• 제목/요약/키워드: 확률론적 탐색

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확률론적 구조설계 최적화기법에 대한 비교연구 (A Comparative Study on Probabilistic Structural Design Optimization)

  • 양영순;이재옥
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.213-224
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    • 2001
  • 확률론적 구조설계 최적화는 구조물의 역학적 특성이나 하중의 불확실성이나 임의성과 같은 변동성을 정량적이고 합리적으로 고려할 수 있다는 점에서 기존의 전통적인 확정론적 최적화와 비교된다. 확률론적 최적화의 방법론으로는 개선된 일계이차모멘트법을 이용하는 신뢰도지수에 기반한 접근법(MPFP search)이 널리 알려져 있으며, 최근 목표성능치에 기반한 접근법(MPTP search)이 새롭게 제안되었다. 본 논문에서는 이들 두 가지 접근법에 대한 정식화를 수행하고, 특히 탐색과정에서 소모적인 반복계산을 발견하고 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 예제에서 두 접근법에 의한 확률론적 최적화를 수행하고 구조설계 최적화의 관점에서 두 접근법의 장단점을 비교·검토하였다.

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전체 최적화를 위한 확률론적 탐색기법 (Stochastic Search Techniques for Golobal Optimization)

  • 양영순;김기화
    • 전산구조공학
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    • 제5권2호
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    • pp.93-104
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    • 1992
  • 최적화기법의 최종목표는 전체최적점(golbal optimum point)을 정확히 그리고 효율적으로 구하는 것이다. 이를 위해 확률론적인 탐색과정을 가지는 Simulated Annealing과 Genetic Algorithm에 의한 최적화과정을 살펴보고, 수학적함수와 트러스, 보 구조물에 대해 최적설계를 행하여 전체최적점에 도달한 신뢰도 및 계산시간을 기준으로 기존의 확정론적 최적화기법에 의한 결과와 그 유용성을 비교검토하였다.

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불확실성을 가지는 배전 SCADA 정보로부터 확률론과 휴리스틱 탐색기법을 이용한 고장위치 할인 앨고리즘 개발 (Identification of a Faulted Area Based on Probability Theory-Heuristic Rules from Distribution SCADA Data including the uncertainty)

  • 고윤석;이호정
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1200-1202
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    • 1998
  • 전력 사업자들은 일반 수용가에 대한 공급 신뢰도를 개선하기 위해서 배전 자동화 시스템을 도입, 실시간 고장구간 탐색 및 계통 재구성을 추진하고 있다. 그러나. 고장 감지기 자체의 오동작이나 통신상의 오류, 다중사고의 가능성 등 불확실성을 포함하고 있기 때문에 비상시 사고구간 추정에 많은 노력과 시간비용이 요구될 수 있다. 따라서. 본 연구에서는 확률론과 휴리스틱 탐색법을 이용하여 배전자동화 시스템에 수집된 정보가 불확실성을 포함하는 경우에도 신속하게 사고 예비 후보 지역을 제시함으로써 고장구간 추정시간을 최소화 할 수 있는 전문가 시스템이 개발된다.

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신경망 이론과 Simulated Annealing법을 이용한 노심 최적 장전모형 탐색 연구

  • 이정훈;장창선;김창효
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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    • pp.32-37
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    • 1997
  • 최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.

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고정밀 저비용 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션 (A VHDL Design and Simulation of Accurate and Cost-Effective Fuzzy Logic Controller)

  • 조인현;김대진
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.87-92
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    • 1997
  • 본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ?어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.

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이항 반응 실험의 확률적 전역최적화 기법연구 (A Study on the Stochastic Optimization of Binary-response Experimentation)

  • 이동훈;황근철;이상일;윤원영
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권1호
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    • pp.23-34
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    • 2023
  • 본 논문의 목적은 이항출력 실험을 이용할 경우에 확률적 전역 최적화 방법론들을 검토하고 알고리즘들간의 성능을 비교하기 위한 것이다. 모 성공확률은 알수 없고 확률적 특성을 갖기 때문에 확률적 전역 최적화 방법론에서는 모 성공확률 대신 성공확률의 추정치를 이용한다. 언덕오르기 알고리즘 , 단순랜덤탐색, 랜덤재출발 랜덤탐색, 랜덤 최적화, 담금질 기법 및 군집기반의 알고리즘인 입자 군집 최적화 알고리즘을 확률적 전역 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 알고리즘의 비교를 위하여 두가지 테스트 함수(하나는 단봉이고 나머지는 다봉임)가 제안되었고 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 단순 테스트 함수에 대하여는 모든 알고리즘이 유사한 성능을 보이고 있다. 복잡한 다봉의 테스트 함수에 대하여는 랜덤재출발 랜덤최적화, 담금질 기법과 군집 기반의 입자군집 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

Chirp 신호를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성 역산 (Inversion of Acoustical Properties of Sedimentary Layers from Chirp Sonar Signals)

  • 박철수;성우제
    • 한국음향학회지
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    • 제18권8호
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    • pp.32-41
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    • 1999
  • 본 논문은 chirp신호와 두 개의 근거리 청음기를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성치 역산기법을 제시한다. 역산문제를 확률론적 모델로 정식화하고, 역산의 해를 역산인자의 a priori분포와 유사도함수의 곱으로 표현되는a posteriori 확률분포로 정의하였다. 퇴적층의 음속과 층두께의 a priori정보를 파형 매칭 기법으로 추정한 후 다수의 퇴적층이 존재하는 환경모델을 부분퇴적층모델로 치환하고, 계측신호와 모의신호의 L₂노음을 이용하여 정의된 목적함수에 대해 반복적인 유전자알고리즘 탐색을 수행하여 탐색공간의 축소로 인한 탐색효율과 결과의 향상을 얻었다. A posteriori 확률분포의 다중적분의 형태로 정의되는 인자의 주변확률분포와 평균의 추정은 유전자알고리즘의 탐색과정에서 선택된 탐색점들을 이용하여 수행되었다. 제시된 역산기법의 검증을 위해 두 가지 퇴적층 환경모델을 설정하고 잡음을 첨가한 합성신호에 대해 역산기법을 적용하여 역산해를 추정하였고 역산결과로부터 본 역산기법의 유용성을 확인하였다.

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전기기기 최적설계용 미미틱 알고리즘에 관한 연구 (Study for Memetic Algorithms applying Optimal Design of Electric Machine)

  • 박지성;정호창;이철균;김종욱;정상용
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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    • pp.12-14
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    • 2008
  • 전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.

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미국의 통계소양교육 분석을 통한 우리나라 교사교육 방향의 탐색 (A study of the policy change of teacher' education in Korea with an analysis of America statistical literacy education)

  • 김정란;김응환
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제20권2호
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    • pp.163-186
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    • 2017
  • 본 연구에서는 미국의 통계소양교육에 관한 내용과 우리나라 2015교육과정 수학교과에서 반영한 통계소양 성취를 위한 교육환경을 분석하였다. 이 분석 연구를 통해 미국과 우리나라는 사회적 교육적 환경의 차이점이 있음을 발견할 수 있었다. 이를 바탕으로 우리나라 수학교사들에게 통계교사교육 방향의 전환이 시급함을 발견 할 수 있었다. 첫째, 통계교육은 우선 교사가 수학과 통계학의 차이를 분명히 인식하는 것이 필요하다. 그리고 통계교육의 방법과 평가영역에서도 특별한 변화가 필요하다. 절차적 계산을 질문하는 것과 함께 개념과 과정을 이해했는지도 물어야 한다. 또한 통계적 사고를 할 수 있는지 그리고 통계적 문제해결방법인 '문제구성-데이터수집-분석-결과해석' 과정으로 프로젝트를 수행할 수 있도록 하는 교사교육이 필요하다. 둘째, 현재는 예비수학교사들이 임용고사라는 확률론 중심의 이론적 시험에 합격해야하는 필요에 의해 이론 공부에 치중하고 있다. 그러나 학교수학에서는 확률론 영역의 이론 강조도 중요하지만 자료 분석을 기초로 한 문제해결과정인 통계적 사고력 신장에 초점이 맞추어져야 하는 것이 더 중요하다고 생각한다. 특히 학교수업을 통해 학생들에게 미래에 필요한 통계소양을 지식으로 습득할 수 있도록 지도할 수 있는 수학교사들의 전문성향상을 위한 통계교육담당 수학교사로서의 직업교육의 준비가 되어 있어야 함을 탐색하고 제언하였다.

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인공신경망을 이용한 HMM 기반 온라인 한글인식 시스템의 자모 검증 (Verification of Graphemes Using Neural Networks in HMM Based On-line Koran Handwriting Recognition)

  • 조성정;김자환;김진형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.890-895
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    • 2000
  • 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 자모 검증을 HMM 기반 온라인 한글인식 시스템에 적용하는 방법론을 제시한다. 본 시스템에서 각각의 자모는 한 개의 HMM 모델과 한 개의 인공신경망 검증기를 갖는다. 자모 검증기는 HMM 네트웍이 생성한 자모 후보 가정을 입력으로 받은 후, 이 가정의 타당성에 대한 사후 확률을 출력한다. 이 사후 확률은 Viterbi 탐색시 탐색 경로에 반영된다. 기존 HMM 시스템의 국소적 특징의 한계를 보완하기 위하여, 한글 자모의 기본획 분석에서 얻어진 구조적, 전역적 특징이 자모 검증기에 사용되었다. 한글 낱자인식에 대한 실험 결과 HMM 기반 인식기에 자모 검증기를 도입함으로서 38.5%의 인식 오류를 줄일 수 있었다.

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