본 논문에서는 인간 내에 존재하는 염색체의 검수분열을 이용한 변형된 유전 알고리즘에 대해 소개한다. 염색체 배열로 이루어진 개체와 이를 감수분열시켜서 생성한 생식체가 제시되며, 생식체들간의 교배를 통해 새로운 개체를 생성하는 앙ㄹ고리즘을 나타낸다. 이 생식체의 유형은 크게 XX,XY,MM 타입으로 나우었으며 이들의 교배에 의한 효고를 검증하기 위해 비교 대상으로 최근 우수한 알고리즘으로소개된 R.Stom이 개발한 차분진화 알고리즘의 결과와 비교하였다. 개체의 전체에 대한 돌연변이와 교배의 수행결과로 기존의 유전 알고리즘 보다 유연하고 여타 알고리즘에 비해서 작은 개체집단을 구성해서 운영하여 만족스러운 결과를 얻을 수 있었음을 보이고자 한다.
본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터를 분석하였으며, 입술이외의 다른ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.
이 논문은 단계 1에 기계 한 대, 단계 2에 2대의 병렬 기계가 있는 유연 흐름 생산 스케줄링 문제를 다룬다. 목적 함수는 평균 완료 시간을 최소화하는 것이다. 이 문제를 혼합 정수 2차 문제로 정식화하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링을 이용하여 풀었다. 혼합 시뮬레이티드 어닐링은 유전자 알고리즘의 탐색 능력을 이용하고 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 너무 이른 수렴 현상을 줄이는 방법이다. 실험을 통하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링의 성능을 평가하였다.
전자상거래, 인터넷뱅킹 등 인터넷이 대중화 된 현재 PKI는 필수적인 요소가 되고 있다. 현재 많은 공인 인증기관에서는 각각의 인증서 경로 검증 알고리즘을 사용하여 인증서 검증에 사용하고 있으나 확실한 표준화가 이루어지지 않은 상황은 유연하고 상호 연동적인 PKI 구축에 많은 어려움을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 PKI 기반 인증 시스템에서의 경로 검증 모듈의 알고리즘을 평가할 수 있는 평가 항목을 도출하고 이를 기반으로 ITU-T 및 IETF 표준 준수 여부를 평가하는 평가 도구를 구현하여 소개한다. 이 평가 도구는 다가올 유, 무선 PKI 환경 구축에 많은 역할을 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks: SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.
고객의 요구에 대한 빠른 대응과 유연하고 효율적으로 새로운 제품을 적기에 개발하기 위해서는 제품 플랫폼에 기초한 대량 맞춤이 절실히 요구된다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기업들은 상대적으로 생산비용을 낮게 유지하면서 대량생산의 이점을 유지하고 동시에 고객의 요구사항을 만족시키기 위해, product family를 도입하고 가능하면 작은 변화를 통하여 제품의 다양성을 유지하고자 한다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제품의 공통성과 차별성간의 절충점을 찾아내는 것인데, 본 연구에서는 설계자들이 product family 재설계를 용이하게 하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 위하여 본 연구에서는 ant colony 알고리즘과 product family의 공통성 평가지수를 이용하여 product family 재설계 방법론을 개발한다. 제안한 방법론은 복잡하고 반복적인 많은 계산과정을 가지고 있는 다른 방법과 달리 메타 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 인간의 간섭을 줄이고, 실험결과의 정확도, 반복성 및 강건성을 향상시킨다. 본 연구에서는 컴퓨터 마우스 제품군을 대상으로 제안한 방법의 타당성을 검증하였고, 추가적으로 product family 레벨과 부품 레벨의 product family 재설계 추천방안도 제시하였다.
정교한 생산 공정에 있어서 공정의 갑작스런 변동(Shift)나 점진적인 변화(Drift)에 대해서 얼마나 적절하게 대응하느냐는 생산 제품의 품질과 수율에 상당한 영향을 미친다. 이에 본 과제에서는 반도체 생산 공정에 따른 측정 결과를 분석하여 최상의 공정조건(Recipe)를 유지하기 위한 알고리즘을 개발하고, 개발된 알고리즘의 유효성 판단을 위한 시뮬레이션 툴을 개발하였다. 또한, 다양한 현장 조건을 충족할 수 있도록 사용자 임의의 데이타 구조를 정의하고, 기준 정보를 등록할 수 있도록 유연성이 부여된 사용자 UI를 개발하였다. 생산 설비로부터 공정 관련 데이타를 수집하고, 측정 설비로부터 계측데이타를 수집한 후, 사용자가 설계한 APC 로직에 의해 실시간 공정 제어가 가능한 시스템을 개발하여, 현장 엔지니어가 다양한 APC 로직을 설계하고 구현할 수 있도록 하였다. 현장 엔지니어용 툴은 Graphical Workflow 형태로 개발되었으며, 엔지니어가 복잡한 프로그래밍을 하지 않아도 직관적으로 설계/구현할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 리포트 화면을 이용하여, 공정/측정 데이타에 대한 조회기능을 제공하고, Trend, Pair, X-bar 등의 다양한 분석용 챠트를 이용하여 파라미터 분석 기능을 제공하였다. 본 과제에서 증착 장비용 제어 알고리즘을 적용하여 테스트하였으며, 30% 이상의 Cpk 개선 효과를 얻을 수 있었다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 포함한 다중 반송파 시스템에서 발생하는 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 감소시키기 위해 특정 톤 위치에 새로운 톤을 삽입하는 톤 삽입 기법은 성상도를 확장하여 평균 신호전력 대비 최대 신호 전력을 감소시키는 기법이다. 이러한 톤 삽입 기법은 최적의 PAPR 저감 성능을 얻기 위한 삽입 톤 결정을 위해 많은 탐색 연산량을 필요로 함과 동시에 높은 전력상승의 문제를 야기하는 반면, 전력상승을 고려하여 삽입 톤을 결정하면 사용 가능한 톤 삽입 신호가 제한됨에 따라 PAPR 저감 성능이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 톤 삽입 기법이 갖는 상충적인 목적들을 다목적 최적화 기법에 적용하여 PAPR 저감 성능과 전력상승을 절충하여 상호간의 유연한 조절이 가능한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 기법을 제안한다 모의 실험을 통하여 제안한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 방법은 PAPR과 전력상승의 문제를 사용자의 의사를 반영하는 가중치에 따라 적절하게 조절할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 조립산업의 공급망(Supply chain)에서의 발생할 수 있는 공급붕괴(Supply disruption)를 고려한 공급망 네트워크(Supply chain network: SCN) 모델이 제안된다. 공급붕괴를 위해 공급자 붕괴(Supplier disruption)와 경로 붕괴(Route disruption)가 함께 SCN 모델에서 고려되며, 이러한 두 가지의 붕괴 현상을 함께 고려한 SCN 모델은 유연성(Flexibility)과 효율성(Efficiency)을 성취할 수 있게 된다. SCN 모델은 수리모형으로 표현되며, 혼합유전알고리즘(Proposed hybrid genetic algorithm: pro-HGA) 접근법을 이용해 이행된다. 수치실험에서는 몇몇 상이한 규모를 가진 SCN 모델을 이용해 제안된 pro-HGA 접근법의 수행도와 기존 접근법의 수행도를 비교분석하였으며, 공급자 수와 백업경로(Backup route) 수의 변화를 통한 민감도 분석을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 pro-HGA 접근법의 효율성을 입증하였고, SCN 모델의 유연성과 효용성을 검증하였다. 마지막으로 본 연구 수행의 의의 및 향후 개선방향에 대해 논하였다.
최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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