유전자 프로그래밍은 고정적인 구조가 아닌 가변 길이의 트리 구조를 가지고 있어서 여러 세대를 통하여 다양한 개체들을 만들어 낸다. 이러한 특징은 위원회 머신(committee machines)을 구축하는데 있어서 자연스럽고 또한 효과적인 알고리즘일 수 있다.하지만 해결해야 할 요소 중 하나는 다수의 개체들에서 결합할 개체의 선택과 개체의 수를 결정하기 위한 방법이다. 본 논문에서는 효과적인 개체들의 결합이 되기 위한 새로운 탐색방법을 소개한다. 이 방법은 확률적인 진화 탐색을 바탕으로 하고 있다. 제안된 방법을 여러 가지 분류 문제에 적용하였으며 실험을 통하여 탐색의 특성과 일반화 성능을 분석하였다.
정상조건에서 수명이 상당히 긴 다수의 부품으로 구성된 직렬형 시스템의 수명검사를 현실적으로 수행하기 위해 부분적 단계충격 수명검사의 최적 검사계획에 관하여 고찰하였다. 시스템을 구성하고 있는 부품의 수명이 서로 독립인 지수분포를 따르는 것으로 가정하여 각 부품의 고장률과 가속인자의 최우추정량을 구하였다. 또한 각 부품의 고장률과 가속인자에 관한 최우추정량의 일반화 점근분산의 합과 각 부품의 가속인자에 관한 최우추정량의 점근분산의 합을 구하여 이를 최소가 되게 하는 최적변환시점의 결정방법을 제안하였다.
최근 입체 콘텐츠 및 디스플레이의 지속적인 발전과 관심도가 증가하고 있고, 입체 변환에 대한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 단일 카메라로부터 획득한 다수의 영상을 이용하여 최적의 입체영상을 선택하는 방법에 대하여 제안한다. 이러한 방식은, 스테레오 카메라를 이용하여 입체를 제작하는 방식과 단일 영상의 깊이 정보를 이용하여 입체로 변환하는 방식의 단점을 없애고 장점을 가져올 수 있다. N 장의 영상을 획득한 후, 에지의 방향성을 계산하여 주각을 구한다. 또한 임의의 두 장을 선택한 후 두 영상에 대한 프로젝션 데이터를 구하여 상관관계를 계산한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 구한다. 이 두 가지 변수를 이용하여 최적의 입체영상을 선택하고, 입체로 시청 가능하도록 보정한 후 입체영상으로 제작한다. 실험에서는 분석을 수행하여 성능을 평가한다.
미래의 전력 시스템은 환경과 기술적인 이유로 인해 더욱더 많은 분산전원을 이용하게 될 것이다. 분산전원은 서로 다른 특징을 가지고 있고 또한 배전계통에서 기존의 계통운영과는 다른 형태로 운전될 것이다. 이런 관점에서 다수의 분산전원을 모아 하나의 가상의 발전소로 운영하는 개념이 등장하게 되었는데, 이를 Virtual Power Plant(VPP)라고 한다. VPP는 매니지먼트 시스템이 관리하는 여러 클러스터들로 이루어져 있으며 이들 클러스터들은 각각 여러 종류의 분산전원으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이루는 분산전원을 어떻게 운영하는 것이 최적의 경제적 효율을 지닐 수 있을 지에 대해 논의하게 될 것이다. 디젤 발전기의 출력의 경우 그 소유자에 의해 제어가 가능하지만, 태양광 발전 시스템의 경우 기상 상태에 따라 그 출력이 결정된다. 따라서 이러한 각각의 특성을 고려하여 본 논문에서는 디젤, CHP(Combined Heat and Power), 보일러, 태양광발전으로 구성된 복합 시스템에서 각 시간별로 수용가의 전력 및 열 수요와 분산전원의 에너지 생산을 비교하여 VPP 최적 운영 계획을 구성하였다.
본 논문에서는 기본적으로 라우팅(routing) 메커니즘을 이용하는 개미 알고리즘(ant algorithm)을 이용하여 실시간으로 변화하는 교통 상황과 U턴, P턴 및 회전제약(좌회전 및 U턴 금지)을 고려하여 다수의 최적경로를 제한된 시간내에 탐색제시 할 수 있는 경로 유도 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 기존 최적경로알고리즘과 비교하여 회전 제약 상황을 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 장점이 있다.
에너지 효율이 강조되는 요즘, 전력계통의 손실을 최소화시킬 수 있는 분산전원 최적 출력 운전은 에너지 효율 향상에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 다수의 집중부하를 갖고 있는 방사형 배전계통에 분산전원이 연계됐을 때를 가정하였고 계통 해석을 위해 Dist Flow 방법을 이용하여 계통의 조류계산을 하였다. 분산전원의 최적 출력식을 증명을 통해 도출하였고 시뮬레이션 프로그램 PSCAD /EMTDC으로 검증하여 보았다. 또한 최적 출력을 통해서 전압 profile이 향상되는 것을 볼 수 있었다.
주문생산 기업은 공급체인망의 협력적 관계에 있는 협력공급자로 부터 안정적으로 부품을 조달받거나, B2B 조달시장에서 다수 입찰공급자의 가격경쟁을 통하여 부품를 구매한다. 그런데 하나의 제품이 다수 부품으로 구성된 경우, 부품조달은 한가지 방법에만 의존하기는 힘들다. 또한 한 제품을 구성하는 부품들은 서로 일정 비율로 사용되는데 공급자들의 자원 한계로 인해 부품조달에 원활하지 못할 때, 부품들은 서로 납품량에 영향을 미친다. 이 경우, 협력공급자와 입찰공급자들을 동시에 고려하여 협력공급자의 납품수량과 입찰공급자의 낙찰 및 납품수량을 결정하는 효율적인 최적공급자 선정방법이 필요하다. 이에 본 연구는 주문생산 기업이 부품조달을 위한 최적공급자 선정을 위해 최대이윤을 목적으로 하면서 협력적 요인, 경쟁적 요인, 통합요인의 구매조건을 만족하는 협력공급자 기반의 입찰공급자 낙찰을 위한 최적화 통합모형을 제안한다.
조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)[3]과 Local Search Heuristic Algorithm[8]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로, 다수의 Ant들이 Tour들을 찾는 ACS(Ant Colony System) Algorithms[4][6][7]을 소개하고, ACS에서 Global Optima를 찾는 과정에서, 이미 이루어져 있는 Ant들의 Tour결과들을 서로 비교한다. Global Updating Rule에 의해 Global Best Tour 에 속해 있는 각 Ant Tour의 edge들을 update하는 ACS Algorithm에, 각 루프마다 Ant Tour들을 우성과 열성 인자들로 구분하고, 각각의 우성과 열성 인자들에 대해서 Global Updating Rule에 기반한 가중치를 적용(Weight Updating Rule)하므로서 기존의 ACS Algorithm보다 효율적으로 최적 해를 찾아내는 방법에 대해서 논하고자 한다.
MicroRNA(miRNA)는 단일가닥 RNA 분자로서 유전자 발현을 제어하는 조절인자이다. miRNA에 의해 조절되는 대부분 유전자는 다수의 miRNA에 의하여 조절되어질 수 있기 때문에 최적 miRNA의 선별은 매우 중요하다. 본 연구에서는 먼저 면역 및 발생관련 유전자 상호작용 네트워크를 구축하였다. 이 네트워크에 miRNA 정보를 추가함으로써 유전자간의 상호작용 뿐만아니라 유전자와 miRNA의 상호작용을 분석할 수 있는 기반을 조성하였다. 복잡한 네트워크를 단순화시켜 기능 모듈과 구조 모듈을 도출하고 이로부터 핵심 유전자를 조절하는 최적 miRNA를 예측하였다.
최근에 WIFI를 사용하여 무선 인터넷을 접속하는 기기들의 증가로 인터넷을 사용하는 기기는 갈수록 증가하고 있다. 이에 맞춰 유무선 공유기의 수도 증가하고 있다. 본 논문에서는 핸드폰 사용자들이 WiFi 환경하에서 최적의 AP에 접속할 수 있도록 WiFi 기상도를 설계하고 구현하였다. 구현된 앱을 활용하여 사용자들은 주변의 AP 정보를 서버에 전달하는 센서 역할을 하며 다수의 사용자들에 의해 수집된 정보는 빅데이터 분석을 통해 최적의 AP를 선정할수 있는 정보로 분석되어 사용자들이 최적의 AP에 접속할 수 있도록 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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