• Title/Summary/Keyword: 선형 알고리즘

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Comparision of metaheuristic methods for generating long-term reservoir operation rule (장기 저수지운영률 도출을 위한 메타휴리스틱 기법의 비교)

  • Kang, Shin-Uk;Lee, Sang-Ho;Kim, Hyeon-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.226-226
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    • 2011
  • 최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

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A Comparison on the Learning Effect of Simulated Nonlinear Data Using a Modified Generic and Backpropagation Algorithm (개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 비선형 모의자료의 학습비교)

  • Yoon, Yeo-Chang
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.694-696
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    • 2005
  • 본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

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A Study on Bidirectional Stereo Matching Using Extended Kalman Filter (확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합에 관한 연구)

  • 이철훈;설성욱;김효성
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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    • v.39 no.4
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    • pp.389-394
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    • 2002
  • In this paper, we propose a robust stereo matching algorithm using nonlinear extended Kalman filter. The proposed algorithm estimates disparity using nonlinear extended Kalman filter and compares left image to right image for obtained disparity. As this process is run iteratively, we get disparity only with a few search. And, we can get robust stereo matching results by comparing left image to right image using bilinear interpolation to consider influence of neighborhood pixel. We compared SSD algorithm which is widely used, in stereo matching method, to result of the proposed algorithm. As the result, the proposed algorithm has an outstanding matching performance.

A Linear-Time Algorithm with a New Edge Advancing Mechanism for Intersecting Spherical Convex Polygons (구상의 볼록 다각형의 교차 계산을 위한 새로운 간선 전진 기법의 선형 시간 알고리즘)

  • Ha, Jong-Seong
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.28 no.1_2
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    • pp.58-63
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    • 2001
  • 본 논문에서는 먼저 평면상에서 블록 다각형의 교차를 계산하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 O'Rourke[5]의 알고리즘과는 다른 간선의 전진 규칙을 사용하여 구상으로 확장되는데 모호함이 제거되어 구상에서도 선형적인 시간에 볼록 다각형의 교차를 계산할 수 있도록 확장하였다.

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면역 체계를 이용한 지능형 강건 제어기 설계

  • 권혁창;김종원;서재용;조현찬
    • Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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    • 2005.05a
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    • pp.151-156
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    • 2005
  • 본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.

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Nonlinear Structural Safety Assessment under Dynamic Excitation Using SFEM (추계론적 유한 요소법을 이용한 동하중을 받는 비선형 구조물의 안전성 평가)

  • Huh, Jungwon
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.13 no.3
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    • pp.373-384
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    • 2000
  • To assess the safety of nonlinear steel frame structures subjected to short duration dynamic loadings, especially seismic loading, a nonlinear time domain reliability analysis procedure is proposed in the context of the stochastic finite element concept. In the proposed algorithm, the finite element formulation is combined with concepts of the response surface method, the first order reliability method, and the iterative linear interpolation scheme. This leads to the stochastic finite element concept. Actual earthquake loading time-histories are used to excite structures, enabling a realistic representation of the loading conditions. The assumed stress-based finite element formulation is used to increase its efficiency. The algorithm also has the potential to evaluate the risk associated with any linear or nonlinear structure that can be represented by a finite element algorithm subjected to seismic loading or any short duration dynamic loading. The algorithm is explained with help of an example and verified using the Monte Carlo simulation technique.

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A Noninvasive Estimation of Hypernasality using Linear Predictive Model (선형 예측 모델을 이용한 비관혈적 과비음성 추정)

  • 고영일;김덕원;나동균;최홍식
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.20 no.6
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    • pp.591-599
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    • 1999
  • 연구개에 결함이 있는 사람의 발음은 부적절한 비음이 섞이게 되어 과비음성 비음이 되어 연구개를 복원해주는 시술을 하게 되는데, 과비음성 비음을 정량적으로 측정할 수있다면 시술 결과를 객관화 할 수 있게 된다. 현재 임상적으로 사용되고 있는 방법들은 관혈적이거나 고가의 장비를 필요로 한다. 본 논문에서는 비음의 특징인 스펙트럼에서 zero 의 존재와 비강에 의한 포만트의 존재 사실, 그리고 선형 예측 모델을 이용하여 마이크로폰과 사운드 카드가 장착된 PC로 구현할 수 있는 새로운 과비음성 비음 추정 알고리즘을 제안하였다. 음성 신호의 스펙트럼에 zero가 존재하는 경우, 낮은 차수(order)의 선형 예측 모델이 그 음성을 발음한 성도 시스템에 정확히 적용되지 않는다는 점을 이용하여, 같은 음성에 대한 높은 차수의 선형 예측 모델과의 차이를 이용해서 과비음성의 정량화를 시도했다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘은 기존의 Teager Operator를 이용한 알고리즘에 비해서 Nasonmeter 의 측정결과와 더 높은 통계적 상관관계를 보여주었다.

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Topology Optimization Using the Chessboard Prevention Strategy (체스판무늬 형성 방지책을 이용한 위상 최적설계)

  • 임오강;이진식
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.12 no.2
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    • pp.141-148
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    • 1999
  • 변위 근거 유한요소해석을 사용하는 대부분의 위상 최적화 기법은 요소의 안정성 부족으로 인하여 체스판 무늬가 주기적 형태로 반복하여 설계영역 내부에 나타난다. 본 연구에서는 선형요소를 이용하면서 최적화 알고리즘의 안정성에 영향을 주지 않고 간단하게 모든 최적화 알고리즘에 이용 가능한 체스판무늬 형성 방지책을 개발하였다. 본 연구의 체스판무늬 형성 방치책에서는 먼저 각 선형요소를 구성하는 절점들의 부치분율을 설계변수로 선정하고, 요소내부의 부피분율을 설계변수로 표현하기 위한 선형 보간함수로 선형요소들의 형상함수를 선정하였다. 그리고, 설계변수와 등가 재료상수와의 상관 관계식은 평균장 근사이론을 이용하여 균질화된 재료에 벌칙인자가 도입된 관계식을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 순차이차계획법인 PLBA 알고리즘을 이용하여 위상 최적화문제를 해석하였다.

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Online GA-based Nonlinear System Identification (온라인 GA 기반 비선형 시스템 식별)

  • Lee, Jung-Youn;Lee, Hong-Gi
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.20 no.6
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    • pp.820-824
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    • 2010
  • Genetic algorithm is known to be an effective method to solve a global nonlinear optimization. However, a huge amount of calculation is needed to improve the dependability of the solution and thus Ga is not adequate for online implementation. In this paper, we propose an online nonlinear system identification scheme which employs population feedback genetic algorithm. The effectiveness of our scheme is shown by several simulations.

Development of the Emotion Evaluation System for the Repeated Computational Stress (반복 연산 스트레스에 대한 감성 평가 시스템 구현)

  • 박광훈;하은호;김동윤;김승태;김동선
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.22 no.1
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    • pp.19-27
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    • 2001
  • 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.

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