H.264/AVC에서 다양한 블록 모드에서 최적 블록 모드를 결정하기 위해 율왜곡 최적화 알고리즘이 사용되고 있다. 이는 비트율을 개선시키고 있으나 계산량을 크게 증가시키고 있다. 본 논문은 움직임 추정을 위해 이미 계산된 비용을 이용해 율왜곡 최적화의 비용을 예측하여 적응적으로 율왜곡 최적화를 생략하는 고속 율왜곡 최적화 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균적으로 율왜곡 최적화에 의해 생성된 비트율과 화질을 거의 유지시키면서 율왜곡 최적화에 의해 발생하는 추가적인 계산량을 CIF와 QCIF에서 각각 69.86%와 69.63%를 감소시키고 있는 것을 보여주고 있다.
논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 뇌 자기공명 영상의 백질 및 회백질 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 확률적 조합 최적화에 적합한 알고리즘으로 알려진 개미 군집 최적화 알고리즘은 실제 개미들이 집에서 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성을 적용한 것이다. 논문에서 제안하는 방법은 개미가 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성처럼 영상에서 원하는 픽셀을 찾아갈 수 있다는 것이다. 원하는 픽셀을 찾은 개미들은 페로몬을 픽셀에 축적하게 되는데 이 페로몬은 이후에 지나가는 개미들이 다음 경로를 선택할 때 영향을 준다. 그리고 각각의 반복단계에서 상태전이 법칙에 따라 영상의 위치를 바꿔가면서 최종 목적지에 도달하게 되며, 마지막으로 페로몬 분포의 분석을 통해 영상에서 분할 된 결과를 얻는다. 제안한 알고리즘을 기존의 임계치 기반의 분할 알고리즘인 Otsu 방법, 메타휴리스틱 계열의 대표적인 방법인 유전자알고리즘, 퍼지방법, 원래의 개미 군집 최적화 알고리즘등과 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법이 뇌의 특정 영역을 더 정확하게 분할함을 알 수 있었다.
최근 네트워크에서 안정된 전송을 위해 광대역의 대역폭과 중복 링크를 사용함으로써 과도하게 에너지를 소비하고 전송효율을 떨어뜨리는 결과를 낳고 있다. 본 논문에서는 트래픽 중복이 허용되는 네트워크에서 중복 트래픽을 제거함으로써 전송 링크의 수를 줄이고 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 알고리즘은 타부서치 알고리즘을 이용한 메타휴리스틱방식을 사용한다. 제안된 최적화 알고리즘은 중복되는 트래픽을 효율적으로 경로 설정할 수 있도록 이웃해 생성방식을 설계하여 전송에너지를 최소화한다. 제안된 최적화 알고리즘의 성능평가는 네트워크에서 발생하는 모든 트래픽을 전송하기 위해 사용되는 링크의 수와 소모되는 전송에너지 관점에서 수행되었다. 성능평가 결과에서 제안된 알고리즘이 이전에 제안된 다른 알고리즘에 비해 더 우수한 성능 결과가 나타남을 확인할 수 있었다.
휴리스틱 기반의 유전 알고리즘 경로 탐색(H-GAP)은 노드, 에지 정보를 필요로 하지 않기 때문에 기존 경로 탐색 알고리즘의 단점을 보완하고 빠른 속도로 경로 탐색을 수행할 수 있다. 하지만 H-GAP를 이용해 탐색한 경로는 비 노드 기반이기 때문에 불필요한 경로 정보가 포함되어 탐색된 경로가 최적의 경로가 아닐 때도 있다. 본 논문에서는 H-GAP를 이용해 탐색한 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H-GAP의 경로 탐색이 완료된 후 광선 추적 알고리즘을 이용해 불필요한 경로 정보를 제거하여 경로를 최적화한다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 "DE/rand/1/bin" 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 "DE/rand/1/bin" 연산자 대신에 "DE/current-to-rand/1" 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.
본 논문에서는 자동 독순(automatic lipreading)의 인식기로 쓰이는 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)의 새로운 확률적 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전역 최적화가 가능한 확률적 기법인 모의 담금질과 지역 최적화 기법을 결합하는 것으로써, 알고리즘의 빠른 수렴과 좋은 해로의 수렴을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘이 전역 최적해로 수렴함을 수학적으로 보인다. 제안하는 기법을 통해 HMM을 학습함으로써 기존의 알고리즘이 지역해만을 찾는 단점을 개선함으로써 향상된 독순 성능을 나타냄을 실험으로 보인다.
본 인구는 유역 물관리에 내한 기초연구로서 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 사용하여 유역내 장기유출 및 단기유출모형의 매개변수를 최적화하므로 유역의 이${\cdot}$치수관리를 위한 과학적인 유출량산정에 목적이 있다. 장기유출모형은 수정 TANK모형, 단기유출모형은 저류함수모형을 선정하여 최적화를 실시하였다. 또한, 장기유출모형의 홍수기에 대한 부정확성을 보정하기 위해 평수기와 홍수기로 매개변수의 최적화를 실시하므로 수정 TANK모형의 단점을 보완하였다. 수정 TANK모형과 저류함수모형의 적용결과 각각 장${\cdot}$단기 유출량에서 실측값과 비교하여 유의성을 나타냈으며, 홍수시 수정 TANK모형과 실측유출량의 비교결과 최적화 전의 모의 보다 높은 상관성을 나타내므로 본 인구의 수정 TANK모형을 사용하여 유역의 효율적인 장기물수지분석이 가능하리라 판단된다.
본 논문은 퍼지 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화를 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용된 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.
알고리즘의 용이성과 전역적 최적해로의 수렴가능성 등의 이점을 가진 SA알고리즘은 구조최적화문제에 활발하게 적용되고 있으나 냉각스케줄의 설정, 모호한 종료기준, 과도한 반복해석 등의 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기존 SA알고리즘의 단점을 보완한 MSA 알고리즘을 개발하고자한다. MSA 알고리즘은 수렴에 요구되는 반복수를 감소시키고 국부최소점이 많은 동적최적화문제의 초기설계 선택의 자율성을 확보하기 위하여 SQ 및 SA의 2단계로 구성하여 개발하였다. 또한 기존 연구에서 제안된 냉각 스케줄에 의한 수렴성 등을 비교분석하여 구조최적화에 적합한 냉각스케줄을 제안하여 그 성능을 평면가새골조 구조물의 최적내진설계에 적용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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