지속적으로 강화되고 있는 국제 환경규제로, 해운사들은 선박의 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력을 해야 하는 상황에 직면해 있다. 본 연구에서는 총 온실가스 배출량에 대한 제약이 있는 상황에서 복수개의 항로를 운영하는 해운사에서 일 평균 선박 운영비용의 총합을 최소화하는 항로별 최적 선박대수와 운항속도를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기위해 라그랑지안 휴리스틱 알고리즘을 개발하고 라그랑지안 쌍대문제를 풀어 최적해에 대한 하한값을 구한다. 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 비용인자들의 값을 달리하면서 랜덤하게 테스트 문제들을 생성하였으며, 실험결과 제시한 알고리즘이 짧은 시간에 최적해에 매우 근접한 좋은 해를 찾음을 알 수 있었다.
이동 통신 시스템에서 이동체의 속도 추정은 수신신호의 최대 도플러 주파수를 찾는 과정이다. 하지만 실제적인 이동 통신 환경에서 이동체의 속도 추정은 부가된 잡음의 영향으로 많은 왜곡을 가지게 된다. 본 논문에서는 이동 통신 환경에서 최대 도플러 주파수 추정 시 부가 잡음의 영향을 억제하기 위한 결정 궤환 적응형 대역 제한(Decision Feedback Doppler Adaptive Band-Limit : DF-DABL) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 잡음의 2차 통계 특성을 대역 제한 방법을 통하여 신호의 특성과 일치하게 함으로서 부가된 잡음의 영향을 효과적으로 제거한다. 특히 제안된 방법에서는 신호대잡음비 (SNR)와 같은 추가 채널 정보를 필요로 하지 않는다.
차세대 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding(HEVC)은 기존의 AVC/H.264 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 HEVC의 성능을 얻기 위하여 복잡한 연산이 많은 기법이 도입되었고 이로 인하여 HEVC의 시간 복잡도는 AVC/H.264보다 더욱 증가하였다. HEVC의 시간 복잡도를 줄이기 위해서 다양한 고속 알고리즘이 논의되고 있고 인트라 예측 모드에서의 고속 알고리즘 연구 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인트라 예측 모드 결정과정에서 HEVC에 구현된 Rough mode decision(RMD)와 Most probable mode(MPM)의 결과를 활용하여 고속화된 최종예측 모드 결정 방법을 제안한다. 실험 결과, HM 10.0의 All Intra 환경을 기준으로 BD-rate에서 약 0.9%의 손실과 함께 평균 24%의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제19권3호
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pp.70-76
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1995
생산스케쥴링의 기준이 되는 정보는 각 부품의 생산시간이나 생산비용인데, 이들은 고정된 값으로 취급되는 경우가 많다. 그러나, 실제적으로는 가공조건에 의하여 그 값들이 변화한다. 가공조거는 절삭깊이(depth of cut), 이송속도(feed rate), 및 절삭속도(cutting speed)로 구성되어 있다. 본 연구에서는 주어진 조건에 있어서 가공의 최적절삭조건을 최적이론의 하나인 페널티 함수이론(SUMT)을 이용하여 결정하는 할고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서 목표함수(objective functions)로는 표면거칠기, 파워 소비, 등을 고려했다. 개발된 알고리즘 프로그램의 유용성을 증명하기 위해 선반가공의 예를 실행하여 그 결과를 예시하였다.
제트류는 다양한 크기와 운동량의 에디가 복잡하게 혼합되어 이루어져 있으며, 이를 정확하게 모델링하고 이해하기 위해서는 제트류의 다양한 특성들을 잘 반영하여 연구를 수행해야 한다. 다양한 연구 수행 방법 중 수치해석 방법은 상대적으로 공간 및 시간적 비용이 적게 들어서 널리 사용되고 있다. 이러한 수치해석 방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있으며, 그중 LES는 난류 모델링을 사용하는 RANS 방법에 비해 더욱 정확한 흐름 모델링을 제공하는 장점이 있다. 이러한 LES는 대규모 에디는 직접 해석하면서, 일정 크기 이하의 에디는 모델링을 사용해 해석하는 것이 특징이다. 하지만, LES를 사용하기 위해서는 적절한 그리드 크기를 결정하는 것이 중요하며, 이는 모델의 정확성과 연산 비용에 큰 영향을 미친다. 하지만, 여전히 적절한 그리드 크기를 결정하는 것은 어려운 문제이다. 이러한 LES 모델링을 사용할 때 적절한 그리드 크기를 결정하기 위해서는 정확한 시간 평균 속도 변동을 연구하는 것이 앞서 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 기계학습 기반 접근 방식을 사용하여 난류 제트 내 시간 평균 속도 변동을 예측하는 연구를 진행하였다. 즉, 난류 제트 역학을 이해하는 데 중요한 파라미터인 시간 평균 유속을 이용하여 시간 평균 속도 변동을 예측하는 데 초점을 맞추었다. 모델의 성능은 평균 제곱 오차와 R-제곱 등 다양한 지표를 사용하여 평가되었다.
본 논문은 입력 전력 신호와 결정지향 오차 신호에 따라 스텝 크기가 변하는 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-MMA의 성능 분석에 관한 것이다. 제안한 알고리즘은 변형된 Stop-and-Go 알고리즘으로 부터 얻어진 이진 플래그를 가지는 MMA에 스텝 크기가 입력 신호의 변동에 영향을 덜 받도록 함으로써 정상상태로의 수렴 속도를 안정하게 높일 수 있는 입력 전력 신호에 따라 변하도록 하였다. 그와 동시에 정상상태에서 잔류 오차가 작아질 수 있도록 결정지향 오차 신호에 따라 스텝 크기가 가변될 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 알고리즘이 MMA 및 MSAGF-MMA와 비교하여 정상상태로의 수렴 속도 면에서 뿐만 아니라 정상상태에서의 잔류 ISI와 averaged-MSE 등의 평가에서 매우 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서 소개하는 알고리즘을 은닉층의 뉴런의 수를 학습하는 동안 동적으로 변화시켜 역전파 알고리즘의 단점인 Local maxima를 탈출하고 또한 은닉층의 뉴런의 수를 결정하는 과정을 없애기 위해 연구되었다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 두 가지 실험에 적용하였는데 첫번째는 Exclusive-OR 문제이고 두번째는 7$\times$8 한글 자음과 모음의 폰트 학습에 적용하였다. 이 실험의 결과로 네트웍이 local maxima에 빠져드는 확률이 줄어드는 것을 알 수 있었고 학습속도 또한 일반적인 역전파 알고리즘보다 빠른 것으로 증명되었다.
다각 보행 로보트의 세부 개발 분야로는 다음과 같이 세가지로 나눌 수 있다. (1) 기계적 구조 분야-3축 자유도를 갖는 다리의 구조, 에너지 효율을 고려한 다리의 구조, 역학 및 운동학의 분석, 모델화등 (2) 제어분야-다리의 시퀀스 결정, 각 다리의 서보 제어, 균형 및 안정도 유지, 속도제어 (3) 지능 및 센서 분야-장애물 인식, 경로의 판단, 장애물 통과시 다리의 위치 결정 본고에서는 제어분야와 관련하여 걸음새(gait)의 종류 및 표시방법에 대해서 2장에서 언급하고, 3장에서 1각 및 2각 제어 알고리즘을 통해 역학(dynamics)이 고려된 다리의 시퀀스 제어에 관해서 알아보며, 4각 이상의 다각 로보트에 대한 제어문제 및 제어기법에 대하여 4장에서 기술하였다.
휴대용 전자 제품의 수요가 증가함에 따라 전자 제품의 전력 소모를 감소시키는 문제가 중요하게 되었다. 예를 들면 현재 사용자가 급속도로 늘고 있는 개인 휴대 전화기나 노트북 컴퓨터는 소형화와 배터리의 사용시간 연장 등이 가장 중요한 기술적인 요소로 작용하고 있다. 전력소모를 줄이기 위해서 게이트 크기를 재결정하는 방법과 버퍼를 삽입함으로써 글리치를 줄이는 방법이 사용되고 있는데 최근에 버퍼의 위치를 결정하는 데 정수 선형계획법이 제안되었다. 본 연구에서는 최대 가중 독립 집합을 찾는 알고리즘을 이용해 버퍼의 위치를 결정 방법을 제안하였고 실험을 통해 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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