• 제목/요약/키워드: 탐색 제어

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Tabu 탐색학습알고리즘에 의한 신경회로망을 이용한 결함진단 (Fault Diagnosis using Neural Network by Tabu Search Learning Algorithm)

  • 양보석;신광재;최원호
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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    • pp.280-283
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    • 1995
  • 계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

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분산전원을 고려한 배전계통 고장 복구문제에 타부탐색법 적용 (Application of Tabu Search for Service Restoration of Distribution System with Dispersed Generators)

  • 배병현;문경준;김형수;박준호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.369-371
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    • 2003
  • 본 논문에서는 차세대 대체 에너지원으로서 주목받고 있으며, 상용화되고 있는 분산전원이 도입된 배전계통에서 고장이 발생한 경우, 경험적 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 적용한 고장 복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 배전계통 고장복구 문제는 배전 선로상에 고장 발생시 최적의 부하절체를 함으로써 건전 정전구간을 최소화하는 것을 목적으로 한다. 배전 자동화시스템에서 분산전원 계통을 자동화하여 분산전원의 동작 상태를 감시하고 고장검출, 계통분리 또는 원격스위치를 제어함으로써 고장복구 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 참고문헌의 예제 계통에 제안한 방법을 적용해 본 결과, 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 확인하였다.

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메타프로그래밍 제어를 통한 제약 중심의 코스 스케줄링에 관한 연구 (Constraint Directed Course Scheduling in Meta-Programming)

  • 정종진;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제1권1호
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    • pp.111-122
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    • 1995
  • 전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.

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제어공학의 추이와 기계공업에의 응용

  • 이봉진
    • 기계저널
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    • 제16권4호
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    • pp.4-11
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    • 1976
  • 근년 산업계는 여러 가지의 분야가 서로 영향을 미쳐 이복잡성이 복합된 system내에서 그 합리 화, 고효율화를 위한 탐색이 진행되어가고 있다. 공학의 각 분야들로 각기 진보함에 따라 인접하 는 분야 사이에 경제영역이 생겨 그 인접경계를 다루는 학문의 가속된 발전으로 오늘날의 고도 산업구조를 형성했다 해도 과언이 아닌 것 같다. 제어공학이란 학문도 역시 이런 인접된 경계를 다루는 기술공학이라 하겠는데 종래의 공학계학문이 종적인 반면 이 제어공학은 횡적인 경계를 취급하는 소위 매개체적인 학문이라 하겠다. 따라서 제어공학은 인접된 분야와 상호 확산을 하 면서 그 경계영역을 점차 넓혀가고 있다고 하겠다. 제어공학의 역사적 배경이 어떤 것인가를 살 펴 봄으로써 이 분야의 학문을 이해하고 나아가서는 이 학문이 실산업계 특히 기계공업을 중심 으로 보았을 때 어떤 위치에 있는가를 확인함으로써 장차 이 분야의 전공을 지향하는 학도들에게 도움이 되었으면 하고 이 과제를 택해 적어보기로 한 것이다.

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유전자 알고리즘을 이용한 축구로봇의 속도 제어 전략 (Speed Control Strategy of Soccer Robot using Genetic Algorithms)

  • 심귀보;김지윤;김현영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.275-281
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    • 2002
  • 본 논문에서는 축구 로봇의 원하는 속도와 이동 패턴을 만들어 내기 위하여 속도 제어에 크게 영향을 미치는 거리 오차와 각도 오타 등의 반영 비율을 나타내는 각종 파라미터가 포함된 속도 제어 함수를 제안하고, 이들 파라미터들을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 값들을 탐색함으로써 변화된 환경 속에서도 로봇을 목적에 따라 신속하게 이동하게 하는 속도 제어 전략을 제안한다.

바이너리 코드의 정적 제어 흐름 분석을 위한 프레임워크 (Framework for Static Control Flow Analysis of Binary Codes)

  • 백영태;김기태
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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    • pp.67-70
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    • 2010
  • 본 논문은 바이너리 코드 수준에서 정적인 프로그램 분석을 수행하는 프레임워크를 설계 및 구현한다. 정적으로 바이너리 코드 수준에서 분석을 수행하려는 이유는 일반적으로 컴퓨터에 설치되는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이고, 정적 제어 흐름 분석을 통해 수행 전에 동작을 파악하기 위해서이다. 본 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 제어 흐름 그래프를 작성하여 바이너리 파일의 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악할 수 있도록 하며, 그래프 시각화를 통해 바이너리 파일의 분석을 용이하게 한다. 또한 실행 흐름에 대한 자동 탐색 방법을 제공한다.

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라마키안 상호 적응에 의한 최적 COG 비퍼지화기 설계 (An Optimal COG Defuzzifier Design Using Lamarckian Co-adaptation)

  • 김대진;이한별
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.390-396
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    • 1998
  • 본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

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의료영상의 화질개선을 위한 프랙탈 영상 부호화 (Fractal Image Coding for Improve the Quality of Medical Images)

  • 박재홍;박철우;양원석
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.19-26
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    • 2014
  • 본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블럭의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지 블럭과 같은 클래스를 가지는 도메인 블럭만 검색하도록 하면서 도메인 블록 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 리스트 탐색시 RMS값에 일정 허용오차 이내의 값을 가지면 리스트를 끝까지 탐색하지 않고 변환값을 결정하도록 하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지 블럭의 크기를 가변시켜 변환($w_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 도메인 레인지 블럭의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도와 허용오차를 변화시켰을 때 화질 개선 여부를 검토하였다. 제안된 방법으로 부호화한 결과 부호화 시간은 허용오차의 범위에 따라 향상되며 압축효과는 높아 졌고 PSNR값은 다소 떨어졌으나 거의 무시할 수 있을 정도의 변화가 있었다.

무선 애드혹 네트워크에서의 확률적 이웃 탐색 기법 (Probabilistic Neighbor Discovery Algorithm in Wireless Ad Hoc Networks)

  • 송태원;박현희;백상헌
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39B권9호
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    • pp.561-569
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    • 2014
  • 무선 애드혹 네트워크에서 이웃 탐색 과정은 네트워크를 초기화하는데 먼저 수행되어야 하고, 라우팅 알고리즘이나 토폴로지 컨트롤, 그리고 MAC 계층 설계를 위해서도 반드시 필요한 과정이므로 효율적인 분산적 이웃 탐색방법 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 확률적 이웃 탐색 기법 (PND: Probabilistic neighbor discovery)을 제안한다. 제안한 기법에서는 MIMD (Multiplicative-increase, multiplicative-decrease) 정책을 통해 광고 메시지의 전송확률을 제어함으로써 이웃 탐색에 소요되는 시간을 줄이는 것이 가능하다. 더불어 임의의 기기가 광고 메시지를 전송한 경우, 그 메시지가 성공적으로 전송되었는지 여부를 알 수 있는 충돌 감지 기법 (CD: Collision detection)을 도입함으로써 확률적 이웃 탐색 기법의 성능을 더 높일 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 모든 이웃을 탐색하기까지 소요되는 시간을 15.6%~57%까지 감소시킬 수 있음을 보여준다.

위험물 수송 최적경로 탐색 알고리즘 개발: Efficient Vector Labeling 방법으로 (An Algorithm for Searching Pareto Optimal Paths of HAZMAT Transportation: Efficient Vector Labeling Approach)

  • 박동주;정성봉;오정택
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제11권3호
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    • pp.49-56
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    • 2011
  • 본 연구는 위험물 수송의 최적경로를 결정하는 방법론을 제안하였다. 위험물 차량의 최적경로를 결정할 때에는 위험도 최소화를 목적으로 하는 공공의 입장과 통행시간 최소화를 목적으로 하는 민간기업의 입장이 서로 상충한다. 본 연구에서는 이러한 다기준 의사결정(Multi-criteria decision making)문제 중 하나인 위험물 수송용 최적경로를 탐색하는 방법론으로 Efficient Vector Labeling(이하 EVL) 알고리즘을 제시하였다. EVL 알고리즘은 위험도와 통행시간을 동시에 고려하여 복수의 Pareto optimal 경로(또는 비지배경로)를 탐색하게 한다. 본 연구는 또한 탐색된 비지배경로간의 중복도를 제어할 수 있도록 설계하였다. 개발된 Efficient Vector Labeling 알고리즘을 Test bed network에 적용하여 기존의 경로탐색 방법론과 비교하였다. 적용 결과 새로운 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 합리적인 대안경로를 탐색할 수 있는 것으로 분석되었다.