이글의 기본적인 목적은 2치를 포함한 다치 논리 체계들간의 관계를 검토하는 데 있다. 이를 위하여 여기서는 명제를 대상으로 한 형식 의미 해석체계들 간에 고러해야 할 의미론적 확장 개념을 분명히 하였다. 구체적으로 다음의 두 작업이 수행되었다 첫째로 2치와 다치 논리 또는 다치 논리들간에 적용될 만한 의미론적 확장 개념을 의미해석의 바탕을 이루는 진리치 함수와 진리연산에 맞게 정의하였다. 둘째로 정의의 적합성을 확장, 비확장 사례 증명을 통해 예증해 보였다.
지구물리학적 연구에서 있어서 가장 중요한 목적 중의 하나는 지각과 상부 맨틀의 상세한 구조를 규명하는 것이다. 3성분의 지진기록을 이용하여 관측소 하부의 지각구조를 연구하는 몇 가지 방법들이 개발되었으며, 수신함수분석(receiver function analysis)이 가장 널리 사용되고 있다 (Phinney, 1964: Burdick and Langston, 1977: Owens and Crosson, 1988). 수신함수는 원거리 지진의 P파와 관측소 하부의 Moho면에서 전환된 Ps 전환파를 이용하여 관측소 하부의 지각구조를 계산하는 것이다. (중략)
전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.
본 연구에서는 (1) 삭도설계에 더욱 정확한 값을 얻기 위하여 엄밀해를 가진 현수곡선이론을 바탕으로 하여 설계변수들과의 관계를 유도 및 체계화 시켰다. (2) 다목적 함수를 벡터최소화함에 따라, 얻어지는 Pareto 최적해를 구할 수 있었다. Pareto 최적해를 구하는 방법에는 중첨법, 제한법, 추정법이 있다. 여기서는 삭도의 최적화에 대한 특성과 평가값은 서로 복잡한 trad off관계를 가지고 있으므로 다목적 인 두개의 목적함수에 중첩시켜 단일목적 함수로 변환하는 가운데 Kunn-Tuck최적생의 필요조건을 적용하면 목적함수의 값 범위를 해석적으로 정하고 Pareto최적해 집합을 해석적으로 구한다. (3) 이들의 해석에 관한 수치예를 들어 설계에 기준이 되는 로 우프의 규격과 초기장력을 결정하였다.
본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.
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.
본 논문의 목적은 삼각함수의 학습에 테크놀로지가 기여할 수 있는 방법적인 측면과 인지적인 효과를 명시하는 것이다. 테크놀로지가 삼각함수의 학습에 기여할 수 있는 네 가지 방법론적인 면을 '수학과 학생들의 실제 경험의 연결', '수학적 대상과 수학적 관계의 구체화', '수학의 다양한 표현 체계의 연결', '사고력 중심의 수학교육 추구'의 관점에서 논한다. 이 네 가지 방법론적인 측면 중 '수학적 대상과 수학적관계의 구체화'와 '수학의 다양한 표현 체계의 연결'을 중심으로 삼각함수의 학습법을 예시하면서 이 두 가지 방법이 어떻게 인지적으로 기여하는지를 보여준다.
SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
본 연구는 유연 생산 시스템에서 버퍼 할당 최적화 알고리즘을 제시한다. 기존의 연구들과는 달리 제안된 알고리즘은 시스템의 복잡성과 Combinatorial특성을 모두 다를 수 있다. 알고리즘은 시뮬레이션을 사용하여 시스템의 복잡성을 모델링하고 수정된 유전 알고리즘을 사용하여 Combinatorial특성을 다루며 버퍼를 최적으로 시스템에 할당하게 한다. 제안된 알고리즘은 첫 번째 제한된 버퍼가 있는 상황에서 시스템 Output을 최대화하는 목적함수를 사용하여 최적 버퍼할당을 찾아내는 것과, 두 번째 원하는 Output을 달성할 수 있는 최소의 총 버퍼 수와 할당을 찾아내는 두 가지 목적함수에 적용된다. 마지막으로 유연 생산 시스템의 성능을 결정짓는 다른 요소들과의 관계를 살펴보기 위해 무인 운반 시스템의 발주방식과 무인 운반차의 수 등을 변화시켜 실험을 수행하고 그 결과를 분석한다.
분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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