본 논문에선 Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) 고도계의 측정값인 거리와 도래각(Angle of Arrival: AOA)을 실제 수치 표고 자료(Degital Elevation Model: DEM)상에서 모의실험하여 얻었다. 이 때 거리 측정값을 얻기 위해서 필요한 원시 데이터 및 압축 데이터의 결과도 나타냈다. 도래각은 안테나 간의 위상 차이로부터 Deterministic Maximum Likelihood Estimator(DMLE)를 사용하여 구했다. 거리 빈(range bin)의 크기와 펄스 반복 주기(PRI: Pulse Repetition Interval)가 실제 수치 표고 자료의 셀 크기에 비해 작기 때문에 모의실험에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 선형 보간법을 이용하여 해상도가 높은 수치 표고 자료를 생성하여 모의실험하였다. 서론 부분에서 InSAR 고도계를 소개하였고, 고도와 각도를 구하는 방법에 대해서 설명하였으며, 모의실험 부분에서 위에 소개된 방법의 성능을 보였다.
문서내의 태그를 정의하는 문서타입정의(DTD)는 구문구조를 정의하는 XML 문서문법으로 이문법에 따라 작성되는 XML 문서는 파싱처리로 적합성을 확인해야 한다. XML 문서의 적합성을 확인하기 위한 파싱 방법으로서 프로그래밍 언어의 결정적 파싱은 표준에서 언급한 모든 엘리먼트선언에 대한 결정적 내용 모델에 대한 정의를 만족할 수 없다. 이에 본 논문에서는 적합한 XML 문서 처리를 위하여 구문 편집환경에 초점을 맞추고 구문편집에 기본이 되는 DTD의 내부표현과 그에 따른 알고리즘에 대하여 기술한다. 문자열로 표현되는 DTD의 엘리먼트선언과 어트리뷰트선언의 문서 논리구조는 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 의해 그래프구조와 데이블구조로 변환되고, 특히 테이블구조의 구문정보는 속성값을 갖는 문맥자유문법형태로 구문지향적 편집기에 이용되는 문법이 된다. 이 문법을 XML 추상문법이라고 하고 문법생성결과 및 구문편집 예를 보인다.
본 논문은 진화형 하드웨어를 이용하여 생물의 정보처리 시스템인 셀룰라 오토마타 신경망의 구현에 관한 연구이다. 셀룰라 오토마타 신경망은 진화 및 발생을 기반으로 한 신경망 모델이다. 진화는 다양성을 주요 근원을 제공하는 돌연변이 및 재 조합 비율에 의하여 비결정론이며, 발생은 결정론 적이며 지역적인 무리현상을 따른다. 셀룰라 오토마타 신경망은 셀룰라 오토마타에 의해 신경망 내부의 각 셀의 상태를 발생시키고, 초기 셀을 유전자 알고리즘의 개체로 간주하여 초기 셀이 진화 알고리즘을 통해 진화함으로써 신경망이 진화하는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템을 진화형 하드웨어 이용하여 하드웨어로 구현하였다. 진화형 하드웨어는 진화 알고리즘과 재구성하드웨어의 결합체이다. 즉, 재구성 하드웨어의 구성에 필요한 bit를 유전자 알고리즘의 개체로 간주한 것이다. 진화 알고리즘을 수행하기 위해 유전자 알고리즘 프로세서를 설계하였으며, 셀룰라 오토마타 신경망이 유전자 알고리즘의 개체와 셀룰라 오토마타 룰에 의해 자동적으로 신경망을 생성하기 위해 신경망을 이루는 셀들로 설계하였다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해 Exclusive-OR 문제에 적용하였다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.
본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
지난 수 십 년간 통신 기술의 발전과 웹 서비스의 팽창은 인터넷 사용자 수의 폭발적인 증가와 화상회의, 가상 증감 현실, 인터넷 게임 등 실시간 멀티미디어 멀티캐스트 서비스의 급격한 증가를 초래했다. 고밀도 파장분할다중화기술에 기반한 DWDM(Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 대역폭 요구를 수용하기 위한 방안으로 국가나 글로벌 영역 범위의 차세대 인터넷망 구현을 위한 백본망 기술로 여겨지며, 이러한 DWDM 전달망에서는 멀티캐스트 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 멀티캐스트 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제가 파장 대역폭의 효율적인 활용 측면에서 매우 중요하게 다루어지고 있다. 주어진 파장 수 환경에서 최대한 많은 수의 멀티캐스트 연결을 달성하는 문제는 일반적으로 Non -deterministic Polynomial-time-complete 문제로 여겨지는 데, 본 논문에서는 가상소스를 기반으로 노드의 능력에 따른 차등화로 우선 순위를 적용하여 휴리스틱하게 멀티캐스트 라우팅 경로를 효율적으로 선정하는 DVS-PMIPMR (Differentiated Virtual Source-based Priority Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 같은 조건에서 더 많은 수의 멀티캐스트 라우팅 패스의 연결이 가능함을 시뮬레이션 및 성능분석 증명한다.
본 논문에서는 불완전한 인식과 비결정적 동작을 함께 포함한 조건부 계획문제를 풀기 위한 새로운 휴리스틱 탐색 알고리즘 HSCP를 소개한다. HSCP 탐색 알고리즘은 하나의 완전한 해 그래프가 구해질 때까지 AND-OR 탐색시도를 반복한다. HSCP 알고리즘의 AND-OR 탐색시도는, 기존의 휴리스틱 AND-OR 탐색 알고리즘들인 $AO^*$나 $LAO^*$와는 달리, 오직 하나의 후보 해 그래프를 확장하는데 집중한다. 또한, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘들인 RTDP와 LRTDP와는 달리, 모든 상태들의 가치 평가치가 수렴할 때까지 미루지 않고 바로 해를 구한다. 따라서 HSCP 탐색 알고리즘은 양질의 조건부 계획을 매우 효율적으로 구해줄 수 있다는 장점이 있다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.463-474
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2004
Game theory is a method of mathematical analysis developed to study the decision making process. In 1928, Von Neumann mathematically proved that every two-person, zero-sum game with many pure finite strategies for each player is deterministic. In the early 50's, Nash presented another concept as the basis for a generalization of Von Neumann's theorem. Another central achievement of game theory is the introduction of evolutionary game theory, by which agents can play optimal strategies in the absence of rationality. Through the process of Darwinian selection, a population of agents can evolve to an Evolutionary Stable Strategy (ESS) as introduced by Maynard Smith in 1982. Keeping pace with these game theoretical studies, the first computer simulation of coevolution was tried out by Hillis. Moreover, Kauffman proposed the NK model to analyze coevolutionary dynamics between different species. He showed how coevolutionary phenomenon reaches static states and that these states are either Nash equilibrium or ESS in game theory. Since studies concerning coevolutionary phenomenon were initiated, there have been numerous other researchers who have developed coevolutionary algorithms. In this paper we propose a new coevolutionary algorithm named Game theory based Coevolutionary Algorithm (GCEA) and we confirm that this algorithm can be a solution of evolutionary problems by searching the ESS. To evaluate this newly designed approach, we solve several test Multiobjective Optimization Problems (MOPs). From the results of these evaluations, we confirm that evolutionary game can be embodied by the coevolutionary algorithm and analyze the optimization performance of our algorithm by comparing the performance of our algorithm with that of other evolutionary optimization algorithms.
유전자 알고리즘은 생물의 유전적 진화과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘이다. 제어기 설계 기법은 주파수에 의존하는 명세에 의한 설계는 있어 왔으나 Manabe 표준형을 기본으로 사용하는 시간에 의존하는 명세를 만족시키는 제어기 설계 기법은 미미한 단계에 있다. 본 논문에서는 일반화된 Manabe 표준형을 이용하여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기의 설계에 관해 연구한다. 두 변수 구조를 갖는 제어시스템에서 제어기의 계수 설계시 역행렬 방법이나 기존의 의역 행렬 방법으로 해결할 수 없는 경우가 있다. 이 경우에 원하는 폐루프 다항식이 설계된 다항식과 같거나 근사적으로 같도록 새로운 의역 행렬 방법과 경사알고리즘을 이용하여 제어기를 설계하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로 제안된 제어기 설계 방법들을 자바로 구현한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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