본 연구는 산업현장에서 사용되는 이동로봇이 익숙하지 못한 환경에서 목적지에 도착할 수 있는 항법 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 동적창 접근(DWA)과 Dijkstra 경로설정 알고리즘을 결합하여 항법 알고리즘을 제안한다. 이를 성능 비교하기 위해 로컬 동적창 접근(LDWA), 글로벌 동적창 접근(GDWA), 고속 탐색 랜덤 트리 (RRT) 알고리즘을 비교 분석한다. LDWA과 GDWA을 적용한 Dijkstra 알고리즘을 활용한 항법 알고리즘을 구현하여 제한된 정보를 이용하여 이동로봇이 목적지에 도달할 수 있도록 한다. 이 알고리즘들의 목적지에 도착할 때까지 걸리는 시간, 장애물 회피와 계산복잡도에 대한 비교 분석한다. 위 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 새로운 항법 알고리즘을 제안하고 제시된 최적화된 항법 알고리즘의 산업현장에서의 활용 방안을 모색한다.
본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.
본 논문에서는 선행제약순서결정문제(Sequencing problem with precedence constraints, SPPC)를 효과적으로 해결하기 위한 적응형 유전알고리즘(Adaptive genetic algorithm, aGA)을 제안한다. aGA에서 는 SPPC를 효과적으로 표현하기 위해 위상정렬에 기초한 표현절차(topological sort-based representation procedure) 를 사용한다. 제안된 aGA는 퍼지로직제어를 이용한 적응형구조를 가지고 있으며, 유전 탐색과정을 통해 교차변이 연산자(Crossover operator)의 비율을 적응적으로 조절한다. 수치예제에서는 다양한 형태의 SPPC를 제시하였으며, 그 실험결과는 제안된 aGA가 기존의 알고리즘보다 우수함을 보여주었다. 결론적으로 말하자면 본 논문에서는 제안된 aGA가 다양한 형태의 SPPC에서 최적해 혹은 최적순서를 발견하는데 아주 효과적이라는 것을 밝혔다.
본 연구에서는 구간 벡터의 비선형 사상의 근사를 행하기 위한 4가지 신경회로망의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에 있어서, 신경회로망의 학습에 이용되는 입출력 데이터 쌓은 구간으로 구성되어 있다. 첫번째 방법은 전처리된 학습용 데이터 상을 통상의 역전파 알고리즘에 직접 응용하는 것이고, 두번째 방법은 두 개의 역전파 알고리즘을 이용하는 것이다. 세번째 방법은 구간 입출력 데이터를 처리할 수 있는 역전파 알고리즘으로 확장한 것이다. 마지막 방법은 구간 결합강도 및 구간 역치를 가진 신경회로망으로 확장한 것이다. 제안된 이 방법들은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 서로 비교 평가된다.
본 논문에서는 고품질의 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 교정방법으로, 베이지안 접근방식을 적용한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반의 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위한 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 일반적인 상대표정 알고리즘과 컴퓨터비전분야의 8점 알고리즘 및 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며, 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안 알고리즘의 높은 정확도와 여러 오차요인들에 대한 강인성, 그리고 최소화된 영상변형의 결과를 보여주었다.
PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하기 위한 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 다중 분류기 학습법을 구현하였다. 다중 분류기 학습법은 주어진 사례 집합에 대해 다수의 분류기를 습득한 후 이를 이용하여 분류 시스템을 구축함으로써 시스템의 성능을 향상시키는 기법이다. 다중 분류기 학습법의 구현을 위해서는 분류기의 분류 결과를 취합하여 최종 결론을 도출해 내기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 클래스에 대해 분류기가 제공하는 사후 가능성을 취합하여 결론을 도출해 내는 기법과 순위에 기반을 둔 보우팅 기법을 소개하고 다중 분류기 학습법이 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.
피제수와 제수가 분수인 나눗셈에서, 포함제는 공통분모 알고리즘과 등분제는 제수의 역수 곱하기 알고리즘과 대응한다고 여겨져 왔다. 분수 나눗셈 학습 지도에서 이와 같은 이분법을 넘어서려는 시도가 있어 왔다. 이러한 시도에서 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 연결하는 방법으로는, 공통분모 알고리즘을 이용하는 방법, $1{\div}$(제수)를 매개로 하는 방법, 제수 쪽의 양을 1이라고 가정하는 방법이 있다. 기존의 방법들에서 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 관련은 중간까지만 유지되거나 제수의 역수 곱하기 알고리즘이라는 최종 결과만 등분제와 공유한다. 이 논문에서는 기존 방법의 한계를 넘어, 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 연결성을 새로운 관점에서 심층 논의한다. 포함제를 측정접근법과 동형접근법으로 해결하는 과정에서 등분제에서와 동일한 수식 변형 과정을 거쳐 제수의 역수 곱하기 알고리즘이 유도될 수 있다. 이 연구의 결과는, 분수 나눗셈 계산법 학습 지도에 관한 이론적 논의의 장을 확장함과 더불어, 포함제와 등분제를 아우르는 분수 나눗셈의 통합 계산법 학습 지도 프로그램 개발에 국소 이론으로 사용될 수 있다.
통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.
본 연구에서는 중국에서 유통되고 있는 냉장식품 (-1℃ to 8℃)에 대한 콜드체인 물류(Cold chain logistics: CCL) 모델이 개발되었다. CCL 모델은 분배센터 (Distribution center: DC)와 배포대상지점 (Distribution target points: DT)으로 구성되어 있으며, CCL 모델의 목적함수는 모든 유통업체의 총 유통경로를 최소화하는 것이다. 목적함수를 통한 최적결과 도출을 위해 혼합유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 제안한다. HGA 접근법은 개선된 K-means 방법과 유전알고리즘을 결합하여 구성된다. 사례연구에서는 유통경로와 유통 가능한 거리 기준으로 CCL 모델에 대해 3개의 시나리오를 고려하였으며, 이를 제안된 HGA접근법을 사용하여 해결하였다. 결과분석을 통해 제안된 HGA접근법을 사용할 경우 유통비용이 절감되고, 마일리지가 약 19%, 20%, 16% 정도 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 유색잡음에 의해 오염된 음성신호의 음성향상 알고리즘인 YL 접근법에 VAD(voice activity detector)를 구현하는 수정된 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 YL 접근법 및 LS 접근법과 컴퓨터 시뮬레이션으로 성능을 비교하였다. 사용한 유색잡음은 자동차 잡음과 다중화자 배블 잡음으로 AURORA 데이터베이스로 부터 각각 발췌하였고, 음성신호는 TIMIT 데이터 베이스로부터 발췌하였다. 제안한 알고리즘을 실험했을 때 제안하는 방법이 신호대잡음비 및 스펙트럼 왜곡 측면에서 기존의 두 알고리즘 보다 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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