본 논문에서는 연속 밀도 HMM 구조의 최적화 문제를 다룬다. HMM 구조의 최적화를 위해 여러 연구가 있었는데, 그 중에서도 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Citerion)등과 같이 이미 제안된 모델 선택 기준은 동질의 파라미터를 갖는 데이타에 대해 통계적으로 잘 행동하는 모델을 가정하고 있어서 연속 밀도 HMM 등과 같이 복잡한 파라미터를 갖는 구조에는 적합하지 않고, 파라미터 수를 줄이는데는 어느 정도 효과가 있었으나 인식률 향상에 있어서는 한계를 보였다. 이에 본 논문에서는 HMM의 파라미터 유형에 따라 별도의 확률 밀도를 추정하여 사전 모델 확률(a priori model probability)로 사용하는 모델 선택 기준인 HBIC(HMM-oriented BIC)를 제안했다. 또한 HMM의 변별력을 높이기 위해 변별력 특성을 갖는 안티확률을 BIC와 결합한 새로운 모델 선택 기준인 BIC_Anti를 제안했다. 제안한 모델 선택 기준의 유용성을 검증하기 위해 온라인 필기 데이타를 대상으로 실험하여 기존의 연구와 비교하였다. 그 결과 제안한 HBIC와 BIC_Anti 모델 선택 기준을 사용하는 것이 BIC를 사용하는 것보다 더 적은 파라미터 수로도 향상된 인식률을 얻을 수 있음을 확인했다.
사회기반시설물을 포함한 구조물은 수명유지 또는 연장을 위하여 적절한 점검과 유지보수가 필수적이다. 이러한 점검과 유지보수는 일반적으로 생애주기비용 평가를 통해 관련 계획이 수립된다. 본 논문에서는 구조물의 생애주기비용과 그 사용으로 인해 발생되는 이익을 고려하는 확률론적 비용-이익분석과 이를 통한 구조물 최적수명 결정 방법을 다루고자 한다. 생애주기비용은 구조물 초기 제작/건설비용, 유지보수 비용과 구조물 파괴로 인한 예상손실을 고려하게 된다. 일반적으로 구조물의 수명연장은 생애주기비용의 증가를 유발하나 사용기간 증가로 인해 발생되는 이익 또한 증가하여, 이를 최적화하는 수명관리에 관심을 가질 필요가 있다. 생애주기 평가에 있어서 유지보수 적용이 구조성능, 구조물 파괴확률 그리고 수명에 미치는 영향을 확률론적 방법을 적용하여 평가하며, 이를 통해 생애주기비용과 이익의 차이를 목적함수로 구성하게 된다. 이 목적함수가 최대가 되는 지점이 설계변수인 구조물 최적수명이 되는데, 최적화문제 구성에 있어서 제한조건의 변화에 따라 유지보수 계획수립도 가능하다. 본 논문에서 다루어지는 구조물 수명관리 최적화기법이 안전성과 효율성을 동시에 고려하는 사회기반시설물 수명관리에 기여할 것으로 기대한다.
신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.
체크포인트 기법은 실시간 시스템의 내고장성을 구현하는 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 확률 최적화를 이용하여 체크 포인트 구간을 결정하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 다루는 실시간 시스템은 멀티 태스크(multi-task)들로 구성되며 Poisson 분포를 가지는 과도 고장이 발생한다. 또 멀티 태스크들은 비선점형 Rate Monotonic 알고리듬으로 스케줄링된다. 이번 연구에서는 멀티 태스크들의 수행 성공 확률을 체크포인트 삽입 개수로 표현하는 최적화 문제를 설정하고 이 확률값을 최대로 만드는 체크포인트 개수와 구간 길이를 구한다. 제안된 확률 계산 과정은 체크포인트 재수행 횟수에 대한 비선점형 RM 알고리듬의 스케줄링 가능성을 판별하는 방법도 포함한다. 사례 연구를 통해서 제안된 기법의 적용가능성을 입증한다.
제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
전기기기 최적 설계에 있어서 결정론적 최적화 방법은 국부해를 빠른 속도로 찾을 수 있지만 최적값에 대한 보장이 어려우므로 비결정론적 방법인 진화전략 알고리즘을 많이 사용한다. 전기기기 최적화에 쓰이는 많은 확률적 알고리즘 중에서 진화 전략 알고리즘은 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘을 결합한 방법으로, 전체 최적점 탐색이 가능할 뿐만 아니라 알고리즘이 비교적 간단하면서도 빠른 수렴 특성을 갖고 있다. 그리고, 종류 또한 다양하다. 진화 전략 알고리즘 중에서 중요한 것은 수렴속도와 성공률에 기여하는 파라미터들을 잘 선정하는 것이다. 본 논문에서는, 진화 전략 알고리즘의 중요한 인자인 자식 세대의 개수인 ${\lambda}$값과 ${\alpha}$값을 변화시켜 가면서 변수 개수에 따른 최적화된 조합을 제시한다. 본 논문의 결과는 전기기기 최적 설계에 응용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.457-465
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1992
현재 또는 장래에 예견되는 거의 모든 통신서비스를 통합적으로 제공할 수 있는 B-ISDN환경하에서 음성통화와 비디오정보, 데이타들이 각기 다른 bit rate와 서비스 요구조건(통화시간, 질등)를 가지고 전송서비스를 받으려 하기때문에 매우 다양한 서비스들의 조합을 고려하여 교환시스팀을 구현해야 한다. B-ISDN에 적합한 전송기술로서 ATM(Asynchronous Transfer Mode)이 일반적으로 제안되고 있는데 이미 10여종의 독특한 ATM시스팀들이 이론적, 실험적 연구단계를 거쳐 거의 실용화 단계까지 이르렀다고 주장되고 있다. 본 논문에서는 ATM교환시스팀의 설계요건과 비교기준을 제시하여 설계 대자인을 주어진 기술제약하에 최적화 할 수 있는 조건을 제시한다. 이때 우선 기본 스위치의 구조를 단단계로 할 것인가 다단계로 할 것인가에 대한 정량적, 확률적인 비교가 행해지고 특히 이미 많은 ATM스위치에서 채택되고 있는 Banyan형태의 망의 성능분석을 보다 현실에 근접하게 할 수 있는 이산적 마코프체인에 의한 모형과 계산방법이 확립된다. 이를 통해 단위스위치내부에 버퍼의 유무, 버퍼를 두는 위치, 또한 버퍼사이즈에 의한 영향등이 세부적으로 분석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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