인접한 화소들간의 상관성에 대한 오류 정보만을 추출하여 전송하는 기법인 라플라시안 피라미드는 알고리즘 구성이 간단하며, 낮은 엔트로피 전송이 가능한 무손실 예측 압축과 점진적인 전송이 가능한 이점을 가지고 있다. 이러한 라플라시안 피라미드를 효율적으고 구성하기 위하여 기존의 5$\times$5 가중치 행렬을 3$\times$3 가중치 행렬로 구성하는 새로운 기법을 보인다. 3$\times$3 가중치행렬을 이용하는 방법이 5$\times$5 가중치 행렬에 의한 알고리즘의 구성보다 간단하면서도 압축효율이 좋음을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
게임에서 주인공 캐릭터나 MPC(Non Player Character)가 목적지까지의 경로를 찾는 것은 매우 중요하다. 또한 캐릭터가 이동 중 다양한 오브젝트와 벽을 만나면 이를 회피해야 하며 최단 경로로 이동해야 한다. 본 논문에서는 게임 맵에서 캐릭터의 길 찾기 방법으로 유전 알고리즘을 이용하는 방법을 제안하였다. 특히, 유전 알고리즘의 구성요소 중해 집합을 구성하는 염색체 인코딩 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 염색체의 인코딩은 캐릭터의 이동 방향을 비트 스트링으로 표현하였다. 캐릭터가 현재 위치에서 이동할 수 있는 방향은 8 방향이다. 따라서 하나의 방향을 표현하기 위해서는 3비트의 이진스트링으로 나타낼 수 있다. 하나의 해를 나타내는 염색체는 3비트의 이진 스트링을 맵을 나타내는 그래프의 노드 수만큼 할당하여 구성할 수 있다.
본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.
지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 제안한다.
DQSM알고리즘을 이용하여 다중채널 FIR디지털 필터를 구성하기 위한 한 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 Double precision 알고리즘과 절대치회로를 이용하여 ROM용량을 감소시키고 절대치회로의 논리레벨의 단계를 줄이므로 동작속도를 개선할 수 있었다. 위의 기법으로 구성된 4채널 FIR디지탈필터의 주파수응답은 Remez exchange 알고리즘으로 시뮬레이션하여 얻어진 주파수응답과 잘 일치하였다.
OR 기법이 현실에 성공적으로 적용된 분야 중 하나가 차량 경로 문제 풀이며 이 분야에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 오고 있다. 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제는 기존의 차량 배송 문제에서 더욱 진보된 형태의 문제이다. 많은 연구가 있어왔지만, 이러한 형태의 문제들은 NP-hard 형태의 문제이므로 meta-heuristic 기법들이 많이 사용되었다. 유전자 알고리즘에 비해 타부 서치 기법이 많이 사용되었는데, 이는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제의 경우 유전자 알고리즘의 근간인 염색체 형태로 표현하기가 쉽지 않기 때문이다. 이에 본 논문에서는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제를 다수의 차량을 사용하는 Grouping Genetic Algorithms을 적용하여 이러한 어려움을 해결하였다. 또한, 기존의 유전자 알고리즘들은 초기 해 집단을 임의 선택 방식으로 구성하였지만, 초기 해 집단 구성을 heuristic 기법을 사용하여 적합도 함수 값이 좋은 해들로 구성하여 기존에 사용된 알고리즘들과 성능을 비교 분석하고자 한다.
산업화와 도시화에 따라 용수사용량이 증가되면서 용수부족이 나타나기 시작하였다. 용수부족을 보다 효율적이며 경제적으로 용수수급계획을 하기 위한 관심이 고조되고 있다. 물수지 분석의 최적화기법을 연구하기 위하여 새로운 기법으로 부각되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서는 물수지 분석 중 하나인 저수지 모의운영 방법을 사용하였으며 대상지역으로는 낙동강 유역인 임하댐을 중심으로 모의를 하였으며 실제 유입량 자료와 유입량 예측기법을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 모형의 구성은 임하댐을 상태로 하는 모형을 구성하였고, 목적함수는 저수지 모의기법에서 설정한 말기저수위를 우선적으로 만족시키고, 임하댐의 용수공급량을 만족시키는 것으로 구성하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 물수지 분석의 최적화 방안을 실행하였는데 이러한 방법을 통하여서 보다 나은 용수수급계획을 할 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.
본 연구에서는 드론 기술을 응용한 부력조형물의 수평 및 수직 자세제어에 관한 연구를 수행 하였다. 기존의 공중부양 조형물은 헬륨 Gas를 이용한 애드벌룬이 대표적으로 로프를 이용한 단순한 공중부양 조형물이었다. 본 연구에서는 이러한 공중부양 조형물에 로프를 없애고 드론 기술을 응용한 프로펠러로 공중부양 조형물의 자세를 제어하는 방법을 연구하였다. 시스템 구성은 단일 제어기로서의 역할보다 시스템 구성요소로서의 역할이 매우 중요해지므로 조형물의 제어시스템, 다양한 센서등의 연동되어지는 전체의 제어기로 확장시켜 사용되는 퓨전 시스템의 방향으로 구성하였다. 부력조형물의 수평 및 수직제어를 위하여 사용된 센서는 2축의 자이로센서와 3축의 가속도센서를 사용하였다. 프로펠러와 연결된 BLDC모터를 효율적으로 제어하기 위한 알고리즘으로 PI 알고리즘을 이용하였다. 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화와 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최소화하고, 센싱 및 제어의 수행시간을 최소화하였다. 본 연구에서는 PI 알고리즘을 시스템에 적용하여 응답특성 실험을 행한 결과 시뮬레이션에 의한 응답 결과와 잘 일치하였으며 그 유용성이 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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