데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다
지구 물리학이나 의공학 분야등에서 이용되왔던 전기비저항 탐사법은 관심 영역에 전류 입력을 가한 후, 그에 대한 전압 응답을 측정하여 관심 영역 내의 전기비저항 분포를 규명하는 방법으로서 역해석 문제의 범주에 포함된다. 따라서 일반적인 역해석 문제가 지니고 있는 해의 존재성, 유일성, 그리고 측정 데이터에 대한 해의 연속적 의존성이라는 기본적 문제들을 가지게된다. 이러한 역해석 문제의 해결에는 정확한 정해석 풀이법과 효율적인 역해석 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 정해석 방법으로 유한요소법을, 역해석 방법으로는 전체 최적점을 발견할 가능성이 높은 유전 알고리즘을 최적화 방법으로 사용하였다. 기존의 역해석 문제의 해결책으로 제시되어왔던 기울기 방법에 기반한 결정론적 최적화 알고리즘들이 지니고 있는 국소해로의 수렴, 즉 단순한 전기비저항 분포의 불연속성 확인이라는 한정된 정보의 획득을 넘어서 실제 전기비저항 분포와 가장 가까운 분포는 전체 최적점 근처에서 발견될 수 있음을 보이고자 한다. 이러한 전기비저항 분포의 역해석적인 규명을 간단한 2차원 수치해석문제를 풀어보므로서 확인해본다.
포아송분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 검색하는 통계량들이 자료의 형태에 따라 여러가지 제시되었다. 그런데 대립가설인 부의 이항분포의 모수화 방법에 따라 분산과 평균의 구조가 변하고 국소 최적 검정 통계량도 달라진다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 대립가설을 일반적인 포아송 혼합분포로까지 확장시키고, 일반적인 형태의 분산과 평균의 구조에도 검정 가능한 새로운 통계량 L을 소개하고 있다. 또한 L 통계량은 포아송 분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 다루는 기존의 여러 통계량들의 일반화된 형태임을 보였다. 점근적 상대효율과 모의 실험을 통하여 L 통계량과 기존의 통계량들을 비교한 결과 분산과 평균사이의 구조에 상관없이 L 통계량이 우수한 것임을 입증하였다.
본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 cluster로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사사에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means 클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해, 먼저, 우리말 음소들을 모음, 파열음, 마찰음, 파찰음, 유음 및 비음, 종성의 6개 음소군으로 분류하고 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 labeler의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식실험 결과 87.2%의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
This paper proposes a combinatorial method to compute the global and local solutions of optimization problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of a genetic algorithm and a local concentrate search algorithm (simplex method). The hybrid algorithm is not only faster than the standard genetic algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find both the global and local optimum solutions. An optimization result is presented to demonstrate that the proposed approach successfully focuses on the advantages of global and local searches. Three numerical examples are also presented in this paper to compare with conventional methods.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 연구는 수치지형모델로부터 지형을 대표할 수 있는 임계점을 추적하는데 목적을 두었다. 지형의 임계점은 주위 인접점으로부터 급격한 변화가 이루어지는 점으로 생각할 수 있다. 본 연구에서는 라플라스 연산자를 중심으로 이들의 최적 추적방법이 연구되어지며 조그만 리플을 제거하기 위한 노이즈 제거 시스템이 적용되어진다. 연구결과 라플라스 연산자는 지형의 임계점을 효과적으로 추출함을 알 수 있었으며 국소적인 분산간에 의한 노이즈 제거 시스템은 조그만 리플을 제거하는데는 효과적이었으나, 지형의 형상을 재현시키는데는 비효과적임을 알 수 있었다.
에지 시그널의 세기가 갖는 특징적인 성질로서, 에지를 가로질러 엄격하게 단조적인 세기 변화가 나타남을 설명하고 이를 바탕으로 하는 새로운 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 스케일링에 무관하고 비국소적인 확장된 방향미분을 픽셀 공간에서 도입하여, 본 알고리듬이 에지 폭의 다양한 변화에 적응성을 가지며 최적의 에지 검출 알고리듬으로서 적절함을 설명한다. 본 알고리듬의 산업적 응용으로서, 시각적 검사에 대한 간단한 컴퓨터 비전 프로시저의 한 예를 살펴본다.
본 연구의 목적은 운동강도(최대근수축의 10, 30, 50, 70%)에 따라 유발되는 국소적인 근피로가 슬관절의 위치감각 인지에 미치는 영향을 연구함으로써 근력강화의 운동치료적 효과와 운동학습과 관련된 효과를 동시에 만족시키는 최적의 운동강도를 제시하는 것이었다. 대상자는 건강한 성인여자 40명이었다. 청각을 통한 위치감각 정보를 제공하는 장치와 원판 각도계가 부착된 등속성 Cybex를 사용하였다. 근피로의 상태를 확인하기 위해서 근전도를 이용하여 주파수 스펙트럼 분석을 실시하였다. 청각되먹임이 주어진 각도와 대상자에 의해 재생되어진 각도의 오차값들과 근피로의 변화를 비교하기 위해 일요인 분산분석을 이용하였다. 오차값들의 평균은 50%의 군에서 가장 작았으며 근피로 또한 70%의 군에서만 크게 생성되었다. 따라서 최대 근 수축력의 50%가 운동치료 시 가장 효과적인 운동강도임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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