DNA microarray기술의 발달로 한꺼번에 수천 개 유전자의 발현 정보를 얻는 것이 가능해졌는데, 이렇게 얻어진 데이터를 효과적으로 분류하는 시스템을 만들어놓으면 새로운 샘플이 정상상태인지, 질병을 가진 상태인지 예측할 수 있다. 분류 시스템을 위하여 여러 가지 특징선택방법들과 분류기법들을 사용할 수 있는데, 모든 상황에서 항상 뛰어난 성능을 보이는 특징선택법이나 분류기를 찾기는 힘들다. 안정되고 개선된 성능을 내기 위해서 특징-분류기의 앙상블을 이용할 수 있는데, 앙상블에 이용될 수 있는 특징선택 방법이나 분류기의 수가 많다면, 앙상블을 만들 수 있는 조합이 많아지기 때문에, 모든 조합에 대하여 앙상블 결과를 구하기는 거의 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용하여 모든 앙상블 결과를 계산하지 않으면서 최적의 앙상블을 찾아내는 방법을 제안하였으며, 실제로 림프종 암 데이터에 적용한 결과 100%의 결합결과를 보이는 최적의 앙상블을 효과적으로 찾아내었다.
항만 물동량의 증가로 자동화 항만 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 선형 모터 기반 이송 장비인 LMTT 시스템의 자동화 운용에 있어 충돌 및 교착상태를 방지하기 위해 Random Access Sequence Dynamic Programming(RAS DP)를 이용한 최적 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실시간으로 각 shuttle car의 최적 경로를 탐색한다.
렌즈 중심잡기는 베이스 커브에 의존함을 알 수 있는데, flat한 렌는는 중심에서 더 이탈되었고, 주변부로 움직임이 크게 나타났다. 대부분의 경우 중심이탈은 위쪽 또는 귀쪽이었다. 또 더 flat한 렌즈를 장용한 환자가 장용감에 대한 불편함을 느꼈다. 세 개의 K값 영역에서 최적상태로 피팅된 상태는 베이스 커브가 8.4mm일때였으며 베이스 커브가 커짐에 따라 최적조건은 줄어들었다.
본 연구에서는 저속에서 발생하는 측정잡음에 대한 문제를 불규칙 확률시스템으로 고려하여 Kalman 필터를 관측자로서 사용하고 고속에서뿐만 아니라 저속에서의 위치와 속도 추정성능을 향상시키고자 한다. Kalman 필터는 확률적 외란을 포함하고 있는 동적시스템에 적용되는 최적상태 추정자이다. 또한 이 Kalman 필터는 외란을 가지는 이산형 실시간 동적 처리 시스템에서 최적의 미지 상태를 추정하기 위해 선형, 불편향, 그리고 최소 오차분산 회귀형 알고리즘을 제공한다. 또한, MRAS(Model Reference Adaptive System) 방법을 이용하여 모터와 부하에 대응되는 기계적 시정수를 동정한다. 이 방법은 기계적인 시정수가 알려지지 않은 시스템에 적용하여 위치와 속도의 추정을 가능하게 하기 위해서이다. 더욱이 동정의 결과를 이용하여 Kalman 필터 알고리즘에 적용한다.
본 논문은 협력 통신에서 중첩변조를 활용한 최적의 중계단 선정 및 적응적 전송률 향상 기법을 제안한다. 중첩변조를 활용한 중계단 선정 신호를 활용해 최적의 중계단을 선정함과 동시에 채널 상태를 추정하여 중첩되는 신호의 수를 결정하여 채널 상태에 따라 적응적으로 전송률을 향상시키는 기법을 제안한다.
본 실험에서는 고분자 상태의 Sodium Alginate를 시차펄스 전압전류법을 이용하여 최적의 분석조전을 조사 연구하였고, 먼저 고분자 상태인 Sodium Alginate를 순환전압전류법과 IR로 환원 작용기를 확인하였다. 수은방울크기 (medium size), 수집시간(60초), 수집 전위 (-0.20V vs Ag/AgCl), 주사속도(100mV/sec), 지지전해질(0.10M $NaClO_4$, pH 6,8)의 선택 둥 최적의 분석조전을 정하였다. 그리고 고분자 상태인 Sodium Alginate와 고분자 상태의 Sodium Alginate를 $100^{\circ}C$ 산조건하에서 가수분해하여 저분자화시켰을 때, 전류봉우리 높이 변화를 비교 분석하였다. 위와 같은 최적조건에서 Sodium Alginate를 정량분석해 본 결과 고분자 상태의 검정곡선은 0.50ppm으로부터 4.0ppm익 범위에서, 저분자일 때는 0.05ppm에서 0.24ppm의 범위에서 선형적이었다.
경제성 분석과정에서 브레이스 파라독스는 교통시설의 확충에도 불구하고 음(-)의 사회적 편익을 창출하는 형태로 나타난다. 이런 경우 사업시행 효과를 정확하게 추정할 수 없어 사업의 필요성을 판단하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 경제성 분석 과정에서 나타나는 브레이스 파라독스 현상을 살펴보고 이에 대한 해결방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 간단한 네트워크에 대한 분석결과, 경제성 분석 상에서 파라독스가 발생하는 경우는 교통량 수준이 특정 조건을 만족하는 경우에만 나타난다는 것을 확인할 수 있었다. 통행배정 기법에서는 사용자 평형보다는 체계 최적 상태의 경우가 파라독스의 발생을 줄일 수 있었다. 하지만, 통행배정 기법에 상관없이 운행비용 절감편익에 있어서는 모든 조건에 대해 파라독스가 발생하였으며, 이로 인해 전체 총 편익측면에서도 지속적으로 파라독스가 발생한다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 경제성 분석의 파라독스 해결을 위해, 본 연구에서는 운행비용을 포함하는 새로운 링크비용 함수를 제시하였다. 새로운 링크비용 함수는 운행비용 절감편익 측면의 파라독스를 완화시켜 사용자 평형 상태에서는 파라독스를 완화시켰으며, 체계 최적 상태에서는 파라독스를 완전히 제거하는 것으로 분석되었다.
무선 네트워크를 통한 네트워크 제어 시스템 (NCS: Networked Control Systems)은 다양한 제어 시스템의 효율성을 극대화 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 본 연구에서는 네트워크 제어 시스템으로부터 이끌어낸 상태갱신주기(SUI: State Update Interval)라는 성능 메트릭을 정의한다. 제시된 상태갱신주기는 제어와 통신 시스템 계층 사이의 핵심적인 상호작용을 포함하고 있다. 제시된 성능 메트릭은 NCS를 위한 최적화 문제를 도출하는데 사용이 되었으며, 이러한 최적화 문제의 목적 함수는 상태갱신주기의 제한 요소를 만족하는 확률이며 변수는 매체접근 확률로 표현되었다. 본 연구에서는 제시된 최적화 문제의 최적 매체접근 확률이 유일한 해를 가진다는 것을 증명하였다. 또한 NCS를 위한 최적의 매체접근 확률은 전송률을 극대화하는 기존의 매체접근 확률보다 낮다는 결론을 도출하였다. 성능 분석 결과를 통하여 시스템의 안정도가 상태갱신주기를 고려한 최적의 매체접근 확률을 사용하였을 때가 전송률을 최대화하는 매체접근 확률을 사용 했을 때 보다 높다는 점을 보였다.
원자로 지논 농도의 최적 제어는 Linear Quadratic Regulator Problem이다. 지논 농도와 아이오다인 농도는 측정할 수 없기 때문에 최적 제어를 수행하기 위해서는 측정할 수 없는 상태 변수를 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서 사용된 예측방법은 Luenberger Observer를 기초로 했다. 원자로 상태 방정식은 빠른 상태 방정식(중성자 속, 핵연료 및 냉각재 온도)과 느린 상태 방정식(아이오다인, 지논)의 상호작용에 의해 Stiffness 문제가 발생되는데 이러한 시스템을 "Singularly Perturbed System"이라 한다. Stiffness문제를 해결하기 위해서 원 시스템을 느린 시스템과 빠른 시스템의 두 개의 모드로 나누는 Singular Perturbation Method를 사용한다. 예측기Observer를 이용한 원 시스템의 제어기는 느린 시스템과 빠른 시스템에 대한 분리된 예측기와 제어기의 설계에 의해 결정되어진다. 특히 원자로 상태 방정식에서는 빠른 모드는 빨리 사라지게 되므로 단지 느린 시스템에 대해서만 예측기를 설계하면 된다. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 시험 결과는 원자로의 지논 진동은 Singular Perturbation Method와 예측기를 이용해서 거의 정확하게 효과적으로 짧은 시간내에 제어할 수 있음을 알았다.수 있음을 알았다.
군산 복합화력 발전소에서 운용중인 가스터빈 엔진의 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 솔루션은 온라인 상태감시, 기간별 성능 경향분석, 최적 압축기 세정주기 분석, 고온부품 관리 모듈로 구성되어 있다. 운용자가 엔진의 상태 분석 결과를 쉽게 모니터하고 그에 따른 정비의사를 결정할 수 있도록 GUI 플랫폼을 적용하였다. 온라인 상태감시 모듈에서는 기준 성능 대비 실시간 계측데이터의 차이를 분석하여 엔진의 성능저하율을 가시적으로 제시한다. 최적 압축기 세정주기 분석 모듈에서는 경제성 평가 알고리즘을 통해 정비 소요 비용과 성능 저하에 따른 비용 손실의 분석을 통해 순이익이 최대가 되는 세정주기를 제시한다. 엔진의 상태 및 주요 정보를 종합적으로 분석하여 제공함으로써 최적 정비 및 운용이 가능하도록 의사 결정을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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