본 논문은 다수의 목표물과 다수의 임무가 존재하는 상황에서의 다수 무인항공기의 임무할당 문제를 다룬다. 다수 무인항공기의 임무할당 문제는 순회 세일즈맨 문제, 차량 라우팅 문제와 같은 조합최적화 문제의 일종으로 NP-hard의 계산 복잡도를 가지고 있다. 이런 성격의 문제는 문제의 크기가 커질수록 계산시간이 급격히 증가하는 특징을 지니기 때문에 문제를 효율적으로 풀기 위해서 근사화 방법 또는 발견적인 방법을 사용한다. 본 연구에서는 임무할당 문제를 혼합정수 선형계획 문제로 정식화하고, 혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬으로 해를 구하였다. 다수의 목표물, 다수의 임무, 장애물이 존재하는 환경에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 각 방법의 최적성과 효율성에 대해 검토하였다.
영상처리로 물체를 검출 하는 경우, 타원 형태를 검출 하는 것은 많은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 실제 영상에서 타원은 영상에 포함된 노이즈나 다른 물체에 가려 보이지 않거나 교차되어 타원 검출이 용이 하지 않다. 이에 본 논문에서는 영상에서 타원을 검출 하기 위하여 경계(edge)를 추출하고, 이미지 정보량을 줄이기 위하여 그룹화 과정을 수행하여 타원 검출의 속도를 향상시켰다. 또한 타원 검출을 위해 5 개의 타원 변수를 랜덤으로 선택한 후 최적의 타원 파라미터 선택을 위해 선형 최소자승 근사법을 적용하였다. 검출된 타원들을 검증하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 알고리듬을 구현하여 실제 영상에 적용한 결과 75%의 정확도를 나타내었고, 타 연구와 비교 결과 타원검출 속도 면에서 탁월함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안한 알고리듬이 영상 내 타원을 검출 하기 위한 유효한 방법임을 확인 할 수 있었다.
최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직? 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지? 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.
본 논문에서는, 부분응답 전송시스템의 일반화된 모델을 수정하여 순환적 구조로 설정하고, 이를 극초단펄스의 형성과정에 적용함으로써, 펄스의 폭에 따라 그 스펙트럼을 용이하게 얻어낼 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은, 시간영역에서 폭이 매우 좁기 때문에 그 주파수영역의 정확한 형태를 평가하기 어려운 극초단펄스의 스펙트럼 분석을 위하여 편리하게 사용될 수 있다. 또한, 여기서 제시하는 방법은 순환적 알고리듬을 제공하므로, 연속미분법이나 콘볼루션에 의한 방법 등 기존의 알고리듬에 비하여 수치해석적으로 용이하며 이론적 접근에 있어서도 매우 편리하게 이용될 수 있다. 만일, 극초단펄스의 기본형태가 절단형fourier 급수로 정확히 표현되거나, 정형화된 펄스에 의하여 근사화될 수 있다면, 본 논문의 방법은 매우 편리하게 적용된다. 기본형태를 나타내는 Fourier 급수가 소량의 항에서 절단될수록 스펙트럼은 단순한 연산에 의하여 얻어진다. 또한, 다양한 형태의 극초단펄스를 표현하기 위한 방편으로, 최소대역 부분응답 전송시스템의 보편적 형태인 9-Type을 여기에 적용하고, 차수를 증가시켜 FWHM 폭을 현저히 감소시키는 형태를 찾아, 그 스펙트럼을 유도하는 일반적 알고리듬을 제시하였다.
본 연구에서는 2단으로 구성된 달착륙선 충격 흡수 장치에 대한 최적화를 수행하였다. 충격 흡수 장치의 복잡한 충격거동을 모사하기 위해 1차원 구성방정식 모델을 제안하였으며, 이와 함께 상용해석 소프트웨어인 ABAQUS를 활용하여 최적화를 위한 2차 다항회귀 메타모델을 구성하였다. 구성된 메타모델을 순차적 근사 최적설계 기법에 적용하여 2단 충격 흡수 장치의 최적화를 수행하였으며, 이를 통해 허니컴 구조를 이용한 충격 흡수장치의 셀크기와 포일 두께를 변화시킴에 따라 달착륙선의 월면 착륙 시 충격하중을 크게 저감시킬 수 있음을 확인하였다.
소형루프 전자탐사법은 다양한 현장에 성공적으로 적용되어 온 효과적인 물리탐사법으로 특히 천부 지반조사나 환경오염대의 정성적 조사에 널리 사용되고 있다. 최근 들어, 지하의 지질구조를 보다 정량적으로 파악하고 역산에 근거한 영상화 기법이 도입되면서 소형 루프 전자탐사 자료에 대한 모델링과 역산이 시도되고 있다. 하지만 2.5차원 소형 루프 전자탐사 자료의 모델링은 여러 개의 파수에서 그 해를 구한 다음 다시 공간영역으로 변환하는 과정이 요구되며, 이 경우 적지 않은 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 변환이 필요 없는 확장 Born 근사법에 의한 2.5차원 소형루프 전자탐사 알고리듬을 개발하고 이를 HCP 배열 소형루프 전자탐사에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 운동 중 실시간 구현을 위해 정확한 QRS 검출이 가능한 이산 웨이블릿 연산을 임펄스 응답으로 근사화 하여 연산량을 줄였다. 또한, 지속적인 QRS 검출로부터 부정맥, 빈맥 그리고 서맥등의 정보를 제공한다. 제안 알고리듬은 운동 중 수집된 생체신호를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가한다.
This paper presents the design method for two-dimensional FIR digital filter using optimization scheme. The proposed design method is to extend the optimal one-dimensional filter design algorithm proposed by Parks and McClellan to two-dimensional case. When extending one-dimensional design scheme to two-dimensional one, some problems occur. In this paper we solved the problems by using the least square error model, the two-dimensional Lagrange interpolation, and the modified alternation theory. As a result, the equi-ripple FIR filter is obtained that is more optimal and more specific than the conventional methods.
표본의 크기가 작아 검정 통계량의 근사분포의 정확성이 의심스러울 때, 정확검정이 종종 사용된다. 정확검정의 장점은 1종의 오류 확률이 항상 유의수준보다 작거나 같음을 보장해 준다는 것이다. 본 논문에서는 정확검 정을 만드는 여러방법, 계산 알고리듬, 그리고 상업용 소프트웨어를 살펴보겠다. 그리고 정확검정에서 얻어지는 exact p-value와 원래 우도(true likelihood)에서 얻어지는 true p-value와의 관계도 살펴보겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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