본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.
수중음향통신 채널은 다중 경로 전달이 주요 장애 요인이 되며, 일반적으로 이러한 문제점을 극복하기 위해 등화기가 적용된다. 본 논문에서는 결정 궤환 등화기의 탭 길이를 유전자 알고리즘을 통해 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리즘의 유전 정보를 전방향 필터와 후방향 필터의 길이로 입력받은 후, 목적함수에 따라 훈련 신호 구간에서의 BER(bit error rate)을 계산하여 필터 길이를 최적화한다. 목적함수는 결정 궤환 등화기, BER 계산으로 설정되었다. 실험 결과, 수심 25 m에 배치된 수신기에 수신된 신호에 훈련 신호만을 이용하였을 때, BER이 0.0355로 나타났다. 모든 데이터를 목적함수 내의 BER계산에 이용하였을 때, BER이 0.0215로 나타났다.
본 논문에서는 퍼지결정법을 적용한 유도전동기의 최적설계 방법을 제시하였다. 이 방법은 설계자의 경험, 관점, 판단을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 다목적 최적설계에 쉽게 적용가능하다. 특성 해석방법은 등가 자기회로법이며, 설계방법은 기존 설계법 중의 하나인 D$^{2}$L 법에 퍼지 결정법과 최적화 루틴을 결합하였다. 사용한 최적화 알고리즘은 확률론적 최적화기법인 (1+1) Evolution Strategy(ES)를 이용하였다. 제안된 알고리즘은 유도전동기의 무게최소화와 동시에 주요 동작점에서의 효율, 역률을 최대화 설계하는 다중목적 최적설계에 적용되었다.
The investigation deals with the process design in cold rolling mill of electric plant. In this study, multiple objective optimization is conducted by a genetic algorithm, where the fitness values are evaluated on the basis of one - dimensional model of flat rolling. The approach is applied to the determination of the process conditions which are optimal with regard to minimization of roll power and maximization of productivity.
다중 엑세스 포인트 환경에서 전송전력과 최적의 엑세스 포인트를 선택하는 문제를 연구한다. 본 연구는 지난 연구결과를 확장하여 TA 링크와 AT 링크에서 전송전력과 엑세스 포인트를 함께 최적화한다. 목적은 모든 단말이 요구하는 최소의 신호대 간섭비를 유지하면서, 총 전송전력을 최소화하는 것이다. TA 링크와 AT 링크 모두에서 제안하는 반복적 기법을 통해서 최적화된 결과값에 수렴함을 증명한다. 실험결과를 통해 1) 전송전력과 엑세스 포인트를 동시에 최적화하는 방법이 전송전력만을 최적화하는 방법보다 전송전력 소모에 이득이 있음을 확인하였다. 또한, 2) 다중 엑세스 포인트 환경에서는 TA 링크와 AT 링크에서의 알고리즘의 결과값인 전송전력 벡터와 엑세스 포인트 벡터는 쌍대성이 성립하지 않음을 확인하였다.
다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.
무인 운반차량 시스템 (AGV System) 의 이용도가 날로 증가함에 따라 시스템의 최적화 및 운영 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 AGV System에서 사용하는 Routing 및 Scheduling 정책들을 연구하고 이를 개선할 수 있는 새로운 방안을 모색한 후, 컴퓨터 모델링 기법을 이용한 보다 객관적인 시뮬레이션을 수행하여 최적의 AGV System과 그에 적합한 운영 정책을 제시하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문은 크게 AGV Routing 과 Scheduling에 관한 연구로 나누어진다. AGV Routing은 AGV의 이동경로를 설정하는 것으로서 충돌 방지 (Collision Avoidance)와 최단경로 탐색 (Minimal Cost Path Find) 이라는 두 개의 주요 알고리즘으로 이루어진다. AGV Scheduling 은 장비의 공정시간과 AGV의 Loading/Unloading, Charging 시간으로 인해 불규칙한 Event 가 일어났을 경우 AGV 각각의 Jop을 알맞게 선정해주는 정책을 말하며 일반적으로 AGV Selection Rule, Charging Rule이 여기에 속한다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘들이 반영된 AGV System을 컴퓨터 모델로 구축하여, 기존 시스템에서 사용되고 있는 여러 운영 정책들의 문제점들을 분석하였으며, Multiple AGV System을 최적화 시키는 운영 정책이 보다 객관적으로 제시되었다.
Electric-thermal-structural actuated compliant mechanisms are mechanisms onto which electric voltage drop is applied as input instead of force. This mechanism is based on thermal expansion of material while being heated. Compliant mechanisms are designed subjected to electric charge input using BESO(bi-directional evolutionary structural optimization) method. Reliability-based topology optimization (RBTO) is applied to the topology design of actuators. performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints. In this study, BESO method is used to obtain optimal topology of compliant mechanisms from initial design domain. PMA approach is used to evaluate reliability index. The procedure has been tested in numerical applications and compared with the results obtained by other methods to validate these approaches.
본 연구는 SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 접속기술을 사용하는 LTE(Long Term Evolution) 상향링크의 성능을 최대화하기 위한 무선자원관리(radio resource management) 기법을 제안한다. 셀간의 상호작용을 고려해야하는 다중셀(multi-cell) 시스템을 대상으로 하여 단일셀 대상의 기존 SC-FDMA관련 연구와는 차별화된다. 본 연구는 무선자원관리를 무선자원 계획단계(planning phase)와 운용단계(operation phase)로 구분하여 정의한다. 계획단계는 마스터 eBN(evolved-NodeB)가 소속된 eNB에 연속적인 무선자원(RB; radio bearer)를 배정하기 위한 것이고 운용단계는 eNB가 마스터 eBN로부터 배정받은 RB를 단말기에 할당하기 위한 것이다. 두 단계에 대하여 각각 최적화 문제를 모형화하고 각 모형에 대한 탐색적 해법을 제시한다. 제시하는 해법은 인접해중에서 목적함수 개선치가 가장 높은 방향으로 이동하는 일반적인 형태를 띄고 있다. 다수의 실험결과를 통하여 두 알고리즘의 성능과 특징을 분석하였다. 본 연구는 다중셀 SC-FDMA 시스템을 대상으로 효율적인 무선자원 관리 기법을 개발하기 위한 연구에 선구자적인 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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