• 한국전자파학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.592-600
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• 2014

본 논문에서는 2차 함수 곡선의 회전체 곡면 위에 있는 배열 안테나의 빔 합성을 위한 Enhanced Adaptive Genetic Algorithm(EAGA)을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 더 빠른 수렴 속도와 더 낮은 비용함수 값을 얻기 위해 Adaptive Genetic Algorithm(AGA)과 Invasive Weed Optimization(IWO)을 결합시켰다. 각 안테나 소자의 급전 크기와 위상의 최적화된 값은 EAGA를 통해 구하였으며, 이 결과를 통해 EAGA가 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성 알고리즘으로써 AGA보다 더 우수함을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.758-764
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• 2015

본 논문에서는 2차 함수 곡선의 회전체형 도체 곡면 위에 있는 컨포멀 배열 안테나의 패턴을 EAGA(Enhanced Adaptive Genetic Algorithm)를 이용하여 합성한 내용을 보이고 있다. 다양한 곡면의 회전체 도체를 고찰하기 위해 2차 함수의 계수를 바꿔 세 가지 유형의 회전체형 곡면을 형성시켰고, 각 유형의 컨포멀 배열 안테나 패턴을 합성하였다. 패턴 합성에 소요되는 시간의 단축을 위해 3차원 컨포멀 배열 안테나의 능동 소자 패턴 대신에 2차원 평면 배열 안테나의 능동 소자 패턴을 구한 후, 이를 오일러 변환(Euler transform)시켜 이용하였다. EAGA를 이용하여 합성된 패턴의 검증을 위해 MWS(Microwave Studio)를 통해 구한 패턴과 비교하였으며, 두 패턴은 전반적으로 유사하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1031-1043
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• 2015

본 논문에서는 Enhanced Adaptive Genetic Algorithm(EAGA)를 이용하여 두 가지 종류의 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성 과정을 기술하였다. 한 종류는 2차 함수 형태의 실린더 도체 위에 배열된 $1{\times}16$ 배열 안테나이고, 다른 종류는 2차 함수 곡선의 회전체 곡면 도체 위에 배열된 18개 소자 배열 안테나이다. 패턴 합성시 각 소자의 능동 소자 패턴을 이용하였고, 특히 회전체형 배열 안테나의 경우, 합성 시간을 크게 줄이기 위해 동심원형 평면 배열 안테나의 능동 소자 패턴을 구한 뒤 이를 변환하여 사용하였다. 제안한 합성 기법의 타당성을 검증하기 위해 MATLAB 내에서 합성된 배열 안테나의 패턴과 MWS(Microwave Studio) 내에서 구현된 배열 안테나의 패턴을 비교하였으며, 또한, $1{\times}16$ 배열 안테나의 경우는 측정 패턴과 합성 패턴도 비교하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4347-4366
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• 2015

Distinguished with traditional strategies which offload an application's computation to a single server, parallel computation offloading can promote the performance by simultaneously delivering the computation to multiple computing resources around the mobile terminal. However, due to the variability of communication and computation environments, static application component multi-partitioning algorithms are difficult to maintain the optimality of their solutions in time-varying scenarios, whereas, over-frequent algorithm executions triggered by changes of environments may bring excessive algorithm costs. To this end, an adaptive application component mapping algorithm for parallel computation offloading in variable environments is proposed in this paper, which aims at minimizing computation costs and inter-resource communication costs. It can provide the terminal a suitable solution for the current environment with a low incremental algorithm cost. We represent the application component multi-partitioning problem as a graph mapping model, then convert it into a pathfinding problem. A genetic algorithm enhanced by an elite-based immigrants mechanism is designed to obtain the solution adaptively, which can dynamically adjust the precision of the solution and boost the searching speed as transmission and processing speeds change. Simulation results demonstrate that our algorithm can promote the performance efficiently, and it is superior to the traditional approaches under variable environments to a large extent.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.59-66
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• 2004

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.