본 논문에서는 컨테이너선의 조파 저항을 효율적으로 감소시킬 수 있는 기술과 관련하여 연구한 내용을 정리하였다. 컨테이너선에 적용이 가능한 조파저항 저감 기술을 개발하고 실선 설계에 사용하기 위하여 최적화 알고리즘, 선체 형상 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 최적 설계 기법을 적용하여 선형 최적 설계를 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 선형최적 설계에 있어서 중요한 요소인 설계 변수의 적절한 설정과 설계 변수의 하한과 상한을 효율적인 설정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 선형 최적 설계에 적용하였다. 개발된 컴퓨터 프로그램의 신뢰성과 실선 적용성을 예측하기 위하여 전 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너선인 KCS(KRISO Container Ship) 선박에 대한 선형 최적 설계를 수행하였다. KCS 선박의 설계 속도인 Fn=0.26에서 선형 최적 설계를 수행하였으며, 대상 선박인 KCS 선박의 선형과 선형 최적 설계의 결과로써 도출된 선박의 선형에 대한 수치해석을 수행하여 조파 저항, 파형 그리고 파고를 구하고 서로 비교하였다. 결론적으로, 최적 선박은 대상 선박과 비교하여 조파 저항이 80.60% 감소하였고, 배수량과 침수 표면적은 각각 1.54%, 1.21% 감소하는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터(Nonlinear Extended Kalman Filter)를 이용한 강인한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 스테레오 정합 알고리즘은 변이를 구할 때 좌, 우 영상을 화소별로 비교하여 검색영역을 모두 검색하였으나 제안된 알고리즘은 비선형 확장 칼만 필터를 통해 변이를 예측하고, 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 단지 몇 번의 검색을 통해 변이를 구하게 된다. 그리고, 양선형 보간법(bilinear interpolation)을 이용해 주위 화소들의 영향을 고려하여 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교함으로써 강인한 스테레오 정합의 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 수행한 결과 본 알고리즘이 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 다중프로세서 시스템을 위한 선형 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 유전 알고리즘은 초기세대를 임의로 생성하기 때문에, 문제에 적합하지 않은 개체들의 영향으로 긴 천이시간과 느린 수렴속도를 갖는다. 제안된 알고리즘은 프로세서간의 통신비용을 고려하며, 초기세대를 생성할 때 현재 노드를 기준으로 직접 후임노드만을 동일 프로세서에 할당함으로써 선형 스케쥴링을 하게 되고, 교배연산과 변이연산에서도 기준 노드의 직접 전임노드나 직접 후임노드의 결합을 변화시킴으로써 선형성을 유지하게 된다. 선형 스케쥴링은 비선형에 비해 프로그램의 병렬성을 최대한 활용할 수 있을 뿐 아니라, 코오스 그레인(coarse grain) 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph: DAG)에서 항상 우수한 스케쥴ㄹㅇ 결과를 생성한다. 본 논문의 목적은 유전 알고리즘의 실시간 사용 가능성에 중점을 두었으며, 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 대부분의 DAG에서 50세대 내의 빠른 수렴속도를 나타내었다.
본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.
2kW급 선형 압축기용 액츄에이터로 직선 왕복 운동을 동작하게 하기 위하여 2상 영구자석형 횡자속 선형 전동기(Permanent Magnet Transverse Flux Linear Machine; PM-TFLM)와 스프링을 조합하여 선형 공진 시스템을 구성하였다. 선형전동기의 이동자를 공진점부근에서 왕복 운동을 하기 위해서 빠른 왕복 운전과 적절한 운전 알고리즘이 필요하게 된다. 먼저 2상으로 이루어진 PM-TFLM의 순시 토오크 제어를 위하여 벡터 제어 알고리즘을 설계하여 구현하고 피스톤, 스피링 및 부하에 따라 운전제어를 수행하는 방법에 대하여 연구를 하였다. 종래의 3상 교류 전동기의 순시 토오크 제어에 적용하는 벡터제어 알고리즘을 2상 PM-TFLM에 적용하여 그 타당성을 보이고 빠른 왕복운전을 안정적으로 수행함을 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 SVM의 학습성 개선을 위해 모멘트와 kernel-adatron 기법이 조합된 하이브리드 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 SVM의 학습기법인 기울기상승법에서 발생하는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘트의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 가진 kernel-adatron 알고리즘의 장점을 그대로 살리는 것이다. 제안된 알고리즘을 비선형 함수 회귀에 적용해 본 결과 학습속도에 있어서 QP와 기존의 kernel-adatron 알고리즘보다 더 우수한 성능이 있음을 확인하였다
본 논문에서는 SPN 구조 블록 암호의 안전성을 평가하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, practical security를 이용하여 차분 공격과 선형 공격에 대한 안전성을 측정하는데 문제점이 있는 SPN 구조 블록 암호의 예를 제시한다. 다음으로, SPN 구조 블록 암호의 최대 차분 확률(maximum differential probability)과 linear hull 최대 선형 확률(maximum linear hull probability)을 측정하는 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘의 수행 효율성을 높이는 가속화 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안한 알고리즘을 사용하여 블록 암호 E2의 라운드 함수 F의 최대 차분 확률 및 linear hull의 최대 선형 확률을 계산한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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