본 논문에서는 많은 개체와의 충돌검사를 요구하는 입자 기반 시스템에서 부채꼴 영역의 동적인 변화를 이용하여 효율적으로 충돌검사를 가속화시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 부채꼴 영역의 동적인 변화를 계산하기 위해 입자의 위치와 속도를 이용하여 부채꼴의 영역을 결정하였으며, 이 영역 내에 있는 입자들만을 이용하여 충돌 검사를 빠르게 수행한다. 본 연구에서 제안하는 가속화 방법은 트리 자료구조를 명시적으로 만들지 않고, 닫힌 형태 방정식(Closed form equation)으로 실행되기 때문에 간단하게 구현되며 모든 결과에서 충돌검사 성능이 3배 정도 개선되었다.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.
본 논문에서는 개선된 정보입자 기반 퍼지모델과 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지모델의 구조동정을 다룬다. 클러스터링 방법을 이용하여 초기 데이터를 분할하고 각 클러스터에 대한 중심값과 소속정도에 대한 정보가 취득되며 이 취득된 정보입자는 퍼지모델에 적용된다. 또한 많은 입력변수를 갖는 시스템에 대하여 발생되는 고차원성 문제를 해결하기 위하여 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 적절한 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 후반부 다항식의 차수등을 효율적으로 선택할 수 있는 구조동정방법을 제시한다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 논문에서는 많은 개체와의 충돌 검사를 요구하는 입자 기반 시스템에서 부채꼴 영역의 동적인 변화를 이용하여 효율적으로 충돌 검사를 가속화시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 입자와 부채꼴 기반의 충돌 영역은 다음 세 가지 조건에 의해 결정된다: 1) 인접 입자의 반경 내에 부채꼴의 위치가 존재하는 경우, 2) 부채꼴 영역 내에 인접 입자의 위치가 존재하는 경우, 3) 부채꼴 영역을 형성하는 두 벡터 사이에 인접 입자가 존재하는 경우. 결과적으로 위 조건들을 모두 만족했을 때 입자와 부채꼴 영역은 충돌되었다고 정의한다. 본 논문에서는 입자의 움직임에 따라 충돌 검사 범위인 부채꼴의 영역을 자동으로 업데이트 한다. 부채꼴 영역의 동적인 변화를 계산하기 위해 입자의 위치와 속도를 기반으로 부채꼴의 방향, 길이, 각도를 조절한다. 최종적으로 계산된 부채꼴 영역 내에 있는 입자들만을 이용하여 충돌 검사를 빠르게 수행한다. 본 연구에서 제안하는 가속화 방법은 트리와 같은 자료구조를 명시적으로 만들지 않고, 닫힌 형태 방정식으로 실행되기 때문에 간단하게 구현되며 모든 결과에서 충돌 검사 성능이 개선되었다.
반데그라프 발전기는 큰 전위차를 생성하고 입자를 가속시키기 위해 발명된 정전기 발생기이다. 현재 반데그라프 발전기는 사이클로톤의 개발 이후 입자 가속 목적으로 주로 사용되고 있지는 않지만 접촉 전하 생성, 전달, 및 축적을 가능하게 하는 전하 운반 시스템에 기반하여 간단한 구조로 직류를 발생시킬 수 있는 점은 주목할만하다. 특히, 최근 경량성, 고효율 발전 등의 장점으로 에너지 하베스팅 분야에서 많은 관심을 받고 있는 마찰전기 에너지 하베스팅 기술 분야에서는 최근, 높은 에너지 저장 효율을 위해 직류 발생이 가능한 마찰전기 에너지 발전 소자에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 전하 운반 시스템을 기반으로 한 마찰 전기 직류 발전기에 대한 연구는 거의 이루어 지지 않았으며, 보고된 몇 연구에서는 저 전류, 고 임피던스 및 저효율과 같은 반데그라프 발전기의 구조적 및 물질적 한계를 극복하지 못했다. 또한 마찰에 의해 발생하는 마모에 의한 출력 감소 또한 해결되지 못한 문제이다. 따라서 뛰어난 마찰전기 특성과 함께 우수한 내마모성을 가지는 폴리머에 기반하여 기존의 한계를 극복 한 전하 운반 시스템 기반 마찰 전기 직류 발전기를 제안한다.
본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적 구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(Contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.
스마트폰의 영상정보처리에 기반한 현장 진단기기 개발을 목표로 입자계수용 형광 smartscope와 DC 모터로 제어되는 입자정렬 시스템을 제작하였다. 크기가 작고 저렴한 비용으로 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 smartscope는 LED, 볼렌즈, 형광필터가 설치된 어댑터가 스마트폰 카메라 앞에 장착되어 전용 애플리케이션으로 형광입자와 형광염색된 백혈구를 계수할 수 있었다. 모터는 안드로이드 스마트폰의 블루투스 무선통신 기능을 통해 제어되었다. 나선형 미세유동채널이 축을 중심으로 회전하는 동안 백혈구와 크기가 유사한 입자가 정렬되는 현상을 관찰하였다. 모터로 회전 방향과 속도가 조절되는 입자 정렬 시스템은 많은 시간이 소요되는 수작업을 최소화하고 시료 전처리 과정을 자동화할 수 있으므로, smartscope와 통합될 경우 스마트폰을 이용한 현장진단기기에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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