기존의 적외선 레티클 탐색기에 대한 모델링은 주로 정적인 상황에서 이루어졌다. 본 논문에서는 레티클 탐색기의 동적 시뮬레이션 틀을 개발하고 다중 표적, 특히 섬광탄이 존재하는 상황에서 효율적인 신호처리 기법을 제안한다. 개발된 시뮬레이션 틀은 다양한 상황에서 적외서 레티클 탐색기의 성능을 분석하고 효율적인 신호처리 기법을 연구하는데 필수적인 틀이다. 섬광탄이 존재하는 환경에서 제안한 반대응 알고리즘은 간단하면서 효율적인 기법임을 실험결과로 부터 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권2호
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pp.108-116
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1997
유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.
세포성장 조절물질 탐색기술 개발 분야의 연구는 학문적으로는 세포성장 조절물질의 작용기작 규명에 의한 유전병의 병리기전, 암의 병리학적인 원인규명과 면역현상의 이해를 통한 생명과학의 기초연구 증진을 이룩할 것이며 세포성장 조절인자의 유전자를 분리하여 유전자 치료법(gene therapy)에 이용하거나 이들 유전자를 발현벡타를 이용해 과발현시켜 난치성 유전병의 치료에 이용하는 등의 임상실험에 활용할 수 있다. 산업적으로는 이들 연구결과를 활용한 신규 항암제 및 면역 조절제 개발기술의 수준 향상에 따른 생물 신의약 개발 분야에서 국제경재력을 제고시키는데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구는 이용자 중심 웹 정보탐색 분야의 실체이론을 분석함으로써 웹 정보탐색행위 영역의 통합이론 구축 가능성을 검토하고자 한다. 실체이론은 웹 이용자의 정보탐색행위를 설명하는 변인들 간의 유의한 관계를 밝히거나 이용자 행위를 일반화한 연구결과로 정의되었다. 1995년부터 2005년 사이에 네 종의 학술지에 출판된 이용자 중심의 웹 정보탐색 연구는 총 42편이었고, 이 중에서 10편이 실체이론 개발에 기여하였다. 분석결과, 13개의 종속변인과 10개의 독립변인이 다루어졌고 이 중 22개의 관계가 유의한 것으로 나타났다. 실체 이론의 대부분은 이용자의 개별적 차이에 초점을 두고 각기 다른 속성을 갖는 이용자의 웹 정보탐색행위를 설명하고자 하였으며, 이용자 행위의 일부 측면(검색행위, 탐색시간 등)만을 다루는 것이 특징이었다. 분석결과를 바탕으로 통합이론 구축을 위한 시사점이 제안되었다.
기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
본 논문은 정밀 유도무기에 장착되어 목표물 명중 확률을 좌우하고, 비용적인 측면에서 유도무기의 가장 큰 부분을 차지하는 적외선 영상탐색기에 대한 성능 대비 개발비용 최적화에 대한 연구이다. 탐색기 개발 비용의 주요항목인 해상도와 그에 따른 탐지성능에 영향을 미치는 인자들을 분석함으로써, 설계 단계에서 해상도 별 탐지성능과 개발 비용과의 상관관계를 분석하는 연구를 수행하였다. 다양한 신호 대 클러터 비 조건에서 해상도 별 표적탐지 확률을 설계 시 중요인자로 정의하고, 개발비용 선정의 기준이 되는 해상도 별 탐지성능 분석을 수행하였으며, 탐지성능 확보를 위한 최적의 해상도와 그에 따른 투입비용에 대한 관계를 도출하였다. 다양한 클러터 환경에 따른 사례연구를 통하여 제안한 분석 방식이 탐지성능 만족을 위하여 요구되는 개발비용 예측에 효과적임을 검증하였으며, 유도무기 운용 환경에서 성능대비 최적화된 개발비용을 설계단계에서 미리 도출할 수 있는 연구 자료로 활용하고자 한다.
한국천문연구원은 2009년 1월부터 외계행성 탐색시스템(KMTNet; Korea Microlensing Telescope Network) 개발 사업을 수행하고 있다. 이 사업의 주된 과학적 목적은 2m급 광시야 망원경을 칠레, 호주, 남아공화국에 설치하여 남반구 하늘을 24시간 연속 모니터링 관측함으로써 새로운 외계행성과 변광천체를 탐색하는 것이다. 이번 발표에서는 2도x2도 광시야 관측시스템의 핵심 사양을 소개하고, 시스템 개발의 진행 상황 및 향후 일정, 남반구 관측소와의 협력 상황 등을 제시할 것이다.
실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.
기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.
본 연구에서는 배움의 학교공동체 형성을 위한 수업모형으로서의 긍정탐색의 적용 가능성을 탐구하고자 하며, 이를 위하여 배움의 공동체에서 제시하고 있는 수업의 원리와 수업모형, 교사의 역할을 분석하여 긍정탐색 모형에 적용하여 긍정 탐색 모형의 초안을 구안하고, 사용자 및 전문가 평가를 통해 긍정탐색 모형의 초안을 검증하고 개선방안을 도출하였다. 그리고 개선안을 반영한 배움의 학교공동체 수업모형의 최종안을 구안하였다. 개발된 모형의 학습활동은 홉 단계에서 오리엔테이션과 긍정 주제 선정하기, 스텝 단계에서 성공 스토리 탐색하기, 스토리 핵심가치 도출하기, 그리고 점프 단계에서 도출한 핵심가치의 확산 전략 세우기, 실행계획 세우기, 실행하기, 마지막으로 성찰하기로 구성되어 있으며 각 단계별 목표, 학습자 활동, 교사활동 그리고 지원요소가 포함되어 있다. 본 연구는 두 가지 수업모형의 병합적 개발연구로서 의의를 가지며, 후속 연구를 통해 학생, 교사, 학부모등 학교구성원을 대상으로 한 모형 개발과 적용을 통해 모형을 정교화하고 적용 대상을 확장하는 연구가 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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