본 논문은 무인잠수정의 동특성을 고려하지 않아 실제로 항행이 불가능한 급격히 변화하는 경로를 계획하기도 하는 기존 $A^*$ 알고리즘 기반 경로계획의 단점을 개선하기 위하여, 무인잠수정의 동특성을 고려한 항행궤적에 기반한 개선된 경로계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 $A^*$ 기반 알고리즘은 무인잠수정이 인접노드로 이동하는 경로를 직선으로 가정하여 이동비용을 계산하는 반면, 개선된 경로계획 알고리즘은 경로점 제어에 의하여 생성된 현실적 항행궤적을 노드 간의 이동경로로 설정하고 이동비용을 계산하여 최적의 경로를 계획한다. 모의실험에서 제안한 기법과 기존의 기법의 경로계획을 비교하여 본 논문의 논의가 타당함을 보인다.
적응 분할 알고리즘은 국부 비 균질 영상에서 효율적인 표적 탐지를 위해 사용된다. 지금까지 영상 분할에 여러 가지 적응방법이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘이 레이다 표적 탐지에 바로 적용하기는 어려운데 이는, 레이다 자체 신호 특성 때문이다. 일반적으로 레이다 표적은 배경신호에 비해 상대적으로 적은 도수 함수를 갖고 있으며, 배경 분포는 외부환경에 따라 다양한 형태를 갖는다. 본 논문에서는 도수함수의 최대 값에서 우측 하향 직선인 히스토그램 현을 이용한 적응 표적분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 임계값 탐색에 사용되는 적용 현이 외부환경조건에 영향을 적게 받음으로 인해 다양한 레이다 환경에 최적인 임계 값을 선택한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존 표적분할알고리즘인 전역 임계 값 방법 및 분포 중앙값 추정방식에 비해 탐지성능측면에서 우수함을 보였다.
현재 인터넷 쇼핑은 중국인들의 일반적인 소비채널이 되고 있으며 앞으로도 지속적으로 성장할 가능성이 매우 높다. 중국의 인터넷 쇼핑몰 시장이 급속히 성장하고 있음에도 불구하고 중국인의 고객만족도에 맞는 인터넷 쇼핑몰은 많지 않다. 한국의 인터넷 쇼핑몰 업체들이 쇼핑몰에 대한 품질평가와 고객만족도를 분석하여 중국 유학생들의 성향에 맞는 쇼핑몰을 구축한다면 국제 경쟁력을 강화시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 중국 유학생들과 한국 대학생들의 인터넷 쇼핑몰 고객만족도에 대해 비교 분석하여 어떠한 차이가 있는지 분석하고 전역적 최적의 해를 구하는 다중 LS-SVM을 이용하여 중국 유학생들의 고객만족도 모형을 분석한다. 중국 유학생들의 고객만족도 분석은 한국 인터넷 쇼핑몰 업체들에게 유익한 정보로서 활용될 수 있을 뿐 아니라 국제 경쟁력을 강화할 수 있는 방안이 될 것이다.
제조최적화 문제는 비선형 형태의 설계변수로 표시되며, 다양하고 복잡한 제약들을 만족하는 조건하에서 최적해를 구하는 문제이다. 이러한 제조최적화 문제 해결을 위하여 본 연구에서는 혼합형접근법을 제안한다. 제안된 혼합형접근법은 기존의 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)과 쿠쿠탐색(Cuckoo search: CS) 및 언덕오르기법(Hill climbing method: HCM)을 혼합한 형태로 구성된다. 제안된 혼합형접근법에서 GA는 전역적탐색(Global search)를 위해 사용되고, CS는 GA탐색과정에서 발생하는 단점을 개선하기 위해 적용되고, 마지막으로 HCM은 GA와 CS 탐색 이후의 수렴된 지역을 정밀하게 탐색하기 위한 지역적탐색(Local search)을 위해 적용된다. 실험분석에서는 다양한 형태의 제조최적화 문제가 제시되어 본 연구에서 제안된 혼합형접근법와 기존접근법들의 수행도를 각각 비교, 분석하였으며, 그 결과는 본 연구에서 제안한 혼합형접근법의 수행도가 기존접근법들의 수행도보다 더 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 3층 전향 신경망을 이용한 입력데이터의 주요 특징추출에 대해서 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서에서는 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위하여 기울기하강의 역전파 알고리즘을 이용하고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링의 역전파 알고리즘을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해로에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습 알고리즘을 이용한 다층신경망을 $12{\times}12$ 픽셀의 영상 데이터들과 $128{\times}128$ 픽셀의 Lenna 영상데이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과, 단층신경망을 이용하는 Sanger 방법이나 측면연결을 가지는 단충신경망을 이용하는 Foldiak 방법 및 기울기하강에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 다층신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 수렴성능과 추출성능이 있음을 확인할 수 있었다.
다분야 통합해석 시스템의 신뢰성 해석에 대한 기존의 연구들은 대부분 비선형 최적화 기법을 기반으로 하고 있다. 이들은 다분야 통합최적설계 프레임워크를 이용하여 신뢰성을 직접 해석하기 때문에 효율적인 AFORM기법을 적용하는 것이 불가능하다. 본 논문은 AFORM기법을 적용한 다분야 통합시스템의 순차적 신뢰성 해석기법(SARAM)을 제안한다. 이를 위해 신뢰성 해석과 다분야 통합시스템의 해석(MDA)을 분리하고, 순차적으로 배열하여, 되풀이구조를 가지는 해석구조를 구성하였다. 제안된 방법의 효율성은 계산량, 정확도, 그리고 동시 수행기능의 관점에서 평가하였다. 3개의 다분야 통합시스템 예제를 계산한 결과, 제안된 기법은 정확도를 보장하면서 기존의 방법에 비해 우수한 계산효율을 보였다.
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
GPS(Global Positioning System)는 시간, 기상 상태에 관계없이 지구 전역에서 사용 가능한 가장 이상적인 항법 시스템이다. GPS는 현재 건설, 측량, 환경, 통신과 지능 항체 등 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 앞으로 그 활용은 더욱 커질 것이다. 본 논문은 GPS와 관성 항법 시스템(INS :Inertial Navigation System)을 혼합 구성한 수신보드의 항법 컴퓨터 부에서 동작하는 실시간 운영체제에 대한 설계 및 구현에 관한 것이다. 실시간 운영체제는 항법 컴퓨터 부에서 GPS의 운용 태스크(task)들을 수행하게 된다. 개발된 실시간 운영체제는 GPS 수신기 수행에 최적인 환경을 제공하도록 하며, 사용자로 하여금 고수준의 응용으로 GPS용 프로그램을 개발할 수 있도록 한다. 본 운영체제는 태스크들을 우선 순위 기반으로 처리하는 선점형(preemptive) 스케쥴링 방식을 채택한 운영체제이며, 동적 메모리 관리, 인터럽트, 타이머, IPC 등의 부분으로 구성되어 있다. 논문에는 GPS/INS 통합 보드 시스템의 구조, 운영체제의 구조, 개발 환경, 실시간 운영체제의 성능 평가에 대한 내용들을 기술하였다.
장기유출모형을 이용하여 농업용저수지 유입량을 예측하고 농업용수 필요수량 및 홍수기 저수지 홍수조절을 통한 방류량 데이터를 이용하여 장기간에 대한 농업용저수지 저수율을 계산하였다. 계산결과와 실측 저수율 데이터의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 대상유역은 담양댐 지점이며 유역면적은 $47.2km^2$ 이며 주 하천 연장은 12.0km 이다. 담양댐은 저수용량에 비하여 유역면적이 작기 때문에 댐 계획 당시 순창군 구림면에 유역면적 $18.4km^2$ 인 2개의 보를 축조하여 유역변경방식으로 간접유역 유출량을 비관개기 및 홍수시에 도수하며 최대 도수량은 $10m^3/s$이다. 장기유출모의는 한국수자원공사(2001)에서 수행한 전역최적화기법인 콤플렉스 혼합진화기법을 통하여 추정된 나주지점의 모형보정 성과를 활용하였으며 모의기간은 1981-2010년(30년)이다. 장기유출모의 결과 담양댐 유역의 평균 유출율은 67% 인 것으로 분석되었다. 농업용수 필요수량은 한국농촌공사에서 산정한 연도별 필요수량 산정결과를 이용하여 실측 농업용수 월별 방류량 자료를 기준으로 관개개간인 4월 21일-9월 20일(163일)동안 월별로 분배하여 적용하였다. 홍수조절은 기존 댐 상시만수위, 홍수기제한수위 데이터를 근거로 운영하였다. 일별저수지 운영모형은 미공병단의 HEC-5 모형을 이용하였으며 한국농어촌공사 농촌용수종합 정보시스템(RAMIS)의 댐 일별 저수율 현황과 기존저수지 일별 저수지 모의운영결과를 비교 검증하였다. 모형수행결과 실측저수율과 모형수행결과의 상관계수는 0.93 인 것으로 분석되었다. 연구결과, 장기유출모의 결과와 연계하여 농업용수, 하천유지용수, 홍수조절을 고려한 저수지 운영을 통하여 비교적 정확하게 농업용저수지 저수율을 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구성과를 바탕으로 농업용저수지의 장기적인 용수수급현황을 예측하여 효율적인 용수공급계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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