• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.2
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• pp.170-177
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• 2014

Genetic Algorithms are robust search and optimization techniques but have some problems such as premature convergence and convergence to local extremum. As population diversity converges to low value, the search ability decreases and converges to local extremum but population diversity converges to high value, then the search ability increases and converges to global optimum or genetic algorithm may diverge. To guarantee that genetic algorithms converge to the global optima, the genetic operators should be chosen properly. In this paper, we propose the genetic operators with the hybrid function of the average Hamming distance and the fitness value to maintain the diversity of the GA's population for escaping from the premature convergence. Results of simulation studies verified the effects of the mutation operator for maintaining diversity and the other operators for improving convergence properties as well as the feasibility of using proposed genetic operators on convergence properties to avoid premature convergence and convergence to local extremum.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 1999.07a
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• pp.42-42
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• 1999

본 연구에서는 극 저 에너지 이온 주입에 관한 연구를 위하여 새로이 제안된 PLDAM(phenomenological local damage accumulation model)을 효과적인 분자동역학 이온 주입 분포 계산 방법(highly efficient molecular dynamics (MD) schemes)에 적용하여 극 저 에너지 이온 주입에 관하여 연구하였다. PLDAM은 셀에 축적된 에너지와 이온 발생 순서(history of recoil event) 및 열 전도를 고려하여 실리콘 자기 이완과 재결합을 고려하고 있다. 효과적인 분자동역학 이온 주입방법으로는 MDRANGE code를 사용하였다. 국부적인 격자결함을 고려하지 않은 MDRANGE의 결과는 불순물 분포의 실험치와 꼬리 부분에서 많은 차이를 보여주었다. 그러나 본 연구에서 사용된 국부적인 격자결함 축적을 고려한 MDRANGE의 결과는 극 저 에너지 이온 주입 실험치와 잘 일치하였다. 또한 본 연구에서는 <100> 실리콘 기판 위의 0.1$\mu\textrm{m}$$\times$0.1$\mu\textrm{m}$ 영역에 도즈에 해당하는 이온만큼을 주입하여 불순물 분포를 계산하였다. 붕소와 비소의 경우에, 도즈와 이온주입 에너지가 증가하에 따라서 국부적으로 축적된 격자결함이 불순물의 분포에 미치는 영향이 커지는 것을 알 수 있었다. 특별히 이온 주입 에너지와 함께 무관하게 도즈 1014/cm2 이상에서는 국부적으로 축적된 격자 결함이 불순물의 분포에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.9C
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• pp.743-747
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• 2010

This paper presents an iterative adaptive hybrid image restoration algorithm for fast convergence. The local variance, mean, and maximum value are used to constrain the solution space. These parameters are computed at each iteration step using partially restored image at each iteration, and they are used to impose the degree of local smoothness on the solution. The resulting iterative algorithm exhibits increased convergence speed and better performance than typical regularized constrained least squares (RCLS) approach.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.768-772
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• 2011

본 논문에서는 켤레구배법을 이용해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 해석하는 방식을 제안한다. 이 기법은 편미분방정식의 해에 대한 정보가 충분하지 않은 경우에도 수치해석적인 방법으로 일반 유한요소법의 확장함수를 구성할 수 있으며 해석 과정 중 추가의 계산 없이 좋은 성능을 지닌 전처리값 및 초기 추측치를 활용할 수 있어 국부적으로 복잡한 거동을 보이는 문제의 해석에 유리하다. 본 논문에 포함된 수치해석 예제의 결과는 제안된 기법이 가우스 소거법과 같은 직접 솔버를 이용하는 경우보다 수치 해석적으로 더 효율적임을 보여준다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.14 no.4
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• pp.810-817
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• 1990

본 연구에서는 국부질점 좌표계(natural convected coordinate system)를 이 용하여 변형을 묘사하는 대변형을 고려한 탄소성 증분수식을 유도하고 또 이에 해당하 는 유한 요소 방정식을 구하였다. 국부 질점 좌표계를 사용함으로써 변형도 성분이 나 구성 방정식의 성분들에 대한 좌표 변환 과정을 생략하도록 한다. 재료는 수직 이방성으로 가정하였다. 이 수식화의 타당성을 검증하기 위하여 원형 격막의 정수압 벌징을 해석하고 해석 결과는 실험 결과와 이미 발표된 실험 및 해석 결과와 비교하여 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.308-314
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.975-981
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• 2007

In this paper, we propose a spatially adaptive image restoration algorithm using local and statistics and estimated noise. The ratio of local mean, variance, and maximum values with different window size is used to constrain the solution space, and these parameters are computed at each iteration step using partially restored image. In addition, the additive noise estimated from partially restored image and the local constraints are used to determine a parameter for controlling the degree of local smoothness on the solution. The resulting iterative algorithm exhibits increased convergence speed when compared to the non-adaptive algorithm. In addition, a smooth solution with a controlled degree of smoothness is obtained without a prior knowledge about the noise. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm requires the similar iteration number to converge, but there is the improvement of SNR more than 0.2 dB comparing to the previous approach.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2953-2955
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• 2005

생체전자기 역문제는 신체 외부에서 측정된 신호로부터 신체 내의 활동 전류원을 추정하기 위한 일종의 제한된 최적화 문제로써 목적함수가 수많은 국부해를 가지며, 또한 미분이 항상 가능하지도 않다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 구현이 단순하고, 미분 값을 필요로 하지 않는 패턴 탐색 알고리즘을 사용하고, 비교적 계산 시간이 많이 소요되는 탐색 과정을 병렬화 하는 방법을 제안하였다. 그리고 생체 전자기 역문제에 적용하여 기존의 방식보다 더 빠르고 정확한 해를 얻음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.1 no.2
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• pp.79-84
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• 1991

A variational approach employing localized functional is presented to solve alternating magnetic field problems with open boundary. The functional used in the approach consists of the domain integral of finite element region only and the boundary integral of the interfacial boundary between the finite and infinite element regions. The boundary integral is obtained by transforming the infinite domain integral for the infinite element region into the interfacial boundary integral. The proposed algorithm is then applied to a simple two-dimensional problem where the analytic solutions are available. It is shown that the algorithm makes it possible to yield good agreements between the numerical and analytic solutions. and that it requires less computer storage memory and computation time than the conventional finite element method due to the reduction of the computing region.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.574-578
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• 2002

층 단위로 가공하는 RP(Rapid Prototype) 시스템에서 가공되는 물체의 표면에서는 계단형의 윤곽이 나타난다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 경사절단 방법으로 3D 모델을 가공하여 기존의 가공방법에 의해 발생하는 계단형 윤곽 모습과 표면 왜곡 둥의 문제를 보완할 수 있다. 최적의 경사선분의 집합을 구하기 위해 경사절단 선분의 길이와 중간층 점의 거리를 정의하여 이를 최소화하는 에너지 함수를 구현한다. 그러나 이 방법은 경사절단 선분이 에너지가 작아지는 방향으로만 움직이기 때문에 레이어의 윤곽이 복잡한 경우 최적의 위치가 아닌 다른 위치에서 더 이상 움직이지 않는 국부적 최적해(Local Minima)가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 국부적 최적해를 벗어나기 위해 경사절단 선분 추출 알고리즘에 시뮬레이티드 어니얼링(Simulated Annealing) 방법을 적용하였다. 제안된 방법으로 테스트한 결과 복잡한 레이어 윤곽에서 생길 수 있는 국부적 최적해가 어느 정도 해결되었다.