운영 중 해저 터널의 안정성 평가에 응력, 수압 그리고 라이닝 및 주변지반의 강성 열화 등과 같은 다양한 계측 정보를 사용해서 역해석하면, 효율적인 오차율 이내의 결과를 획득할 수 있다. 선행 연구에서 검증된 차분진화 알고리즘 기반의 역해석 수행 시 FLAC3D 등 범용 지반해석 프로그램을 사용했지만, 상대적으로 해석시간이 오래 걸리고, 제어가 어려운 단점이 있다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 상대적으로 해석시간이 짧게 소요되는 beam-spring 모델 기반의 FEM solver를 도입하였다. 원형 터널 단면의 구조해석이 가능한 beam-spring 프로그램을 Python 언어로 개발하여, 기구축된 차분진화 알고리즘과 결합하였다. 계측 데이터로부터 실시간에 가깝게 운영 중 터널의 안정성 평가가 가능할 것으로 판단된다.
다중 사용자를 위한 OFDM 시스템은 열악한 무선 전송 환경에서도, 고품질, 높은 신뢰성 통신을 제공하기 위해 각 사용자의 채널환경에 따른 적절한 변조방식과 코딩율을 선택하는 adaptive modulation and coding (AMC)가 사용된다. 기지국에서 AMC기술을 사용하여 각 단말기를 최상의 성능으로 동작시키기 위해서는, 각 단말기의 하향링크에 대한 모든 부반송파 채널 정보를 필요로 한다. 그러나 실질적인 시스템 환경 하에서는 한정된 상향링크 자원으로 인하여 모든 부반송파의 채널 정보를 전송하는 것은 현실적으로 적합하지 않다. 본 논문에서는 AMC 시스템의 성능을 최적화 시키기 위하여 기존의 시스템보다 더 적은 양의 Channel Quality Indicator (CQI) 피드백을 사용하는 새로운 기술을 자원할당을 위한 Flexible Block-wise Loading (FBL) 알고리즘과 결합한다. 제안된 알고리즘은 기존의 고정 부반송파 그룹 할당에서 탈피하여 가변적으로 부반송파 그룹의 크기를 조절하여 할당함으로서 sector throughput과 outage probability의 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 제품을 구성하는 부품들을 통합시키기 위한 방법을 제안하였다. 제품을 구성하는 부품들의 관계를 분석하기 위하여 '관계기능'과 '관계기능구조'라는 새로운 개념을 도입하였다. 관계기능은 세 가지의 정보를 갖고 있으며 이것으로부터 관계기능구조를 정립할 수 있다. 정립된 관계기능구조를 부품 통합가능성의 관점에서 분석하기 위한 분석기준을 정립하고 제시하였다. 이 분석기준에 의하여 구성부품들이 통합될 수 있는 우선순위가 결정된다. 분석기준은 관계기능의 개수와 방향성, 직간접성의 세가지로 구분된다. 또한 본 논문에서는 부품통합을 위한 설계 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 실제 제품에 적용하여 구성부품이 통합된 새로운 제품 개념안(design concept)을 도출하였다. 제시된 알고리즘을 이용하여 자전거용 브레이크 디스크 결합방식과 삼공천공기를 개선하기 위한 연구를 진행하였다. 그 결과 실제로 존재하는 개선된 제품과 유사한 관계기능구조가 만들어질 수 있음을 확인하였다.
TFT-LCD(Thin Flat Transistor Liquid Crystal Display) 패널의 불량(Mura)을 정확히 검출하기 위해서는 패널 영상에 포함된 왜곡을 반드시 보정해야 한다. 일반적인 컴퓨터 비젼 시스템의 촬상영상에 대한 왜곡 보정 알고리즘은 이미 알려져 있지만, 패널 영상에만 독특하게 나타나는 비네팅(Vignetting) 효과는 패널 고유의 특성으로 인한 배경 불균일성(Background Non-uniformity)과 결합되어 기존의 알고리즘을 바로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 영상 복원 결과의 정확도를 높이기 위해서는 비네팅 효과를 영상 배경과 분리하여 적절히 보정해주어야만 한다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석(Principle Component Anlaysis)을 통해 비네팅 효과를 분석하고 이를 보정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 불량이 포함된 175개의 영상을 대상으로 복원 실험을 수행한 결과, 왜곡 영상에 포함된 불량들의 평균 밝기 오차는 37% 에서 11% 로 내려갔으며 불량에 대한 판정 실패율도 14.8%에서 2.2%로 떨어졌음을 확인하였다.
본 논문은 레이저 고도계와 초음파 거리계를 이용한 무인항공기의 지면고도측정에 대한 알고리즘에 대하여 제시하였다. 무인항공기의 저고도 거리 측정시에 사용하는 레이저 고도계와 초음파 거리계를 이용하여 간단한 지상시험을 하였고, 각 센서들의 특징을 확인할 수 있었다. 특히, 레이저 고도계의 단점을 확인하여 초음파 거리계로 보완하는 알고리즘을 설계하였고, 실험을 진행하였다. 레이저 고도계와 초음파 거리계는 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 융합하였으며, 실험결과 레이저 고도계의 단점을 초음파 거리계로 보완하여 안정적인 고도값이 측정될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.
본 연구에서 우리는 자유 라디칼 중합에 기반한 열가소성 고분자의 동적 분자동역학 중합 알고리즘을 이용하여 95%의 변환률을 갖는 PMMA의 고분자 모델을 구성하였다. 본 알고리즘에서는 계산 수행에 필요한 시간을 줄이기 위해 PCFF 포텐셜 함수의 결합 항들 TraPPE-UA 포텐셜 함수의 비결합 항을 조합한 united-atom level의 coarse-grained 포텐셜 함수를 도입하였다. 자유 라디칼 중합 시뮬레이션을 통해 생성된 각 사슬을 분석하여 고분자의 분자량 분포와 평균 분자량을 계산하였고, 고분자의 분자량은 초기 상태에 존재하는 개시제 라디칼의 수를 이용하여 조절하였으며, 유리전이온도, 기계적 물성에 미치는 분자량의 효과에 대해 연구되었다.
데이터 희소성은 추천 시스템의 주요 과제 중 하나이다. 추천 시스템에서는, 일부분만 관찰된 데이터이고 다른 부분은 데이터가 누락된 대용량 데이터를 포함하고 있다. 대부분의 연구에서는, 데이터 세트에서 무작위로 데이터가 누락되었다고 가정하고, 관찰된 데이터만을 사용하여 추천 모델을 학습함으로써 사용자에게 항목을 추천하고 있다. 그러나, 실제로는 누락된 데이터는 무작위로 손실되었다고 볼 수 없다. 본 연구에서는, 누락 된 데이터를 사용자적 관심의 부정적인 예라고 간주하였다. 또한, 3가지 샘플 접근 방식을 SVD++ 알고리즘과 결합하여 SVD++_W, SVD++_R 그리고 SVD++_KNN 알고리즘을 제안하였다. 실험결과를 통하여, 제안한 3가지 샘플 접근 방식이 기존의 기본적인 알고리즘 보다 Top-N 추천에서 정확성과 회수율을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 것을 보였다. 특히, SVD++_KNN 가 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 KNN 샘플 접근 방식이 사용자적 관심의 부정적인 예를 추출하는데 가장 효율적인 방법이라는 것을 보여주었다.
우리나라의 488개 유인도 중 강수량 부족 혹은 지하수의 수질문제 등으로 상습적 식수난을 겪고 있는 도서지역은 237개에 이르고 있다. 이들 도서지역은 생활용수를 우물, 간이상수도, 운반급수 등에 의존하고 있지만 이중 47%의 도서는 간이급수시설이 전무한 실정이다. 2015년에는 인천시 옹진군의 소청도, 대청도에 장기간 지속된 가뭄으로 식수원이 고갈되어 3일에 1시간으로 급수를 제한하였고 이로 인해 식수난 문제 외 관광산업의 소득저하 등의 문제가 발생되어 원활한 물공급문제가 해결되지 않으면 도서지역의 위기는 심각할 것으로 우려된다. 도서지역의 기본권인 먹는 물 문제를 해결하기 위해 정부 및 지자체에서는 소규모 유인도서에 해수담수화시설을 설치하여 유지관리 및 운영을 위한 인력을 배치하고 수동으로 조작하거나 단순 자동운전에 의해 운영 및 관리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 해수담수화시설의 안정적이고 효율적인 운영을 위해 지능적 수운영 알고리즘을 개발하였다. 제어시스템, 감시시스템, 계측시스템 등의 ICT 기술과 연계하여 수요를 정확히 예측하고, 실시간 전력비용과 저류량, 사용량 등을 통합적으로 고려하였으며 적시정량을 생산하여 저장 및 공급하며, 목표수질과 수량을 원활하고 안정적으로 공급할 수 있도록 제어 및 감시를 통한 지능적 수운영을 목적으로 연구하였다. 데이터의 수집과 전송, 분석, 제어, 감시 활동이 유기적으로 결합되어 용수의 생산과 분배, 공급활동을 자동화함으로 운영상의 리스크를 줄여주며, 필요시 통합운영센터에서의 의사결정을 지원할 수 있도록 개발하였다. 향후, 해수담수화시설뿐이 아닌 일반 상수도 수운영에 있어서의 취수, 도수, 정수, 배수지관리, 송수, 관망관리까지 자동화된 시스템을 개발하여 지능적 운영관리가 가능하도록 알고리즘 모델 및 프로그램을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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