본 연구에서는 20대 남자 대학생 45명에게 반복 연산 스트레스를 유발시키기 위하여 세 단계의 난이도를 갖는 덧셈 연산을 수행하게 하였으며, 이때 각 피검자들로부터 이에 대한 생체 신호를 측정하였다. 측정된 생체 신호로부터 제시된 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 7개의 생체 파라미터를 사용하였고, 비선형 특성을 갖는 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 세 단계의 구조를 갖는 감성 평가 시스템을 구성하였다. 또한 감성평가 시스템의 성능을 비교하기 위하여 평가 시스템의 각 단계를 선형 판별 알고리즘인 Least Mean Square Algorithm을 이용한 경우와 비선형 판별 알고리즘인 Radial-Based Functional-link Net을 이용한 경우를 사용하였다. 각 감성 평가 시스템은 Cross Validation을 사용하여 성능을 비교하였으며, 전체 감성 평가 시스템에서의 연산 스트레스에 대한 감성 평가 정확도는 선형 알고리즘을 이용할 경우 63.02%, RBFLN을 이용한 경우는 83.07%를 얻었다.
본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.
항공기 가스터빈의 운용율을 극대화 하고 정비 비용을 최소화하기 위해 최근 모델기반방법이나 인공지능방법을 이용한 첨단상태진단기법들을 적용하고 있다. 이 진단 방법들 중 비선형 GPA방법과 유전자 알고리즘을 이용한 엔진 진단방법들이 선형 GPA, 퍼지 로직 및 신경망 이론 등의 타 방법들에 비해 장점을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이에 본 연구에서는 항공기용 AE3007H 터보팬엔진의 상태진단에 비선형 GPA기법과 유전자 알고리즘을 적용한 후 비교를 통해 센서 노이즈와 바이어스가 있는 경우 유전자 알고리즘이 보다 우수한 진단 기법임을 확인하였다.
지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 n-차 비선형 로보트 매니퓰레이터에서 링크의 동특성에 액류웨이터의 동특성을 포함시킨 복합모델(Combined Model)의 알고리즘을 제안하였다. 여기서 이 복합 모델의 알고리즘은 고속운전 및 빈번한 부하의 변동시에 중요한 역할을 하는 액류웨이터 모터의 동특성 방정식과 매니퓰레이터 링크의 운동을 묘사하는 동특성 방정식을 포함시킨 알고리즘을 의미한다. 또한 제안된 모델은 선영궤환 및 감결합 변환(Feedback Linearizing and Decoupling Transformation : FLDT)법을 이용하여 선형시스템으로 변환시켰다. 따라서 본 연구에서는 고속운전 및 빈번한 부하의 변동에도 액류웨이터 모터의 전압과 전류를 조절함으로써 효과적으로 제어할 수 있게 하는 매니퓰레이터 모델 알고리즘을 개발하는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 확대, 축소, 회전 등과 같은 선형, 비선형 왜곡이 포함된 이미지에 대해, 이미지의 외곽선을 찾아서 이미지를 보정하고 싱크 마크(Sync. Mark)를 사용하여 데이터를 샘플링하는 알고리즘을 제안한다. 외곽선을 찾기 위한 방법으로 허프 변환(Hough Transform)을 사용하였으며, 찾아낸 외곽선을 이용하여 이미지의 영역을 인식하고, 이미지의 왜곡을 줄이기 위하여 이미지 와핑(warping) 기법을 적용하였다. 이미지의 비선형 왜곡을 보상하기 위하여 이미지의 싱크 마크(Sync. Mark)를 공분산(covariance)을 사용하여 인식하고 샘플링 위치를 보정하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 Over Sampling 자체를 하나의 이미지 확대로 인식하여 처리하기 때문에 어떠한 Over Sampling 에도 적용 가능하다.
비선형 공정제어 문제에서 자주 요구되는 비선형 대수방정식들을 푸는 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 방정식 변수들을 매개 변수화한 후 순환 식별 기법(recursive identification technique)을 적용하여 새로운 알고리즘을 구성한다. 결과적인 알고리즘의 형태와 그 특성은 Broyden의 Quasi-Newton법과 유사하지만, 그 유도과정과 순환식은 차이가 있으며, Broaden의 방법이 갖고 있는 거의 모든 장점을 갖고 있으면서 몇몇 풀기 어려운 함수에 대하여 더욱 빠르고 믿을 수 있음을 수치 비교로 알 수 있었다.
합산수열 발생기는 간단한 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 주기와 선형복잡도가 높은 특징이 있어 유비쿼터스 시대의 이동환경 보안장치에 적합하다. 하지만 Golic의 상관성공격과 Meier의 고속 상관성공격에 의해 취약성이 노출되었다. 본 논문에서는 합산 수열 발생기 형태의 $E_0$ 알고리즘에서 LFSR과 비선형 귀환 이동 레지스터 NFSR(nonlinear feedback shift register) 를 조합한 형태로 개선하여 비선형성을 높이고, 상관성 공격 등의 암호해독이 어려운 새로운 알고리즘 NSG를 제안하고, 제안 알고리즘에 대하여 안전성 및 성능을 분석하였다.
본 연구는 비선형 응답모델과 실수기반의 혼합형 유전자 알고리즘을 적용하여 로터의 트?-발란스(RTB) 기법을 개발하는 데 목적이 있다. 트?-발란스 조절 파라미터의 변화에 따른 트림해석 결과를 이용하여 2차의 근사함수를 이용하는 비선형 응답모델을 개발하였다. 트?편차와 기체의 진동응답을 최소화하기 위해 균형추 무게, 트림 탭(Trim Tab) 및 피치링크 길이를 최적화하기 위한 비선형계획 문제를 정식화하였다. 정식화 결과는 수렴성 향상을 위해 군집최적화 기법을 실변수기반의 유전자 알고리즘에 통합한 혼합형 유전자 기법을 사용함으로써 효율적인 해석이 가능하였다. 비선형 모델을 이용한 본 연구의 방법을 선형모델의 결과와 비교하여 본 연구의 방법을 검증하였으며 비선형모델을 사용하는 경우 선형모델의 결과보다 향상된 응답특성을 계산할 수 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 탄성 최적설계 방법을 제시하였다. 제안한 비선형 탄성해석은 종래 설계의 단점 즉 탄성해석 후 비선형 효과를 고려하기 위하여 $B_1$, $B_2$ 계수를 사용하는 불합리성을 극복하였다. 유전자 알고리즘은 다윈(Darwin)의 적자생존의 개념을 기본으로 선택, 교배 및 돌연변이라는 세 가지 연산을 수행함으로써 최적설계에 필요한 설계변수 즉 부재 단면을 형성하여, 제약조건을 모두 만족하는 최소 구조물 중량을 제공하는 설계변수를 선택하면서 최적설계를 수행하였다. 목적함수로는 구조물의 총중량을 사용하였으며, 제약조건식으로는 하중저항능력, 사용성 및 연성도를 사용도를 사용하여 최적설계를 수행하였다. 2차원 강뼈대 구조물, 3차원 강뼈대 구조물, 그리고 3차원 강아치교의 설계예제를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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