본 연구의 목적은 매 주기마다 교차로에 출입하는 차량의 도착률을 근거로 다음 주기의 대기차량 길이와 평균지체도를 예측하여 대기차량길이와 평균지체도를 최소화하는 이중목적 변동주기 기반의 동적 신호시간 결정모형을 개발하고 유전자 알고리즘을 이용하여 신호 최적화 모형을 구축하는데 있다. 본 논문에 적용된 주기변동기반 시스템은 기존의 고정주기, 고정 현시값을 적용해서는 실제 현장에서 교통상황의 변화에 적응하기 어렵기 때문에 매 주기마다 교통수요에 근거하여 주기길이와 현시길이를 조정하여 교차로 교통신호운영을 최적화 하는 것이다. 또한 목적함수 값으로 평균지체도와 평균대기차량을 동시에 적용함으로써 교차로 막힘이나 타 교차로의 신호운영에 악영향을 미치치 않으면서 최적의 신호운영을 가능하게 하는 것이다. 본 모형의 적용결과 비포화상태나 포화상태의 경우 모두 TRANSYT-7F나 PASSER-II보다는 동적으로 신호를 계산하는 본 모형이 대기차량수와 통과차량수, 지체도에 있어서 더 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 이중목적함수를 적용한 결과 두 가지 목적함수값에서 서로 상쇄(trade-off)가 되며 양자를 모두 고려할 수 있는 현시길이와 주기길이를 찾을 수 있다는 것을 보여주었다. 본 연구결과 지능형 교통체계로서 실시간 신호최적화에 유용하게 적용될 수 있는 첨단교통신호 모형으로 주기변동기반 및 다중목적 신호최적화모형의 적용 가능성을 보여준 것으로 판단된다.
다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 최적화하는 입력변수의 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 다중반응표면 최적화를 위해 제안된 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 구성요소인 제곱편차와 분산에 서로 다른 가중치를 부여하는 방법이다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여, 개별 반응변수의 WMSE를 구성한 후 이들의 가중합을 최소화하는 가중합 기반 WMSE 최소화법이 제안되었다. 그러나 가중합 기반법은 목적함수 공간에서 볼록하지 않은 구간이 있고 이 구간에서 가장 선호되는 해가 존재할 경우 이 해를 찾아내지 못한다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 가중합 기반법의 한계점을 극복하기 위하여 Tchebycheff Metric 기반 WMSE 최소화법을 제안하고자 한다.
프로브(probe) 디자인은 성공적인 DNA 마이크로어레이(DNA microarray) 실험을 위해서 필수적인 작업이다. 프로브가 만족시켜야 하는 조건은 마이크로어레이 실험의 목적이나 방법에 따라 다양하게 정의될 수 있는데, 대부분의 기존 연구에서는 각각의 조건에 대하여 각자 독립적으로 정해진 한계치(threshold) 값을 넘지 않는 프로브를 탐색하는 방법을 취하고 있다. 그러나, 본 연구에서는 프로브 디자인을 두가지 목적함수를 지닌 다중목적함수 최적화 문제(multiobjective optimization problem)로 정의하고, ${\epsilon}$-다중목적함수 진화 알고리즘(${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm)을 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 19종류의 고위험군 인유두종 바이러스(Human Papillomavirus) 유전자들에 대한 프로브 디자인과 52종류의 애기장대 칼모듈린 유전자군(Arabidopsis Calmodulin multigene family)에 대한 프로브 디자인에 각각 적용되었다. 제안한 방법론을 사용하여 기존의 공개 프로브 디자인 프로그램인 OligoArray 및 OligoWiz에 비해 목표유전사에 더 적합한 프로브를 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.
The present paper deals with a multiobjective optimization method based on the co-evolutionary genetic strategy. The co-evolutionary strategy carries out the multiobjective optimization in such way that it optimizes individual objective function as compared with each generation's value while there are more than two genetic evolutions at the same time. In this study, the designs that are out of the given constraint map compared with other objective function value are excepted by the penalty. The proposed multiobjective genetic algorithms are distinguished from other optimization methods because it seeks for the optimized value through the simultaneous search without the help of the single-objective values which have to be obtained in advance of the multiobjective designs. The proposed strategy easily applied to well-developed genetic algorithms since it doesn't need any further formulation for the multiobjective optimization. The paper describes the co-evolutionary strategy and compares design results on the simple structural optimization problem.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 rural Postman problem with Time windows(RPPTW) 해법을 위해 유전자 알고리즘에 사용되는 교차 연산자를 제안하고, 기존의 교차 연산자와 비교한다. RPPTW는 다중목적 최적화 문제로서, Rural Postman Problem(RPP)에 서비스 시간 제한을 위한 시간 윈도우(Time Windows)를 두고 제한된 시간 내에 서비스를 받을 수 있도록 구성된 문제이다. 따라서, RPPTW는 주어진 시간 내에 서비스를 받으면서 최소 비용으로 라우팅을 하는 다중 목적 최적화 문제이다. 다중 목적 최적화 문제인 RPPTW를 해결하기 위해서는 Pareto-optimal 집합을 구해야 한다. Pareto-optimal 집합은 각 목적값들의 우수성을 비교할 수 없는 집합이다. 본 논문에서는 12개의 임의로 생성된 문제들에 대해 3개의 교차 연산자를 사용하여 실험을 하여 그 결과를 비교하였다. 본 논문에서 사용된 교차 연산자들은 PMX(Partially Matched Exchange), OX(Order Exchange), 그리고 본 논문에서 제안한 MOX(Modified Order Exchange)이다. 각 문제들에 대한 실험 결과를 통해서 RPPTW를 위한 교차 연산자 중에 본 논문에서 제안한 MOX방법이 효율적임를 알 수 있었다.
본 논문에서는 캐비테이션 터널에서의 소음계측용 청음기 배열 설계를 위한 최적화 기법을 제안하였다. 제안된 최적설계 기법은 배열 설계인자 및 목적함수 정의 그리고 최적화 알고리즘 적용 등의 내용으로 구성되어 있다. 설계인자 정의는 원형배열, 나선배열, 다중나선배열을 대상으로 하였다. 목적함수는 주엽의 빔폭과 최대 부엽 크기를 동시에 고려할 수 있도록 정의하였다. 최적화 알고리즘으로는 광역 최적화 기법의 일종인 VFSR 기법을 적용하였다. 최적 설계기법을 각 배열에 적용 후 도출된 최적 배열을 대상으로 최대 부엽크기 및 주엽의 빔폭을 분석하였다. 끝으로 캐비테이션 터널 내부의 다중반사를 고려한 빔형성 결과 평가를 통해 본 기법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 에너지 효율을 향상시키기 위하여 zero-forcing beamforming (ZFBF) 전처리 필터 기반의 기지국 활성 안테나 수 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 최적의 안테나 수를 찾는 연산과정의 복잡도를 줄이기 위하여 사용자의 순시 채널 이득 대신 ZFBF의 평균 채널 이득을 사용한다. 그리고 분수함수 형태의 목적함수를 차를 이용한 목적함수로 변환하여 최적의 안테나 수와 최대 에너지 효율을 찾는 과정을 반복 수행하여 문제를 해결한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 에너지 효율은 exhaustive search 방법으로 찾은 최대 에너지 효율과 거의 동일함을 확인한다.
본 연구에서는 벽걸이 모니터 브라켓 암의 다중목적 근사최적설계를 수행하였다. 이를 위해 브라켓 암의 자유도를 고려하여 평면내의 회전 각도를 선정해 응력과 처짐량이 크게 발생하는 경우에 대한 최적화 문제를 정식화 하였다. 직교배열표와 반응표면법을 사용하여 평균 및 파라미터 분석을 통해 성능지수에 대한 설계변수 민감도를 확인하였으며, 중심합성계획법과 D-최적 계획법을 사용하여 목적함수와 제한조건함수에 대하여 반응표면 근사모델을 생성하고 $R^2$ 값을 통해 정확도를 평가하였다. 이를 비지배 분류 유전알고리즘에 적용하여 최적화를 수행하고 유한요소해석을 통해 검증하였다. 또한, 중심합성 계획법과 D-최적 계획법을 이용한 최적해를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 다중 엑세스 포인트 환경에서 전송전력, 수신필터, 엑세스 포인트 선정 최적화 알고리즘을 제안한다. 최종목적은 신호대간섭비를 유지하면서, 전송전력의 총합을 최소화하는 것이다. 증명을 통해서 제안하는 알고리즘은 최소전력에 수렴함을 보인다. 제안하는 알고리즘이 기존에 제안되었던 두 개의 알고리즘인 1)전송전력과 최소제곱평균오차(MMSE) 수신필터 최적화 알고리즘, 2) 전송전력 최적화 알고리즘보다 전송전력 소모량에서 성능이 우수함을 실험을 통해서 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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