본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.
유전자 알고리즘은 염색체 집단을 이용하는 탐색이므로 전역적인 최적해의 탐색 성능은 우수하여 최적해에 근접한 한점까지의 수렴속도는 빠르지만 탐색 메카니즘이 없기 때문에 최적해 근처의 탐색에서는 수렴 속도가 떨어지는 단점이 있고, 역전파 알고리즘은 개체 수준의 탐색이므로 지역적 미세조정의 탐색능력은 우수하지만 전역적 탐색기능이 없어 지역적 최적해로 수렴하는 경우가 있다. 본 논문에서는 수렴 속도가 향상된 윤곽선 추출을 위하여 유전자와 역전파 알고리즘을 병행해서 실행하는 윤곽선 추출방법을 제안하였다. 윤곽선 추출 방법은 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 연결강도와 오프셋 값을 계산한다. 다음으로 이 값을 역전파 학습 알고리즘 학습의 파라미터의 초기값으로 한 반복 학습으로 최적의 윤곽선 구조를 추출하였다. 제안된 알고리즘은 유전자 알고리즘 또는 역전파 알고리즘 단독으로 실행한 경우보다 수렴속도가 향상된 결과를 보여 주었다.
무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다.
건설프로젝트 초기 단계의 사업비 추정치는 사업지의 결정이나 공사 기간과 같은 중요한 사항에서 사업자의 의사결정에 상당한 영향을 미친다. 그러나 초기 단계는 설계도서나 시방서 등의 정보가 부족한 채로 진행되기 때문에 신뢰도 있게 수행하기 어렵다. 기존 연구에서는 초기 공사비를 예측하기 위해 사례기반추론을 사용했으며, 그 중 조회 단계의 가중치를 계산하는 방법으로 유전자 알고리즘을 사용했다. 그러나 기존 유전자 알고리즘은 임의의 수로 연산하기 때문에 현재해보다 좋은 성능을 내기 힘들다는 한게가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 임의의 수가 아닌 상관분석을 이용한 상관계수를 지역탐색의 방법으로 유전자 알고리즘에 반영하고, 지역탐색과 유전자 알고리즘을 결합한 혼합형 유전자 알고리즘으로 가중치를 산정한다. 산정한 가중치를 사용하여 사례기반추론 모델을 개발하고 데이터를 통해 유효성을 검증하였다. 그 결과, 지역탐색을 적용한 혼합형 GA-CBR이 기존 GA-CBR보다 우수한 성능을 보인 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.
이 논문은 특징 선택을 위한 새로운 혼합형 유전 알고리즘을 제안한다. 탐색을 미세 조정하기 위한 지역 연산을 고안하였고, 이들 연산을 유전 알고리즘에 삽입하였다. 연산의 미세 조정 강도를 조절할 수 있는 매개 변수를 설정하였으며, 이 변수에 따른 효과를 측정하였다. 다양한 표준 데이타 집합에 대해 실험한 결과, 제안한 혼합형 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘과 순차 탐색 알고리즘에 비해 우수함을 확인하였다.
파노라믹 영상에슨 정적 파노라믹 영상과 동적 파노라믹 영상이 있다. 동적 파노라믹 영상을 생성하기 위해서는 먼저 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 식별해야 한다. 본 논문에서는 동적 객체를 추출하기 위하여 우선 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출하고, 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 영상에 동적 객체가 있는 경우 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 이용하여 계산한다. 이러한 동적 객체의 궤도를 나타내기 위하여 먼저 동적 객체를 추출하는데, 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 최종적으로 구축되어진 배경 파노라믹 영상위에 동적 객체의 궤도를 표현한다.
본 연구는 다면적 측정이 가능한 여가 참여 평가도구를 통해 지역사회 거주 뇌졸중 환자의 여가 참여 및 여가 탐색에 대한 기초정보를 제공하고자 하였다. 본 연구 대상자는 지역사회 거주 뇌졸중 환자 35명이었으며, 연구 결과 가장 많이 참여하는 여가 활동은 TV 시청, 소통하기, 혼자서 하는 운동 등의 순으로 나타났다. 현재 참여하고 있는 여가 참여의 만족도는 대부분 평균 7-10점이었으나, 혼자서 하는 운동의 경우 뇌졸중 질환의 특성상 건강관리의 목적으로 평균 5.2점의 만족도를 보였다. 여가 탐색은 운동이 가장 많았으며, 참여 의사가 있는 여가 활동들은 평균 8-10점의 흥미도를 보였다. 여가 참여의 방해요인은 뇌졸중 질환의 특성에 의해 신체적 문제가 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 자발적인 여가 탐색을 통해 스스로 선택한 여가 활동에 참여할 수 있도록 뇌졸중 환자의 퇴원 계획 및 지역사회 뇌졸중 환자의 여가 중재 프로그램의 활성화가 요구되어진다.
전력계통이 점점 더 복잡하고 광역화됨에 따라서 전압 및 무효전력 제어는 매우 중요한 문제로서 부각되고 있다 특히 전압과 밀접한 관련이 있는 무효전력은 그 특성상 장거리 수송 및 수수가 어렵다. 따라서 효과적인 전압 및 무효전력 제어를 위해서는 지역계통 내의 조상설비들을 최적으로 운용하는 것이 중요한데 비선형의 복잡한 시스템인 전력계통에 대해 해석적인 방법을 이용하여 조상설비의 운영을 결정하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 지역계통의 전압 및 무효전력 제어를 위해서 154㎸ 변전소에 설치된 대표적인 조상설비인 전력용 콘덴서의 최적 투입량을 최적해 탐색기법 중 하나인 유전알고리즘을 이용하여 결정하였다. 본 논문에서 사용된 유전알고리즘은 탐색공간의 여러 점을 동시에 탐색하는 전역적 탐색방법으로 국부해에 수렴할 가능성이 적고 목적함수의 미분가능 및 연속성과 같은 조건에 제약을 받지 않는 확률론적 최적해 탐색방법이다. 사례연구에서는 우리계통의 중장기 계획 테이터를 이용하여 지역 관리처 계통에 적용하여 상정사고시 발생하는 전압 강하에 대한 전압 및 무효전력 제어에 초점을 두었다. 시뮬레이션은 실계통 해석에 이용되고 있는 PTI사의 PSS/E에서 수행하였으며 전력용 콘덴서의 최적량 투입량 산정에 대하여 본 논문에서 제시하는 유전알고리즘을 이용한 방법과 감도 분석을 이용한 방법의 결과를 비교하여 그 타당성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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