계수적 구간 불확실 플랜트를 안정화하는 강인 제어기의 설계의 방법으로서 고정차수 극 배치(FOPA : Fixed Order Pole Assighnment) 알고리즘을 이용할 수 있다. FOPA 알고리즘에 의해서 강인제어기 계수의 집합은 선형제약조건으로 표현되고, 이 조건을 만족하는 임의의 한점은 주어진 불확실 시스템을 안정화한다. 본 논문에서는 선형제약조건으로 주어진 제어기 계수의 집합에서 외란의 에너지를 최소화하는 제어기를 구하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 전역 최적해을 구하는 문제는 BMI(bilinear matrix inequalities)로 표현되지만 제어기의 계수를 고정했을 때는 LMI(lineal matrix inequalities)로 간략화되기 때문에 제어기계수에 대한 최소화와 성능지수에 대한 최소화를 반복함으로써 국부 최적해를 구할 수 있다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위해 제어기 설계 예를 보이고, 그 성능을 비교 분석한다.
Rectification 은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상을 동일한 평면에 투영시키는 호모그래피를 적용하여 원 영상의 에피폴라 라인을 수평방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. 본 논문에서는 Rectification 결과를 객체분할에 이용하기 위해, 원 영상과 유사한 결과를 얻을 수 있는 호모그래피를 구하도록 하였다. 기존의 방법은 복잡한 과정을 거쳐 최종적으로 구한 호모그래피를 적용한 후에도 결과 영상을 얻기 위해서 입력 영상에 따라 크기와 위치를 재조정해야 한다는 문제가 있는 반면, 제안한 알고리즘은 크기나 위치에 대한 조정 과정이 필요 없으므로 어느 영상에나 동일하게 적용할 수 있다. 제안한 방법으로 원 영상과 유사하고 원 영상 사이의 변위 값을 유지하고 있는 결과영상을 얻을 수 있었으며 이를 객체분할에 적용하였다.
클라우드 컴퓨팅은 워크플로우 응용의 처리에 있어 효율적으로 시스템을 구축할 수 있도록 한다. 그렇지만 여러 클라우드 사업자 측에서 다양한 서비스를 제공하고, 이로 인해 발생하는 복잡성으로 사용자 스스로 클라우드 인프라를 활용하여 워크플로우 처리를 수행하는 것은 어려운 일이며, 이 문제를 극복하기 위해 클라우드 브로커 시스템이 도입되었다. 이와 같은 브로커 시스템에서 워크플로우를 처리할 때 사용자가 지정한 품질 제약을 만족시키는 이슈를 해결하기 위해 많은 워크플로우 스케쥴링에 대한 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 보다 효율적인 워크플로우 처리를 위해 기존 워크플로우 스케쥴링 기법의 연구들에 대한 특징과 한계에 대한 조사를 수행하였다.
임베디드 시스템은 그 복잡도가 나날이 증가하고 있는데, 특히 기능성 외에 주어진 시간 제약 조건을 만족해야 한다는 점에서 개발 및 검증이 어렵다는 특징을 갖고 있다. 특히 검증에 대해서는 많은 경우에 적당한 시나리오들을 잡아 반복적인 시뮬레이션을 하는 방법을 사용하는데, 이 방법은 많은 시간이 걸리며, 적당한 시나리오들을 잡기 어렵다는 문제 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터플로우 모델과 유한상태기계 모델을 확장하여 시스템에 자원 사용 정보 및 시간 제약 조건을 명세하고, 이 모델들에 기반한 정적 시간 분석 방법을 제시하고 있다. 본 논문에서 제시한 방법을 통해 검증 시 자동으로 필요한 시나리오들에 대해 검증을 수행할 수 있으며, 시뮬레이션 등 긴 시간이 걸리는 검증 방법을 최소한으로 사용할 수 있다는 이점을 얻을 수 있다.
인터넷 사용자들의 기하급수적인 증가와 웹 페이지의 폭발적인 증가로 인하여 정보공유를 위한 인터넷에서 효율적으로 원하는 정보를 발견하고 이용하기에 매우 힘든 상황에 처해있다. 따라서, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하기 위한 노력의 일환으로 기계가 이해하고 추론할 수 있는 시맨틱 웹이 등장하였다. 시맨틱 웹과 관련된 여러 가지 기술들 중 시맨틱 웹 서비스는 사용자에게 현재의 인터넷 환경에서 제공할 수 있는 서비스보다 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 것을 목적으로 삼고 있다. 이러한 시맨틱 웹 서비스는 웹 서비스의 발견, 실행 및 구성으로 구성된다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스를 자동화하기 위한 노력의 일환으로서 시맨틱 웹에서 웹 서비스를 구성하는 문제에 대하여 언급한다. 시맨틱 웹 서비스 구성문제는 사용자의 요구사항을 충족시키기 위하여 다양한 웹 서비스들을 조합하는 문제이다. 그러나, WSFL, X-LANG 및 BPEL4WS 그리고, DAML-S와 같은 웹 서비스 구성문제에 대한 일련의 노력들에서는 사용자 요구사항에 대한 검증이나 서비스의 품질에 대한 사항들을 확인 및 제공할 수 있는 방법들이 없다. 따라서, 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 구성문제와 관련된 상기와 같은 문제점들을 해결할 수 있는 방법론을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법론에서는 시맨틱 웹 구성문제를 제약만족문제로 변환함으로써 제약만족문제에 있어 늘리 알려진 다양한 알고리즘들을 활용할 수 있는 장점들이 있을 뿐만 아니라 사용자들의 요구사항에 대한 검증과 서비스의 품질을 확인할 수 있는 장점들이 있다.의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나
차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)는 여러 고객의 시간 제약과 요구량을 만족시키면서 최소 이동 비용을 가지는 경로를 구성하는 문제이다. 이 문제는 NP-Hard 문제이기 때문에 해를 산출하는데 시간이 오래 걸린다. 본 연구는 VRSPTW를 빠른 시간 내에 최근사해를 구하기 위한 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem)의 연구에서 밝혀졌듯이, 제약최적화 문제(Constraint Optimization Problem)를 효율적으로 풀기 위해서는 변수순서화의 경험적 방법이 매우 중요하다. 이기종이 혼합된 무선 센서 네트웍의 에너지 효율적인 집단화 같은 문제는 클러스터 헤드가 기지국에 가깝게 위치하려는 경향이 있다. 본 논문은 이 집단화 문제를 풀기 위해서 정적 우선순위 변수 순서화에 기반을 둔 새로운 접근방법을 제시하고. pnode 라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 pnode 알고리즘은 우선순위가 가장 높은 변수를 다음 변수로 선택한다. 집단화문제에 있어서 우선순위가 높다는 것은 클러스터 헤드가 최적지역에 근접하게 된다는 것을 의미하며 이것은 문제의 성격상 미리 정해진다. 클러스터화 된 센서 네트웍에서 클러스터 헤드는 에너지 소비가 가장 많이 일어나는 곳이기 때문에 센서 노드뿐만 아니라 클러스터 헤드에서 발생하는 최대 에너지 소비를 최소화하도록 만드는 방법을 찾는 것이 본 논문의 목적이다. pnode알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 제안된 방법이 다른 방법들보다 우수함을 알 수 있었다.
최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법이다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최저해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러 가지 진화연산기법들이 최석조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서 최근에 등장한 PSO알고리즘을 수정한 MPSO알고리즘은 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고, 제안한 방법의 유용성을 보이기 위하여 IEEE 30,118 모선 계통의 최적 조류계산 문제에 적용하였다.
전력계통이 점점 더 복잡해지고 광역화됨에 따라서 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법으로 더욱 중요성이 커지고 있다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 PSO알고리즘을 여러 개선된 형태로 비교 연구하여, 제안한 방법중 가장 최적화된 결론을 도출하기 위하여, IEEE 30,118 모선 계통의 최적조류계산 문제에 적용하였다.
특정 셀의 트래틱 증가와 같은 환경변화 요인으로 인해 셀이 신설되거나 기존 셀에서 추가로 채널을 필요로 할 경우, 새로이 채널을 할당해야 한다. 이때 기존에 할당된 채널들은 변경하지 않는 범위에서 추가로 채널을 할당하는 문제를 적응적인 채널할당문제라 정의한다. 본 논문에서는 흡필드 신경회로망을 적응적인 채널할당문제에 적용한다. 특히 기존 할당상황에 대한 정보를 이용하여 신경회로망에서 뉴런초기값을 결정하였다. 위의 모델을 예제에 적용시켜 본 결과 제약조건을 만족하는 채널할당을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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