그리드 컴퓨팅은 방대한 데이터 저장 공간과 고성능 연산능력을 요구하는 작업에 적합하다. 동적계획법(dynamic programming)은 방대한 크기의 동적 테이블(dynamic table)을 구성하여 최적해(optimal solution)을 찾기 때문에 그리드에서 수행하기에 적합한 작업이다. 본 논문에서는 동적 테이블을 구성하고 분산 배치하는 할당 정책을 제안한다. 그리고 동적계획법 기반의 어플리케이션을 그리드에서 효율적으로 수행할 수 있는 그리드 시스템 구조를 제안한다.
수자원 부족과 개발비의 앙등은 관리상의 문제를 제가하고 있다. 일반 관리가 그러하듯이 물의 관리도 목적하는 바의 계량화 작업이 따르게 되고 수학적이 모형의 복잡성 때문에 컴퓨터를 사용하게 된다. 그 모형이 비선형 함수관계를 갖고 있으며 복잡한 제약조건이 부가될때 컴퓨터를 사용하기 위해 선행되어야할 작업은 통일된 알고리즘을 정하는 일이다. 위와 같이 문제의 해결에 이용되어온 기존의 동적계획법은 두 가지의 제한점을 가지고 있다. 즉, 변수를 이산화 해야하며 제약조건의 처리가 불가능 하다는 점이다. 현재까지 애용되고 있는 미분동적계획법에 의해 개발된 방법들 조차도 제약조건의 처리가 미흡하다. 본 논문에서는 위와 같은 어려움을 극복하고 저수지군의 다목적 다단계 제어에 응용할 수 있는 새로운 동적최적화 모형을 제안하였으며 본 논문에서 제안한 방법이 다른 대안들에 비해서 우월함을 입증하였다(즉, 기존의 문제를 본 방법에 의해 수치실험한 결과 기존 동적최적화 기법의 제약이 해소되었고 더 좋은 목적함수 값을 얻었다).
본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.
An autonomous navigation technology for the mobile robot is investigated in this paper. The proposed robot path planning algorithm employs the dynamic programming to find the optimal path. The algorithm finds the global optimal path through the local computation on the environmental map. Since the robot computes the new path at every point, it can avoid the obstacle successfully during the navigation. The experimental results of the robot navigation are included in this paper.
The objective of this study is to find the optimal operational planning of the hybrid cooling system, which is combined by ice storage system and the absorption chiller. The optimization technique used in this study is dynamic programming. The objective function is summed cost during a day including charge and discharge periods of ice storage system and operation time of absorption chiller. Assuming that initially ice storage tank is stored fully and the cooling load is perfectly predicted for the operational planning. This method provides the most efficient and economic combination of equipment operational planning for cooling with respect to energy consumption cost.
차량 등 객체를 추적하기 위한 많은 알고리즘들이 있지만 본 논문에서 제안하는 특징점 정합 알고리즘 분야는 지수 복잡도의 시간이 걸리는 작업이다. 더구나, 차량을 추적하기 위해 기존에 제안되었던 객체 추출 등 영상 전처리 알고리즘 또한 상당한 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 도로상에서 많은 차량들의 이동 궤적을 빠르고 효율적으로 추적하기 위한 방법을 2단계로 제안한다. 1단계로 객체 탐지가 아닌 번호판 영역을 먼저 탐지한 후 특징점을 추출하는 단계하고, 2단계로 특징점들을 정합하기 위한 비용산정식을 구한 후 동적계획법을 이용하여 효율적으로 차량을 추적할 수 있는 방법을 제안한다.
영상 모자이크 작업에서 두 영상 간의 경계선이 보이지 않는 최적의 seam-line을 구하기 위해 화소값 차이 변환과 동적계획법 이용 알고리즘을 제안하였다. 영상 간의 경계선은 두 영상의 화소값 차이가 적은 화소를 따라 형성되는 것이 시각적 부담이 적다. 이 화소들을 연결하는 것은 최적 경로를 찾는 알고리즘을 이용할 수 있다. 최적 경로 결정에 효과적인 동적계획법을 seam-line 결정에 직접 적용하변 화소값의 차이뿐만 아니라, seam-line의 길이에 따라 영향을 받는 거리영향문제가 발생한다. 이 논문에서는 적응적 변환함수를 사용하여 비용 변환을 수행하고, 변환된 비용공간 상에서 동적계획법을 적용하여 거리영향이 억제된 최적 seam-line을 구할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 결정된 seam-line을 평가하기 위해 일정한 개수의 상위 화소값의 차이를 누적한 값(SFBPD)을 척도로 제시하였다. 제안한 seam-line 결정방법을 다양한 종류의 영상에 대해 적용 실험하였으며, 시각적 및 SBPD 값에 의한 수치적 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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