DNA 컴퓨팅은 차세대 컴퓨팅 방법으로서 주목받고 있으나, 실제 생화학 분자인 DNA의 특성에 의한 오류 가능성을 내포하고 있다. 근래에 들어 이러한 문제점을 극복하고 DNA 컴퓨팅의 신뢰도를 향상시킬 방법으로서 실험에 사용될 DNA서열의 생성 단계에서 그 오류의 가능성을 예측하고 이를 최소화하고자 하는 방법이 많이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 DNA서열의 적합도를 측정할 함수를 적절하게 정의할 경우 서열 생성 문제가 수치 최적화 문제로 쉽게 환원될 수 있음에 주목하고 이러한 관점에서 실제 실험에서 발현되는DNA의 다양한 특징을 반영하고 그 최적화를 위하여 다중 목적 함수 진화 알고리즘을 적용하고자 시도하였다. 구현된 알고리즘은 진화의 각 단계마다 우열을 판별할 수 없는 여러개의 서열 묶음을 효과적으로 찾아내었다.
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.
다중스레드 모델은 긴 메모리 참조 지체 시간과 동기화의 문제점을 해결할 수 있다는 점에서 대규모 병렬 시스템에 매우 효과적이다. 다중스레드 병렬기계를 위하여 Non-Strict 함수 프로그램을 번역할 때 가장 중요한 것은 순차적으로 수행될 수 있는 부분을 찾아내어 스레드로 분할하는 것이다. 스레드 분할의 목적은 스레드의 크기를 크게 만들어 Non-Strict 함수 프로그램이 수행되는 동안 발생하는 동기화 횟수와 스레드간의 문맥 전환 횟수를 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 Non-Strict 함수 프로그램을 보다 큰 스레드로 분할하는 조건식의 스레드 분할 알고리즘을 제안한다.
TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)는 상충되는 다수의 속성이 존재하는 상황에서 의사결정이 요구되는 다속성 의사결정법(Multi Attribute Decision Making) 중 하나이다. 이는 선택된 대체안이 최선의 이상적 대체안으로부터 가장 가까운 거리에 위치해야 하고, 동시에 부정적으로 이상적인 대체안으로부터는 가장 멀리 위치해야 한다는 논리에 입각한 의사결정 기법이다. TOPSIS 는 최소화와 최대화가 공존하는 다목적함수 형상 최적설계에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 TOPSIS 와 베지어 곡선(Rational Bezier Curve)을 적용하여 CRT(Cathode Ray Tubes) 후면유리의 다중목적 형상최적설계를 수행하였다. 무게와 1 차 주응력의 두 가지 다중목적 함수를 최적화하기 위하여, 다중목적 함수의 성능지표를 TOPSIS 의 상대적 근접도로 정의하고 이를 반응표면모델로 구성하여 다중목적 형상최적설계가 가능한 방법론을 제안하였다. 이를 통해 하나의 최적해가 아닌 최적해의 군이 선정되어, 무게와 주응력 최적해의 모순관계를 확인하면서 다양한 설계요구 스펙을 만족시켜줄 수 있는 방안을 설계자가 스스로 선택하도록 하였다.
본 논문은 Slotless BLDCM의 발열특성에 고려하여 열 발생을 최소화 하고자 다중 반응표면법을 적용하여 모터의 형상 및 권선 사양의 최적 선정에 관한 연구이다. 본 연구에서는 전류밀도의 최소화를 목적함수로 하여 형상 및 권선 사양의 최적화를 실시하였다. 변수에 대한 영향도의 분석은 전자계 해석을 통한 결과값을 통하여 실시하였으며, 열적 특성을 파악하기 위해서 전자계-열계의 해석을 통해서 최적값의 열적 안정성을 파악하였다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
많은 임상적 상태에서 ECG신호는 진단을 목적으로 기록된다. 또한 정확한 임상해석을 위해 데이터는 높은 해상도와 샘플링율이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다중웨이브렛 기저함수를 이용한 심전도 압축구조를 설계하여 기존의 단일 웨이브렛 기저함수와 이산 코사인 변환과 비교 분석하였다. 실험의 객관성을 위해 MIT-BIH 데이터 베이스중에서 분해도가 11[bit]이고 샘플링 주파수가 360[Hz]인 부정맥 데이터를 이용하여 모의 실험하였다. 성능평가는 재생오차에 대한 압축율로 평가하였다. 결과적으로 다중웨이브렛 기저함수를 이용한 심전도 압축구조에서 DCT보다 2배 이상의 좋은 성능평가 결과를 보였다.
본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식의 장점은 높은 주파수 효율, RF간섭에 대한 강인성, 낮은 다중 경로 왜곡 등을 들 수 있다. 다중 사용자 OFDM의 채널용량을 확대하기 위해서는 사용자간의 부채널과 비트 할당의 효율적인 알고리즘을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 다중 사용자의 전송요구량을 만족하는 최적 부채널 및 비트 할당 문제를 0-1 정수계획법 모형으로 형성하고, 원래 문제의 선형계획법 완화 (linear programming relaxation)문제를 dual-decomposition과 subgradient 알고리즘을 사용하여 해를 구하는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 또한 dual-decomposition으로 구한 목적함수값은 원래 문제의 선형계획법 완화문제의 최적목적함수 간과 동일함을 증명하였다 모의실험을 통하여 다수의 문제에 대하여 원래 문제의 최적 목적항수값에 대한 dual-decomposition으로 구한 하한의 성능을 제시하였다. MQAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하고 3개의 독립적인 Rayleigh 다중 경로로 구성된 주파수 선택적 채널을 가정한 경우 MATLAB을 사용한 모의실험에서 0-1 정수계획 법으로 구한 최적해의 성능을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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