• 제목/요약/키워드: 작도기법

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유전 알고리즘을 이용한 Finocyl 그레인 형상 최적 설계 연구 (A Study on the Optimum Design of Finocyl Grain Using Genetic Algorithm)

  • 유진석;강동원;노태성;이형진
    • 한국추진공학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.22-31
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    • 2022
  • 기존 Finocyl 그레인 형상 설계는 임의의 형상을 가정하고 Burn-back 해석을 통해 요구조건 만족 여부 확인, 형상 수정의 과정을 반복한다. 이와 같은 설계는 작업자의 설계 피로도를 높이고, 역량에 따라 설계 완성도가 상이한 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구는 기존 설계의 문제를 해결하기 위해 Burn-back 자동화 해석 프로그램에 유전 알고리즘을 적용한 최적 설계 방법을 개발하였다. 안정적인 탐색을 위해 가변형 Offset, 작도 불능 형상 변수 제어 기법을 개발하고, 중립형 및 이중추력형 면적선도 형상을 설계하여 성능을 검증하였다.

능력한정 최소신장트리 문제의 근거리 게이트 서브트리 알고리즘 (Short-Distance Gate Subtree Algorithm for Capacitated Minimum Spanning Tree Problem)

  • 이상운
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.33-41
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    • 2021
  • 본 논문은 NP-난제로 알려진 능력한정 최소신장트리 문제(CMST)의 해를 다항시간으로 찾을 수 있는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안하였다. CMST는 다항시간으로 해를 구하는 방법인 EW 알고리즘의 성능이 좋지 않아 컴퓨터 프로그램의 도움을 받는 메타휴리스틱 기법들을 적용하고 있다. 그러나 메타휴리스틱 기법들도 최적 해를 찾지 못하는 성능의 한계를 보였다. 본 논문에서는 컴퓨터 도움 없이 시각적으로 손으로 CMST의 해를 찾는 규칙을 제시하였다. 제안된 방법은 먼저 MST를 작도하고, MST로부터 초기 CMST의 실현 가능 해를 구하고, CMST의 해를 개선하기 위해 서브트리의 게이트들이 근 노드에 보다 근접하도록 설정하는 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 OR-LIB의 10개 데이터, Q=3,5,10의 30개 경우에 대해 적용한 결과 최상의 성능을 보였다.

하천 내 지표 피복 분류를 위한 Sentinel-2 영상 기반 랜덤 포레스트 기법의 적용성 연구 - 내성천을 사례로 - (Application study of random forest method based on Sentinel-2 imagery for surface cover classification in rivers - A case of Naeseong Stream -)

  • 안성기;이찬주;김용민;최훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권5호
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    • pp.321-332
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    • 2024
  • 하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.