭 및 효율이 감소하는데 비하여 제안된 방법으로 설계된 유도결합 안테나는 다른 부가적인 정합회로 없이 우수한 성능을 보인다. 간단한 회로 모델을 도입하여 제안된 유도결합 안테나의 동작원리를 설명하였고, Duroid 기판 위에 평면 구조로 제작하여 RFID 태그 안테나로써 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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