본 논문은 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA)을 이용하여 회전형 역 진자 시스템의 최적 Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. 탐색 공간이 크거나 복잡한 최적해 탐색문제에 대해 조기 수렴 문제를 내제하고 있는 기존의 유전자 알고리즘의 해결방안으로 병렬 유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬 유전자 알고리즘의 한 구조이다. 본 논문에서는 회전형 역 진자 시스템에 대해 LQR 제어기와 유사한 형태의 Fuzzy 제어기를 구성하고, HFCGA를 이용하여 최적의 제어기 파라미터들을 구한다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 공정에 적용하여 LQR 제어기와 설계된 제어기의 성능을 평가한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.789-792
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2007
본 논문에서는 단일리더기가 아닌 멀티리더기를 이용하여 리더기들간의 상호 협동작업을 통하여 일정한 속도로 이동하는 태그를 최대한 많이 읽을 수 있는 멀티리더기들간의 협업을 이용한 향상된 태그인식 알고리즘을 제안하였다. 즉, 두 개의 리더기를 사용하여 많은 양의 태그가 서로 다른 이동 속도로 리더기를 지나 갈 때, 첫 번째 리더기가 저장해 놓은 태그정보를 두 번째 리더기가 이어받아 계속하여 나머지 태그를 인식하는 알고리즘을 개발한다. 시뮬레이션 결과 멀티리더기를 이용하면 단일리더기의 단점을 극복하여 보다 향상된 태그 인식 결과를 얻어내어 좀 더 안정적이고 효율적인 알고리즘을 제안하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.3
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pp.10-17
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2003
In this paper, genetic algorithm (GA)-based Thin Film Bulk Acoustic Resonator (FBAR) RF filter design technique is proposed. Since the BVD(Butterworth-Van Dyke) lumped element model is valid only around the resonance, FBAR filter design technique based on BVD circuit has an approximate error. Instead of using BVD model, optimizing filter design method utilizes an analytical electrical impedance equation of FBAR. The geometry of FBAR such as thickness of the piezoelectric layer and area which significantly affect the filter response is optimized by GA. US-PCS Rx Bandpass filter obtained by the proposed technique shows a better response comparing with the typical and BVD-based filter.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.313-316
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2008
에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.261-264
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2004
본 논문에서 는 muti-channel lattice 예측기를 사용하여 AP(affine projection) 알고리듬을 근사적으로 구현하는 알고리즘을 제안한다. Lattice 예측기의 예측 오차를 사용하여 TDL 필터 계수를 적응적으로 조정함으로써 AP 알고리듬을 근사화한다. 또한 전처리단으로 사용된 lattice 예측기를 TDL 필터와 결합함으로써 기존의 방법보다 계산량을 더욱 줄일 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 계산량을 필요로 하지 만 AP 알고리즘을 보다 근사적으로 구현할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는Akl-Meijer가 설계한 랜덤 치환 발생기를 일반화한 알고리즘을 제안한다. Akl과 Meijer는 사이즈가 m인 치환(Permutation)과 0과 m!-1사이의 정수를 일대일 대응시키는 Knuth의 알고리즘을 이용하여, 선형 합동법 Y=X+C mod m! (C는 상수)에서 발생되는 난수와 일대일 대응되는 치환을 발생하는 치환 발생 알고리즘을 설계하였으며, 이를 응용하여, 이진 난수 발생기를 제시하였다. 본 논문에서는 선형 합동법 Y=AX+C mod m!(A, C는 상수)에서 발생되는 난수와 일대일 대응되는 치환 계산과정을 상삼각 행렬(Upper triangular matrix) 의 곱으로 변환하여 고속으로 계산하는 알고리즘을 제시한후, 이 알고리즘의 출력 치환을 n 개 결합하여 치환을 발생하는 랜덤치환 발생기를 설계한다. 또한 이의 암호적인 응용으로, 치환 발생기를 이용한 이진 난수 발생기를 제시한다.
SMT형 인쇄회로기판 조립라인에서 SMD의 조립상태를 검사하는 검사기를 위한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 경로계획 알고리즘은 FOV 생성 최적화와 생성된 FOV의 순서 최적화에 의하여, 검사기의 선체 검사 시간의 단축을 목표로 한다. 본 논문에서는 검사기 경로계획 문제를 수학적으로 모델링하고, 전체 검사 단계를 FOV 생성 단계와 순서결정 단계의 계층적 구조로 구성한다. 각 단계의 알고리즘은 FOV 생성 알고리즘과 TSP 알고리즘을 적용하여 구현한다. 제시된 알고리즘을 실제 검사장비에 적용하여 시뮬레이션하고, 그 유용성을 검증한다.
Park, Min-Kyu;Han, Sang-Chul;Kim, Hee-Heon;Cho, Seong-Je;Cho, Yoo-Kun
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.7
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pp.368-376
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2005
Multiprocessor architecture becomes increasingly common on real-time systems as computer hardware technology rapidly progresses and the workload of real-time systems increases. However, efficient solutions for many real-time multiprocessor scheduling problems are not known. Hence many researchers apply uniprocessor scheduling algorithms to multiprocessor scheduling or devise new algorithms based on these algorithms. Such algorithms are EDF (Earliest Deadline First), LLF (Least Laxity First), EDF-US[m/(2m-1)], and EDZL (Earliest Deadline Zero Laxity), and comparative studies on them are necessary. In this paper, we show the dominance relation of these algorithms with respect to schedulability, and we prove EDZL strictly dominates EDF. The simulation results show that EDZL has high processor utilization and it causes a small number of preemptions.
The good classifier ensemble should have a high complementarity among classifiers in order to produce a high recognition rate and its size is small in order to be efficient. This paper proposes a classifier ensemble selection algorithm with coarse-to-fine stages. for the algorithm to be successful, the original classifier pool should be sufficiently diverse. This paper produces a large classifier pool by combining several different classification algorithms and lots of feature subsets. The aim of the coarse selection is to reduce the size of classifier pool with little sacrifice of recognition performance. The fine selection finds near-optimal ensemble using genetic algorithms. A hybrid genetic algorithm with improved searching capability is also proposed. The experimentation uses the worldwide handwritten numeral databases. The results showed that the proposed algorithm is superior to the conventional ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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