Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.203-206
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2002
동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.6
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pp.737-742
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2011
Navigation problems include the task of determining the control input under various constraints for systems such as mobile robots subject to uncertain disturbance. Such tasks can be modeled as constrained stochastic control problems. In order to solve these control problems, one may try to utilize the dynamic programming(DP) methods which rely on the concept of optimal value function. However, in most real-world problems, this trial would give us many difficulties; for examples, the exact system model may not be known; the computation of the optimal control policy may be impossible; and/or a huge amount of computing resource may be in need. As a strategy to overcome the difficulties of DP, one can utilize ADP(approximate dynamic programming) methods, which find suboptimal control policies resorting to approximate value functions. In this paper, we apply recently proposed ADP methods to a class of navigation problems having complex constraints, and observe the resultant performance characteristics.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using real-time traffic data collected from Freeway Traffic Management System (FTMS). In existing research, the micro-simulation models had been used to get a link distribution proportion by time process. Because of hi-level problem between the traffic flow model and the optimal OD solution algorithm, it is difficult for the existing models to be loaded at FTMS. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a genetic algorithm. The proposed methodology is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea.
The dynamic geometric environment plays a positive role in solving students' geometric problems. Students can infer invariance in change through dragging, and help solve geometric problems through the analysis method. In this study, the continuous spectrum of the dynamic geometric environment can be used to solve problems of students. The continuous spectrum can be used in the 'Understand the problem' of Polya(1957)'s problem solving stage. Visually representation using continuous spectrum allows students to immediately understand the problem. The continuous spectrum can be used in the 'Devise a plan' stage. Students can define a function and explore changes visually in function values in a continuous range through continuous spectrum. Students can guess the solution of the optimization problem based on the results of their visual exploration, guess common properties through exploration activities on solutions optimized in dynamic geometries, and establish problem solving strategies based on this hypothesis. The continuous spectrum can be used in the 'Review/Extend' stage. Students can check whether their solution is equal to the solution in question through a continuous spectrum. Through this, students can look back on their thinking process. In addition, the continuous spectrum can help students guess and justify the generalized nature of a given problem. Continuous spectrum are likely to help students problem solving, so it is necessary to apply and analysis of educational effects using continuous spectrum in students' geometric learning.
필자는 동적계획법의 장점을 취하고 단점을 보완하기 위하여 새로이 다중동적계획법을 개발하여 그 이론적 장점을 증명하고 이 기법을 한강계 수자원의 최적 다목적 이용 문제에 적용한 결과 그 효용성이 입증되었으므로 아래에 이 다중동적계획법의 원리에 대하여 소개코자 한다. 그런데 다중동적계획법을 종전의 동적계획법의 원리에 바탕을 두고 있으며 또 다중동적계획의 제1과정은 동적계획법과 완전히 일치하므로 우선 동적계획법이 기본원리에 대하여 약술한 다음 다중동적계획법에 대하여 기술하기로 한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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pp.469-470
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2014
동적 무기할당 문제는 전형적인 NP-완전 문제로써 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이는 매우 시간 제약적인 문제로써 가능한 단 시간 내에 적절한 무기할당 및 대응을 도출하여야 하지만 매우 유동적인 전장 환경에서 이는 쉽지 않다. 최근 이와 같이 높은 복잡성을 가진 빅데이터를 기반으로 하는 응용에서 분산 처리 시스템을 활용한 분석 및 처리에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있고, 대표적인 프레임워크로써 맵리듀스가 활용되고 있다. 그러나 맵리듀스는 전체 데이터에 대한 일괄 처리 기능만을 제공하므로 동적 데이터에 대한 유전자 알고리즘의 수행이 쉽지 않고, 최종 결과 도출에 여전히 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘 기반의 동적 무기할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘의 연속적인 데이터 처리의 지원을 위해 새롭게 추가 및 제거된 무기-표적 데이터만을 분석하고, 이를 기 분석 완료된 데이터와 결합하여 최종 결과를 도출한다. 이를 통해, 신속한 동적무기할당의 수행이 가능하다.
탄성체에서 파의 흐름, 층류 그리고 난류에서 전단층과 같은 많은 동적문제들을 유한요소성 또는 차분법으로 해석할 때 자동분할기법이 문제의 해의 정확도를 크게 향상 시켜왔다. 일정한 속도로 움직이는 열원은 그 열원의 내부 그리고 주위에서 높은 변화도를 발생 시킨다. 이렇게 변화도가 심한 부분은 유한요소법으로 해석할 때 적절하고 세밀하게 분할 된 요소만이 만족시런 해를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 공간-시간 영역에서 변화도의 크기에 따라 시간간격이 임의로 조정되는 자동 시간간격 조정법을 발전시켰다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.703-705
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2005
연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.11
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pp.2997-3009
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1998
독자-필자 문제(readers-writers problem)를 위한 기존의 스케쥴링 정책들은 대부분 독자나 필자 중 어느 한 쪽에 편향된 처리 성향을 가지고 있기 때문에 응답 시간이나 처리량, 둘 중 하나의 성능이 상당히 좋지 않은 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하고자 새로룬 동적 스케쥴링 정책인 CAP(Counter-based Adaptive Priority)을 제안한다. CAP은 동시에 수행될 수 없는 필자에게 가중치를 주는 기법과 소수의 독자를 무작정 지연시키는 것을 막기 위한 에이징(aging) 기법을 동적으로 결합하여 사용하고 있다. CAP은 기는(starvation) 문제를 가지고 있지 않으며 주어진 상황에 동적으로 대응하는 능력을 가지고 있기 때문에 처리량과 응답 시간 모두 FCFS에 비하여 더 우수하다. 제안된 정책에 대한 효과성을 입증하기 위하여 세마포어 기반의 해법을 제시하고 사건-기반 시뮬레이션을 사용하여 기존의 정책들과 성능을 비교하였다.
동적탄소성 균열전파 문제는 매우 복잡한 문제이며 따라서 아직까지 이론적으로 명쾌한 해가 발표되지 못하고 있는 형편이다. 따라서 실험적인 연구는 아주 미비하며 다만 몇편의 논문만 발표되고 있는 편이다. 여기서는 Lee(47)의 실험적인 연구내용 및 연구결과를 간단히 강의하기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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