블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.716-722
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2014
DC 모터 시스템의 속도 제어기를 설계하기 위해서는 먼저 시스템의 파라미터 추정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 DC 모터 시스템의 파라미터를 추정하는 기법에 대해 다룬다. 이때 사용되는 추정 모델은 1차 및 2차 모델을 고려하며, 유전알고리즘의 3가지 평가함수를 고려하여 최적화한다. 또한, 유전알고리즘이 해공간에서 최적해를 탐색하는 능력의 우수함을 보여주기 위해 수치적 해석 방법을 통한 추정 결과도 함께 비교한다. 이때 파라미터 추정에 사용되는 데이터는 실제 실험장치의 입출력데이터를 이용하며, 신호의 잡음 제거를 위해 Butterworth 필터도 함께 설계한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 얻어진 모델과 실제 실험장치의 데이터와 비교하여 그 유효성과 정확성을 확인한다.
본 논문은 연결비용 및 메시지 지연시간을 최소화하는 최적 LAM 설계를 위한 파레토 계층-적소 영역 유전자 알고리즘의 응용이다. 이러한 연구과제를 수행하기 위하여 LAN 설계를 위한 적합한 가능해의 표현 방법을 제안하고, LAN 설계 시 선택되는 여러 위상(topology) 형태는 지역적이고, 내선망에 가장 보편적으로 쓰이는 스패닝 트리 형태에 한정하여 유전자 알고리즘을 적용한다. 스패닝 트리를 초기 모집단의 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$ 수 개념을 이용한다. $Pr\ddot{u}fer$ 수는 간결하면서도 스패닝 트리의 특징을 잘 반영하며 염색체 표현에 적합하다. 유전자 알고리즘에 의해 이중 목적에 맞는 적응도 평가함수의 산출하고, 파레토 계층-적소영역 선별 알고리즘을 사용하며, 적합한 유전연산자를 적용함으로써 다양한 해공간을 탐색하여 최적 LAN을 하여, 제안되었던 알고리즘이 꽤 짧은 시간에 다목적 LAN 설계 문제의 좋은 해답들을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.
Fuzzy c-means(FCM)와 possibilistic c-means(PCM)는 퍼지 클러스터링 영역에서 대표적인 두 가지 방법으로 많은 패턴 인식 문제들에 성공적으로 활용되어져 왔다. 하지만 이들 방법 역시 잡음 민감성과 중첩 클러스터 문제를 가지고 있다. 이들 문제점을 극복하기 위해, 최근 두 방법을 결합하려는 시도가 있어왔고, possibilistic fuzzy c-means(PFCM)는 FCM과 PCM을 목적 함수 단계에서 통합함으로써 두 방법이 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 PFCM에 regularization을 도입함으로써 PFCM의 잡음 민감성을 한층 더 줄여줄 수 있는 향상된 PFCM을 소개한다. Regularization은 해공간을 평탄화 함으로써 잡음의 영향을 줄이는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안한 방법은 PFCM의 장점과 더불어 regularization에 의해 잡음의 영향을 더욱 줄일 수 있으며, 이는 실험을 통해 확인할 수 있다.
맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
FCM(Fuzzy C-Means)으로 대표되는 퍼지 클러스터링은 간단하면서도 효율적인 클러스터링 방법이지만, FCM에서 사용하는 목적 함수에서는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미치도록 함으로써 클러스터 사이의 밀도 차에 의해 클러스터링 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 밀도 문제를 완화하는 방법의 하나로 FCM의 목적 함수에 밀도 차이를 보정할 수 있는 항을 추가한 EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM)이 있다. 이 논문에서는 레귤러라이제이션을 이용하여 EDI-FCM을 보완한 Regularized EDI-FCM을 제안한다. 레귤러라이제이션은 해공간을 평탄화하고 잡음 민감성을 줄이기 위해 흔히 사용되는 방법으로, 클러스터링에서는 특정 클러스터가 클러스터링 결과에 미치는 영향을 줄이는 역할을 한다. 제안하는 방법은 FCM이나 EDI-FCM과 비교했을 때 실제 클러스터 중심에 빠르고 정확하게 수렴한다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
심층혼합처리공법은 항만기초, 토류벽구조, 차수벽 및 가시설, 그리고 거축기초와 교량기초 등에서 다양하게 사용되어오고 있다. 이 공법은 지반개량을 통한 침하방지와 안정성확보를 위한 지반강도를 확보하기 위해 시멘트와 혼화제를 현장토와 혼합하는데 있어서 가장 효율적이고 경제적이어야 한다. 본 연구에서는 교반날개의 각도, 교반속도 등에서 다양한 교반조건을 적용하여 실내실험을 수행하였다. 실내실험은 현장 타설장비를 1:8 비율로 축소하여 제작하였다. 최적의 교반조건을 도출하기 위하여 다양한 교반조건에 따른 심층혼합처리 개량체의 강도를 분석하였다. 연구결과, 심층혼합처리공법의 교반조건은 개량체의 강도와 형상에 아주 큰 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
자두 살구나무에 기생하는 나무좀의 종류와 생태를 조사하였던 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 자두살구나무를 하는 나무좀은 서울나무좀 (Scolytus seulensis), 뽕나무좀(Xyleborus atratus), 오리나두좀(X. germanus, 붉은목나무좀(X. rubricollis) 및 감나무좀(X. saxeseni)을 채집하였고 기주로는 서울나무좀은 자두와 살구나무에 뽕나무좀 오리나무좀, 감나무좀은 살구, 밤나무에 붉은목나무좀은 자두, 밤나무등에 각각 침입함을 확인하였는데 자두, 살구나무에 발생량과 피해가 심한 종은 서울나무좀이었다. 2. 서울나무좀의 발생소장을 보면 1980년 7월 10일과 8월 25일 1981년에는 7월 15일과 8월 20일로 1화기는 7월 중순에 2화기는 8월 하순의 1년 2회로 추정되었다. 3. 살구품종중 서울나무좀에 의한 m당 충공수는 Henderson(Apricot)과 V-49057(Apricot)은 100개 이상이었으며 Derbyroyal(Apricot)은 12개 이하로 적었다. 대체로 한국재래종과 일본계도입종들에 비하여 구주계품종에 치해공이 많았고 방향별 차이는 적었으나 동서남북순이었으며 모공의 길이가 길수로 유충공수도 많았다. 4. 성충의 교미는 $27^{\circ}C$ 내외가 많았으며 5.6월의 교미는 7.8월에 비하여 교미시간이 다소 길었다. 5. 자두나무 과실중의 변화는 피해주에서 개화 4주일 후인 6월 23일에 12.25g으로서 과중증가가 없었으나 건전주의 과실은 6월 23일에 32.23gr이었고 수확기인 7월 7일에는 63.5gr이었다. 6. 서울나무좀의 천적으로 어깨넓적좀벌과의 일종인 Eurytoma sp.를 서울나무좀의 노숙유충이나 용에서 용상태로 발생하였고 5월 초부터 6월 25일 사이에 우화하였으며 성충의 일주일 내외였다.
설해(雪害)는 일반적으로 돌발적(突發的)으로 발생(發生)하는 재해(災害)로서 지형(地形)이나 환경요인(環境要困)에 따라 많은 영향(影響)을 받게 된다. 본(本) 연구(硏究)는 경남(慶南) 진주지방(晋州地方)에 있어 강우(降雨)에 의(依)한 피해(被害)의 특징(特徵)을 분석(分析)하여 피해(被害)에 관한 기초적(基礎的)인 자료(資料)를 얻고자 수행(遂行)하였든 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하연 다음과 같다. 1) 조사지역(調査地域) 2.94ha에서 총입목본수(總立木本數) 14.850 본(本) 중(中) 그 피해목(被害木)은 466 본(本)으로서 약(約) 3.14 %였다. 그 중 설절목(雪折木)은 소나무가 302 본(本), 해공(海松)이 84 본(本), 리기다소나무는 38 본(本), 산오리나무는 1 본(本)으로서 모두 425 본(本)이었고, 설도목(雪倒木)은 소나무가 32 본(本), 해송(海松)이 8 본(本), 리기다소나무가 1 본(本)으로서 모두 41 본(本)이었다. 수종별(樹種別) 피해율(被害率)은 소나무는 5.22%, 해송(海松)은 2.49%, 리기다소나무는 0.92%. 산오리나무는 0.2%였다. 2) 설해(雪害)를 가장 많이 받은 樹高(수고)의 범위는 3~11m 로서 약(約) 95%를 차지하였으며, 흉고직경(胸高直徑)은 3~20cm의 범위에 있는 수종(樹種)이 대부분(大部分)이었다. 3) 피해목(被害木)을 방위별(方位別)로 보면 피해당시(被害當時)의 풍향(風向)에 따라 많은 영향(影響)을 받았으나 사면방향(斜面方向)도 비교적(比較的) 높은 경향(傾向)을 보여주었다. 4) 임령별(林齡別)에 의(依)한 설해(雪害)는 그 폭(幅)이 비교적(比較的) 넓은 편이었으나 11~24년생(年生)의 유령목(幼齡木)이 약(約) 82%로 나타났다. 5) 설해(雪害)로 인한 피해목(被害木)의 절손고비(折損高比) (절손고(折損高)/수고(樹高))를 보면 근원부위(根源部位)는 약(約) 24%, 수간부위(樹幹部位)는 45%, 수관부위(樹冠部位)는 31%로서 비교적(比較的) 수간부위(樹幹部位)의 피해(被害)가 많이 나타나고 있었다. 6) 임목(林木)의 평균형상계수(平均形狀係數)는 1.06으로 나타났으며, 그 피해율(被害率)은 3.14%로서 높은 경향(傾向) 이었다. 따라서 설해(雪害)의 위험(危險)이 있는 임분(林分)은 설해(雪害)의 저항(低抗)을 증진(增進)시킬 수 있는 적절(適切)한 무육방법(撫育方法)과 눈사태 및 융설수(融雪水)에 의(依)한 산붕(山崩), 산사태(山沙汰), 등(等)과 같은 재해(災害)를 예방(豫防)하기 위한 방재대책(防災對策)이 강구(講究)되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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