원반 및 해일로의 이중역 (two-zone) 모형을 바탕으로하여 나선은하의 화학적 진화 모형을 만들었다. 모형의 검증을 위하여 구체적인 수치계산을 수행하고 그 결과를 태양 부근에서 관측된 중원소 분포 등, 화학적 진화와 관련된 제반 관측 사실과 비교함으로써 은하계의 진화를 추론하였다. 모형의 수치계산 결과에 의하면 나선은하의 화학적 진화는 헤일로외 붕괴 과정과 별탄생율에 크게 의존하며, 원반의 초기질량함수와 별탄생율에 따라 서로 다른 양상을 보인다. 태양 부근 원반의 중원소 분포 등을 성공적으로 설명할 수 있는 진화 모형에서, 별탄생율은 가스의 질량 또는 표면밀도의 멱승에 비례하거나 시간에 따라 단조 감소하는 지수함수로써 표현되며, 초기질량함수는 헤일로에서는 다양한 형태의 함수 모두로써 가능하지만, 원반의 경우에는 시간에 따라 변화하는 질량함수를 채택하여야 한다. 우리 은하의 헤일로의 고속붕괴 모형에서는 시간에 따라 지수함수로 변화하는 별탄생율이 관측과 부하되지만, 반면 저속붕괴의 경우에는 가스 질량의 멱함수로 표현되는 별탄생율이 관측과 부합된다.
2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.
The evolutionary structural optimization(ESO) method has been under continuous development since 1992. The bidirectional evolutionary structural optimization(BESO) method is made of additive and removal procedure. The BESO method is very useful to search the global optimum and to reduce the computational time. This paper presents the ranked bidirectional evolutionary structural optimization(R-BESO) method which adds elements based on a rank, and the performance indicator which can estimate a fully stressed model. The R-BESO method can obtain the optimum design using less iteration number than iteration number of the BESO.
우리나라는 최근 숲이 우거져 있어 산불이 발생하면 대형화 위험성이 증대하고, 인력접근이 제한되어 항공기에 의한 진화율이 90% 이상이 된다. 그러므로 항공기 특히 헬기의 산불진화 활용성은 점차 증대 될 전망이다. 아울러 산불진화의 전 과정에 있어서 헬기 물 살포 기술은 안전한 헬기운항과 효율적인 산불진화의 성공요인으로서 특히, 표준화된 물 살포 기술은 매우 필요하다. 그러나 아직 헬기 물 살포 기술이 표준화 되지 않으므로 인하여 산불진화의 효율성과 안전성이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 산불 현장 공중진화 경험을 바탕으로 11개의 헬기 물 살포 유형을 제안하였다.
신경망을 학습하는데 있어서, 망의 학습속도는 학습율에 의해 크게 좌우된다. 그러나 대부분의 정적인 학습율 선택 방법들은 몇몇 결정적인 방법들을 제외하곤 경험적인 방식에 의존해 왔다. 경험적인 방식을 사용하여 좋은 학습율을 찾아내는 것은 배우 지류하고 어려운 일이다. 또한 결정적인 방법들은 학습율의 질을 보장하지는 못한다. 본 논문에서 우리는 새로운 학습율 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법은 진화 프로그래밍기법을 사용하여 통계적인 방식으로 접근함으로써 좋은 학습율을 찾을 수 있다. 모의 실험을 통하여 우리의 방식이 경험적인 방식들이나 결정적인 방식보다 우수함을 보였다.
RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 알고리즘을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 이용한 Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.
전 세계적으로 산불이 빈번히 발생되고 대형화산불이 끊임없이 발생되고 있다. 따라서 산불진화를 보다 효과적으로 신속히 하기위해 산불진화용 소화약제가 사용되고 있다. 산불용 소화약제는 일반적으로 물리적 형태에 따라 분말, 액상, 포(泡), 겔(gel)로 구분되어 사용되고 있다. 우리나라에서는 직접적인 산불진화용 소화약제인 강화액과 포소화약제를 사용하고 있어 본 연구에서는 이러한 소화약제들의 식물독성(종자발아율, 소나무 용기묘 치사율) 및 토양생물 독성(지렁이 급성독성) 등 산림생태에 대한 독성평가를 실시하였다. 그 결과, 강화액 및 포소화약제 모두 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히, 강화액의 경우 모든 독성실험방법에 대해 실험개체 모두 100%의 치사율을 나타내어 독성이 가장 강한 것으로 조사되었다. 따라서 향후, 산불진화용 소화약제에 대한 산림생태환경독성 영향평가 방법과 기준제시가 필요할 것으로 판단된다.
다중 도메인 수직배향 LCD는 러빙 공정을 필요치 않는 다는 장점에서 출발해 현재 액정 TV 시장에서 주를 이루고 있다. 하지만 현재 사용화 되고 있는 제품들이 투과율, 응답속도, 명암대비율 등 성능부분의 개선이 필요하고 공정 측면에서 돌기를 사용하거나 상판 패턴을 필요로 하는데 이러한 공정을 제거하면서도 성능이 우수한 새로운 형태의 수직배향 LCD가 최근 대두되고 있다. 기 발표된 기술들을 정리해 보면 신기술에서는 액정에 UV curing이 가능한 모노머를 소량 도핑 한 후 적절한 셀 구조를 형성해 전압 인가시 중간에 액정 배열에 충돌이 있더라도 최종적으로 안정한 배열을 갖게 만든 다음 UV조사를 통해 양 기판 표면에 모노머가 고분자화되면서 액정 배향 방향과 프리틸트각을 갖게 하도록 만든다. 이러한 신개념의 수직배향 LCD는 종래 LCD에 비해 전기광학 특성이 우수해지고 제조공정도 단순해져 향후 수직배향 LCD의 주를 이룰 것으로 예상된다. 더불어 수직배향 기술은 해마다 새로운 진화를 하고 있으며 앞으로 더 진화를 할 것으로 예상되어 이 부분에 대한 적극적인 연구 지원이 필요하다.
본 논문에서는 진화프로그래밍에서 레비 확률분포(Levy probability distribution)를 사용한 돌연변이 연산의 유용성을 레비 돌연변이 연산 후의 변수의 평균변화율(mean square displacement) 및 유일성(distinctness) 등을 통하여 분석하였다. 레비 확률분포는 무한의 분산(infinite second moment을 가지는 확률분포로 쪽거리(fractal)와 연계되어 최근 연구가 활발히 진행되고 있는 확률분포이다. 레비 확률분포를 사용한 레비 돌연변이 연산은 변화가 작은 자손(offspring)뿐만 아니라 기존의 정규분포를 사용한 돌연변이 연산에 비하여 상대적으로 변화가 큰 자손을 생성할 수 있다. 이러한 사실에 기초하여 레비 돌연변이 연산은 보다 넓은 탐색 공간을 효율적으로 조사할 수 있음을 평균변화율 및 유일성 등의 조사를 통하여 수학적으로 증명하였다. 이를 통하여 진화 프로그래밍에서 레비 확률분포에 기초한 돌연변이 연산이 정규분포를 사용한 돌연변이 연산보다 다변량 함수의 최적화의 경우 일반적으로 효율적인 연산임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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