본 논문은 차분진화 알고리즘을 이용한 다중 손상된 RC 슬라브 교량에 대한 시스템 인식(System Identification)기법을 소개한다. 제안된 기법을 이용하여 이동하중에 의한 교량의 동적응답을 기반으로 손상유무, 위치, 크기가 추정된다. ABAQUS를 이용한 손상된 3차원 슬라브 모델을 실험대상으로 하여, 모델로부터 동적응답을 찾아내었다. 차분진화 알고리즘(Differential Evolutioinary algorithm)을 기반으로 동적응답과 Bi-variate Gaussian 함수로 강성저하된 2차원 유한요소 MZC모델을 이용하여 손상된 위치와 크기, 이동하중의 크기와 속도가 추정되었다. 차분진화 알고리즘을 이용한 RC교량의 손상위치와 이동하중에 대한 추정은 3%이내의 오차를 보였고, 이로부터 제안된 방법의 효율성과 정확성이 검증되었다.
본 논문에서는 청각 장애인의 보다 향상된 보청 환경을 조성하고자 청각손실을 심리음향 모델을 적용하여 감음 신경성 난청을 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 난청의 유형은 내이에서부터 중추 뇌에 걸친 감음계와 신경계의 장애에서 비롯되는 감음신경성 난청(sensorineural hearing loss)으로 주파수 영역상에서 MTH(minimum hearing threshold)가 균일하지 않게 상승하게되어 가청영역이 좁아지는 문제점을 해결하기 위한 방법으로 각각의 주파수 밴드마다 멀티밴드 압축 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 경우 각각의 주파수 밴드에 따른 서로 다른 가청 영역의 영향에 의한 변형된 스펙트럼 모양으로 인해 spectral contrast reduction과 변형된 마스킹 특성으로 인해 음성 변별력에 제한을 가하게 된다. 이것은 주변 주파수 성분들에 의한 마스킹 효과에 의한 것으로, 신호에 대한 난청인이 느끼는 지각 영역(perceptual domain)에서의 해석과 심리음향 모델 파라미터를 통한 보청기의 개발이 이루어져야 하며, 본 논문에서 그 알고리즘을 적용하였다.
본 논문에서는 안테나 설계에 있어서 자동화 설계 프로세스를 제안하고자 한다. 안테나 설계는 최적화를 위한 반복적인 시뮬레이션 과정을 거쳐야 하며, 설계된 안테나의 실제 적용 시 튜닝 과정을 통한 시간이 많이 소요되는 경우가 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용 하여 초기 안테나 모델 설계 시 안테나 설계자에게 사용 가능한 다양한 모델을 제시하며, 안테나 설계 시 중요 인자를 제시함으로써 초기 설계 및 방향설정의 시간을 줄이고자 한다. 사용된 최적화 알고리즘은 Non-dominated Sorting 유전자 알고리즘이며, 이 알고리즘은 multi-objective를 가지는 문제 해결에 적합한 알고리즘이다. 안테나 설계를 위한 EM computational tool로는 ESP V.5가 사용되었다. 시뮬레이션 결과를 통해 사용 가능한 적합한 안테나 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 음성 플랫폼 보안 데이터 전송률을 개선하기 위해 음성 품질에 영향을 주는 지터(Jitter)를 감소시키기 위한 디지터 알고리즘에 대해서 분석하고, 디지터 알고리즘의 성능 향상을 위해서 시계열 모델을 연구하여, 디지터 알고리즘의 한 종류인 입출력 방식 디지터 알고리즘에 시계열 모델을 적용하기 위해서 모형을 적용하는 과정, 설계과정을 제안하고, 구현 및 성능 측정을 통해서 음성 품질이 향상된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 워크플로우 소셜 네트워크(WSSN, Workflow-supported Social Network) 근접중심성 분석 알고리즘을 제안한다. 워크플로우모델과 모델의 실행을 기반으로 형성되는 업무수행자들간의 협업 관계를 워크플로우 소셜 네트워크라고 정의하고, 이를 기존의 소셜 네트워크 근접중심성 분석기법을 적용하여 워크플로우 소셜 네트워크의 근접중심성을 분석하는 알고리즘을 설계한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우모델로부터 해당 워크플로우 소셜 네트워크 근접중심성을 분석함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.
잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.
유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 이동통신 시스팀에서 채널 모델의 시뮬레이션을 수행하는데 사용 가능한 알고리즘을 개발하였으며 이동체 속도에 따라 그 특성을 분석하였다. 이동통신 채널에서는 다중 경로에 의하여 레일리 페이딩 채널이 구성되어 지는데 이의 알고리즘 개발을 위하여 실제 제작 구현이 용이한 위상 변조신호 합성 방법과 shaping 필터를 이용하는 방법을 채택하였다. 개발 알고리즘을 분석한 결과 제시한 두 모델 모두가 채널 시뮬레이션을 위하여 사용가능함을 확인하였으며 특히 레일리 분포 특성에서는 위상변조 신호 합성방식이 이론치와 더욱 유사됨을 알 수 있었다.
소프트웨어 재사용 분야에 있어서 우선적으로 연구되어야할 부분은 소프트웨어 부품의 품질 보증에 관한 연구이다. 그러나 기존의 연구들은 사용자 요구의 복잡, 다양화와 소프트웨어 복잡도증가등과 같은 변화하는 환경에 능동적으로 대처하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 재사용되고 있는 부품들, 정량적인 척도을과 분류 기준들을 이용하여 변화하는 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 적응성이 있는 재사용성 결정 알고리즘 생성 모델을 제안한다. 이 모델은 적응성 있는 재사용 결정 알고리즘을 찾기 위해서 데이터의 숨겨진 패턴들을 발견하는 효율적인 알고리즘을 제고?는 러프 집합 이론을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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