깊이에 따른 지반의 전단파 속도(또는 전단탄성계수) 분포는 일반적인 지반 해석 설계 또는 지진해석과 같은 다양한 지반공학분야에서 사용되는 중요한 물성치이다. 이러한 지반의 전단파속도 주상도는 탄성파 탐사를 통해 결정할 수 있으며, 이를 위한 다양한 탄성파 탐사 방법이 연구개발 되어 있다. 표면파 탐사법은 모든 실험이 지표면에서 이루어지는 탄성파 탐사법들 중의 하나로서 현장 실험, 파장(또는 주파수)에 따른 표면 계측파의 위상속도 곡선인 분산곡선의 결정, 역산을 통한 대상 지반의 전단파 속도 주상도의 결정으로 동일하게 구성되어 있다. 본 논문에서는 표면파 실험을 위한 자동화된 역산 방법을 개발하였으며, 제안된 방법을 가장 최근에 개발된 표면파 탐사법들 중 하나인 HWAW(Harmonic Wavelet Analysis of Waves) 방법에 적용하였다. 제안된 방법에서는 새로운 오차함수를 제안하고 이를 이용한 유전자 알고리즘을 역산에 사용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하고자 수치모의 실험과 현장 실험을 수행하였으며, 이를 통해 제안된 방법의 현장 적용성 및 타당성을 확인할 수 있었다.
시간제한을 가지는 차량경로문제는 배송 및 물류에서 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 실제적으로 고객의 서비스를 위하여 주어진 시간 안에 출발해서 배송을 끝마쳐야 한다. 본 연구는 복수 물류센터의 최적차량경로문제를 위하여 유전자 알고리즘을 이용한 2단계 접근방법을 사용한 VRP(Vehicle Routing Problem)모델의 개발이다. 1단계로 구역별로 Clustering한 것은 복수 물류센터의 문제를 쉽게 해결하기 위해 단일 물류센터의 문제로 전환하여 모델을 개발하였다. 2단계로 시간제한을 가지는 최적차량경로를 찾을 수 있는 개선된 유전자 알고리즘을 이용하여 GA-TSP(Genetic Algorithm-Traveling Salesman Problem)모델을 개발하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 Network VRP는 ActiveX와 분산객체기술을 이용한 VRP문제의 해를 구하기 위한 전산프로그램을 개발한다.
플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.
소자 수율을 향상시키기 위해서는 웨이퍼 전체에 걸쳐 플라즈마 공정특성이 균일하게 분포되어야 한다. 본 연구에서는 Actinomeric 광 반사분광기 (Otical Emission Spectroscopy) 정보를 이용하여 식각률 비균일도에 대한 모델을 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획 법을 적용하여 수집되었다. 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 개발된 모델은 발표된 이전의 모델에 비해 17% 증진된 예측성능을 보였다.
그리드 컴퓨팅은 광범위 분산 컴퓨팅 시스템(wide area distributed computing system)으로, 고성능의 유휴 컴퓨팅 자원을 서로 공유하여 효율적으로 작업을 수행하는 것을 목적으로 한다. 그리드 컴퓨팅에서 사용자가 요구하는 자원의 검색, 선택, 할당하는 문제는 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 그리드 컴퓨팅을 지원하는 대표적인 미들웨어인 글로버스(Globus Toolkit)에서는 위와 같은 과정들이 사용자에 의해 수동적으로 이루어지며, 검색된 후보 자원의 최적 선택 방법은 제공하지 않고 있다. 본 논문에서는 글로버스에서 사용자의 요구에 의해 검색된 후보 자원들 중 최적화된 자원 선택과 할당 요청을 담당하는 최적 자원 선택 브로커를 설계하였다. 이 브로커는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 자원을 선택하므로 사용자의 임의적 자원 선택으로 인한 시스템의 성능 저하를 막아준다. 자원 검색, 선택, 할당 요청이 하나의 브로커에서 이루어짐으로써 작업 수행 시 발생하는 사용자의 불필요한 관여를 막아 작업 수행에 대한 편의성을 제공한다.
무선 센서 네트워크는 무작위로 설치된 센서 노드가 스스로 네트워크를 형성하여 수집한 환경 정보를 전송하는 네트워크이다. 센서 노드는 매우 제한된 자원으로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크는 기존 네트워크에서 사용되는 기법을 적용하기 어렵다. 특히 제한된 에너지를 가지고 동작해야 하기 때문에 전송에 소모되는 에너지를 줄이기 위한 연구와 다양한 종류의 데이터를 효율적으로 전송하여 QoS를 향상시키기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구들이 가졌던 단점을 개선하기 위해 노드에서 소모되는 에너지의 분산과 QoS를 고려한 에이전트 기반의 프레임워크를 제안한다. 에이전트의 행동을 결정하는 정책을 유전자화 시켜 각각의 에이전트가 스스로 자신의 행동을 결정하여 동작할 수 있게 하면서 유전자 알고리즘을 통해 에이전트의 정책을 최적화 할 수 있도록 하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법에 비해 본 논문에서 제안한 기법이 노드에서 소모되는 에너지를 분산시켜 네트워크의 생존시간을 연장시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 긴급한 데이터의 전송 성공률을 27%, 긴급하지 않은 데이터의 전송 성공률도 14% 향상시켜 네트워크의 QoS를 향상시켰다.
원핵생물체의 생명유지에 중요한 역할을 담당하는 유전자들을 밝히기 위해 미생물 유전체들 사이의 공통적 유전자를 파악하는 COG 알고리즘을 이용하였다. 원핵생물 711종 모두에 보존적인 것은 COG0080 (Ribosomal protein L11) 1개였다. 708종 이상의 원핵생물에 보존적인 22개의 ortholog 중 전사관련 2개, tRNA synthetase 관련4개, ribosamal large subunit 8개, ribosomal small subunit 7개였다. 700종 이상의 원핵생물에 보존적인 COG는 58개였다. 이중 리보좀을 구성하는 소단위체 등 번역 관련 COG가 50개(86.2%), 전사관련 COG가 4개(6.9%)로 나타나 생명현상에서의 단백질의 중요성을 알 수 있었다. 58개의 COG 중 보존성은 COG0060 (Isoleucyl tRNA synthetase)이 가장 높았고 COG0143 (Methionyl tRNA synthetase)이 가장 낮았다. 문(phylum)과 강(class) 수준에서 보존적 유전자들의 평균과 분산으로 유전체 분석을 수행한 결과 변이가 큰 고세균은 진정세균과 구분되었으며 편차는 일부 진정세균이 고세균보다 컸다. 보존적 유전자를 탐색하는 본 연구의 기법은 기초과학 연구와 함께 항균제 개발과 항암요법 개발 등에도 유용할 것이다.
본 논문은 아인스타인 시뮬레이션모형을 활용하여 상륙전을 묘사하는 복잡계이론을 다룬다. 아인스타인모형은 지상전에서 창발적인 자기조직화를 실험하기 위한 행위자 기반 모델이다. 상륙전의 다양한 형태중 상륙기습, 상륙돌격작전을 아인스타인 모형을 이용 구축하였으며 다양한 입력요소의 변경을 통하여 공간적 요소와 정성적 요소에 따른 전투양상의 변화를 확인할 수 있다. 즉, 통신요소의 변경, 탐지센서의 변경, 병력 재배치, 병력의 분산과 집중, 정성요소의 변경 등을 통해서 기존 란체스터형 전투모형의 단점을 보완함과 동시에 다양한 형태의 전투에 대한 모의 가능성과 발전 가능성을 확인할 수 있다.
빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서 GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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