이 연구에서는 다 셀계수변수와 다 제약조건으로 구성된 단면 및 시스템 형상을 동시에 고려하는 입체 트러스의 이산화 최적설계 문제를 유전자 알고리즘을 이용하여 체계화하였다. 또한 유전자 알고리즘의 적용방법을 초기화절차 진화적 절차 그리고 유전적 절차로 구성하였다. 초기화 절차에서는 한 세대의 개체 수만큼 염색체를 생성하고 진화적 절차는 구조해석의 결과를 분석하여 적합도를 계산하였다. 그리고 유전적 절차는 복제와 교배 및 돌연변이를 통하여 다음 세대의 유전자를 생성하게 된다. 이렇게 진화적 절차와 유전적 절차를 반복 수행하여 최적 해를 탐색한다. 이 연구에서는 설계자가 궁극적 목표로 하는 구조물의 구조 해석과 단면 및 시스템 형상 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 이산화 최적설계 프로그램을 개발하고 설계 예를 들어 비교 고찰하였다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
스티프너로 보강된 플레이트 거더 대신에 주름 웨브를 사용하는 근본적인 장점은 얇은 판으로 형성된 편평한 웨브에서 발생하는 좌굴에 관한 불안정 문제를 해결할 수 있는 것 뿐 아니라 수직 스티프너의 필요성도 함께 해결 됨으로써 경제적인 장점을 제공받게 된다. 따라서 본 연구에서는 사인형 주름 웨브를 가진 보의 구조설계 기법과 실변수 알고리즘을 이용하여 최적화 문제를 다루도록 한다. 구조설계과정과 설계변수들은 EN 1993-1-5, DASt-R015 및 Pasternak 등(2004)을 통해서 구성하며, 주름 웨브의 전단좌굴에 대한 유효한 설계가능영역에 대해 비교, 고찰한다. 구조설계 최적화를 위해서, 목적함수는 사인형 주름 웨브 보의 중량으로 정의하여 최소중량최적화를 수행하며, 제약조건으로는 세장비, 부재력 저항능력 및 보의 허용처짐에 대해서 고려한다. 최종적으로 등분포 하중의 단순보 모델을 해석 대상으로 채택하며, 유전자 연산에 있어서 효율적인 확률변수에 대해 연구한다.
공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.
Modified Discrete Cosine Transform (MDCT)와 역변환인 IMDCT는 서브밴드 및 변환 코딩 기법에서 시간 영역 에일리어징 제거(Time Domain Aliasing Cancellation)를 기반으로 하는 분석/합성 필터 뱅크로서 채택되고 있으며, MPEG 오디오 표준의 레이어-Ⅲ에서 가장 많은 연산 량을 필요로 한다 본 논문에서는 MDCT/IMDCT를 효율적으로 계산할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 DCT를 이용하여 MDCT/IMDCT를 계산하는 알고리즘에 기반을 두고 있기 때문에, MDCT/IMDCT 계산을 위해 두 개의 DCT-Ⅱ를 이용한다. 더불어, 제안한 알고리즘은 4로 나누어지는 길이의 입력을 갖는 MDCT/IMDCT의 계산에도 적용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 계산 복잡도 면에서 기존의 알고리즘들과 비교하여 적은 계산 량을 필요로 하며, 구조적인 면에서 병렬적인 구조로 나타낼 수 있기 때문에, VLSI 구현에 매우 적합하다.
하이퍼큐브의 정규적이며 계층적인 구조적 특성을 갖고 있기 때문에 진단 알고리즘 개발에 효율적으로 적용될 수 있다. Kranakis와 Pelc[1]은 HADA/IHADA와 적응적 큐브분할 방법과는 다르게 결함을 모두 포함할 수 있는 최소의 RGC-링으로 임베딩 하여 진단을 수행하는 HYP-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 HYP-DIAG의 첫 번째 단계에서 얻어진 RGC-링들의 신드롬을 분석함으로서 테스트 라운드를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 분석하였다.
위성영상에 나타나는 선구조는 화소의 명암차에 바탕을 두어 육안판독이나 자동 추출 알고리즘을 이용하여 추출한다. 보통 육안판독은 다양한 보조자료와 연구자의 경험적 지식을 필요로 하기 때문에 더욱 객관적이고 신속한 자동선구조 추출 알고리즘들이 필요하다. 산악지형 외에도 충적층 요소까지 고려하여 개발된 DSTA(dynamic segment tracing algorithm) 알고리즘은 충적층 지역이 산악지형에 대해 비교적 넓은 부분을 차지하고 있는 경우에 충적층 지역에서 노이즈가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 노이즈를 감소시킬 수 있는 알고리즘인 AERA(alluvial effect reducing algorithm)를 개발하여 산악지형과 농경지와 도심지역이 넓게 분포되어 있는 지역에 이를 적용하였으며, 기존의 알고리즘만 이용하여 선구조를 추출한 결과와 비교하여 이의 적용 가능성을 알아보았다.
높은 유틸리티 항목집합 마이닝은 트랜잭션 데이터베이스에서 사용자가 지정한 최솟값 이상의 유틸리티를 갖는 항목집합들을 항목의 수량과 가중치값을 동시에 고려하여 찾아내는 것이다. 최근에 연구된 유틸리티-리스트 기반의 높은 유틸리티 항목집합 마이닝 알고리즘은 많은 후보 항목집합들을 피하기 위해 제안되었으며 비용이 높은 조인 연산을 수행한다. 본 논문은 유틸리티-리스트 구조에 항목집합의 트랜잭션 유틸리티와 공통 유틸리티 속성을 추가한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 알고리즘은 조인 연산의 수를 줄이고 탐색 공간을 효과적으로 가지치기한다. 생성 데이터와 실 환경 데이터상의 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다른 최근 알고리즘들에 비해 실행 시간 면에서 아주 우수하고, 특히 데이터가 조밀하거나 항목집합의 길이가 긴 경우에 더 효율적이라는 것을 보여준다.
지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 많은 양의 함수 계산을 요구하는 확률론적 최적화 기법을 보다 효과적으로 강구조물에 적용하여 수행하고자 한다. 다양한 과학, 응용공학 분야에서 많은 시간이 소요되는 과정을 대체하는데 효과적인 도구로 출현한 인공신경망을 최적화 과정 중 많은 수의 유한요소 해석이 요구되는 재해석 문제에 적용함으로서 유한요소법의 평형방정식의 해의 근사해를 추정하여 재해석과정을 보다 간단하고 용이하게 수행하고자 한다. 또한 이용된 인공신경망의 학습효과의 개선을 위해 유전알고리즘을 적용한다. 확률론적 구조최적화 기법으로는 진화론적 방법에 기초한 알고리즘을 사용한다. 수치 예로써 전형적인 체적(중량)문제와 실 경비함수를 목적함수로 갖는 강구조물 모형에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 타당성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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