자동공급조절기를 사용하는 기업체에서는 대량 생산을 위해 여러 대의 피더를 근접해서 사용하고 있다. 이런 경우, 피더를 독립적으로 사용할 때와 달리, 비동기화로 인한 공진현상이 발생하여 이송품이 서로 부딪히거나 한쪽으로 쏠려서, 다음 프로세스로 운송되지 못하게 된다. 불안정한 공진현상이 일어날 때마다, 작업자는 각각의 피드컨트롤러의 값을 다시 설정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 피드를 여러 대 사용하는 자동공급조절기에 적합한 동기화 알고리즘을 제안하고, 성능 개선을 확인하고자 한다.
본 논문은 두개의 날개를 가진 다양한 생명체들의 형상과 움직임을 복잡한 공기역학 없이 body-brain 공진화를 사용하여 생성하는 시스템을 기술한다. 인공생명 기술이 다양한 가상생명체들을 생성하는데 이용되었지만 제한된 기하학적 요소들을 사용한 날개 생성의 어려움과 매우 복잡한 공기역학으로 인하여 하늘의 생명체들을 탐색한 연구들은 매우 드물다. 본 논문의 진화된 생명체들은 시스템의 단순함에도 불구하고 심미적인 모습과 유기적인 날개침 동작을 보여준다. 진화 알고리즘을 위한 유전형 인코딩에 쓰인 자료구조는 제한된 리스트 구조로서 이는 방향그래프와 유사하나 더욱 쉽게 다루어질 수 있다. 본 시스템으로 진화된 생명체는 연속적인 삼각형 패치로 이루어진 두개의 대칭형 날개를 가지며, 새, 나비, 박쥐 혹은 상상적인 용이나 익룡 등을 연상시키는 다양한 모습과 기동을 보여준다.
차등 진화는 연속 최적화 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘이다. 그러나 대규모 최적화 문제를 해결하기 위해 차등 진화를 적용하면 성능이 급격히 저하되고 런타임이 기하급수적으로 증가한다. 따라서 Spark(SparkDECC로 알려짐)를 기반으로 하는 새로운 협력 공진화 차동 진화가 제안된다. 분할 정복 전략은 SparkDECC에서 사용된다.
근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.
유도가열의 경우 고효율, 자동화, 에너지절약, 적정온도제어 등을 하기 때문에 작업환경의 개선 및 접근성에 대한 많은 이점이 있어 널리 이용되고 있다. 최근 공진특성을 이용한 고효율화를 이룬 전력변환기에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 공진을 이용한 유도가열의 경우 인덕턴스와 커패시턴스의 공진점을 추출해야하는데 작업자의 환경이나 코일의 재질 등이 균일하지 않으므로 매번 공진점을 추종해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자동으로 공진점을 추적하는 알고리즘을 제안하였고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
본 논문은 Ku-band(12.4-18 GHz) 위성통신 시스템 및 이동통신 중계기용 송수신부에 사용되는 고안정도 전압제어 유전체 공진기(Voltage Controlled Dieletric Resonator Oscillator)의 설계 및 제작에 대해 논하였다. 유전체 공진기(Dielectric Resonator)의 등가회로 모델을 이용하여 유전체 공진 발진기(Dielectric Resonator Oscillator)를 설계 알고리즘화 하였다. 유전체 공진 발진기와 바렉터 다이오드를 이용하여 13.4 GHz의 전압 제어 유전체 공진 발진기를 제작하였다. 이때의 출력 전력은 +12dBm이고 위상잡음은 offset 주파수 100kHz에서 -105 dBc/Hz로 측정되었다.
현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.
The present paper deals with a multiobjective optimization method based on the co-evolutionary genetic strategy. The co-evolutionary strategy carries out the multiobjective optimization in such way that it optimizes individual objective function as compared with each generation's value while there are more than two genetic evolutions at the same time. In this study, the designs that are out of the given constraint map compared with other objective function value are excepted by the penalty. The proposed multiobjective genetic algorithms are distinguished from other optimization methods because it seeks for the optimized value through the simultaneous search without the help of the single-objective values which have to be obtained in advance of the multiobjective designs. The proposed strategy easily applied to well-developed genetic algorithms since it doesn't need any further formulation for the multiobjective optimization. The paper describes the co-evolutionary strategy and compares design results on the simple structural optimization problem.
본 논문에서는 인접된 다중모드 공진점을 갖는 수중 음향 압전 트랜스듀서의 전기적 등가회로 모델을 추정하는 방법을 제안하였다. 트랜스듀서의 실측된 임피던스와 추정된 등가모델의 임피던스 오차가 최소가 되도록 공진모드간 결합 영향을 고려한 적합도 함수를 제안하고, 미립자 집단 최적화 (PSO:Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 등가회로의 미지상수를 추정하였다. 3개의 공진점을 갖는 샌드위치형 예제 트랜스듀서에 대하여 제안된 방법을 적용하여 등가회로를 모델링하고, 수중에서의 임피던스 측정치와 추정된 등가모델의 임피던스를 비교함으로써 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
선택 스플라이싱 (alternative splicing)은 mRNA (messenger RNA)의 전구체인 pre-mRNA가 mRNA로 전사될 때 pre-mRNA의 엑손 영역들 (exons)이 여러 가지 유형 (pattern)으로 다시 연결되는 과정을 말한다. 선택 스플라이싱에 의해 하나의 유전자로부터 서로 다른 mRNA가 만들어 지고 서로 다른 이소형의 단백질 (protein isoforms)이 생성된다. 현재까지 알려진 선택 스플라이싱의 유형은 약 7가지 종류가 있으며, 유전자의 돌연변이 및 질병과 밀접한 연관성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing : NGS) 기술로 생성된 RNA-Seq 데이터로부터 각 유전자 영역에 대한 선택 스플라이싱 유형을 분류/추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 RNA-Seq 데이터를 DNA 시퀀스와 mRNA 트랜스크립트 시퀀스에 동시 매핑하고, 각 엑손 영역에 정렬된 RNA-Seq 데이터의 커버리지 정보 및 엑손의 접합 (junction) 정보를 이용하여 발현된 트랜스크립트 (transcript)의 종류와 양을 측정한다. 알고리즘의 유효성을 보이기 위하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 인간 유전자 영역에서의 선택 스플라이싱 유형 추출 실험을 수행하였으며, 검증된 선택 스플라이싱 DB와 비교, 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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