• 대한기계학회논문집A
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• 제28권12호
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• pp.1914-1922
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• 2004

This paper provides a comprehensive study of optimum design of a helicopter tailrotor driveshaft made of the flexible matrix composites (FMCs). Since the driveshaft transmits power while subjected to large bending deformation due to aerodynamic loadings, the FMCs can be ideal for enhancing the drivetrain performance by absorbing the lateral deformation without shaft segmentation. However, the increased lateral flexibility and high internal damping of the FMCs may induce whirling instability at supercritical operating conditions. Thus, the purpose of optimization in this paper is to find a set of tailored FMC parameters that compromise between the lateral flexibility and the whirling stability while satisfying several criteria such as torsional buckling safety and the maximum shaft temperature at steadystate conditions. At first, the drivetrain was modeled based on the finite element method and the classical laminate theory with complex modulus approach. Then, an objective function was defined as a combination of an allowable bending deformation and external damping and a genetic algorithm was applied to search for an optimum set with respect to ply angles and stack sequences. Results show that an optimum laminate consists of two groups of layers: (i) one has ply angles well below 45$^{\circ}$ and the other far above 45$^{\circ}$ and (ii) the number of layers with low ply angles is much bigger than that with high ply angles. It is also found that a thick FMC shaft is desirable for both lateral flexibility and whirling stability. The genetic algorithm was effective in converging to several local optimums, whose laminates exhibit similar patterns as mentioned above.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.115-122
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• 2005

본 연구에서는 토사사면의 안전율을 산정하고 최소임계단면을 탐색하기 위하여 개별요소법과 유전자 알고리즘으로 조합된 새로운 해석방법이 제안되었다. 안전율 산정시, 한계평형법에 근거한 통상적인 사면안정 해석법들은 전체적인 힘평형을 만족하지 못하기 때문에 절편간에 작용하는 힘의 경사와 위치에 대한 가정이 불가피하다. 개별요소법에 근거하여 개발된 사면안정해석법은 힘과 변위간의 적합조건을 만족할 수 있다. 또한 제안된 해석기법에서는 최소임계 단면을 탐색하기 위하여 실수형 유전자 알고리즘이 적용되었다. 이 방법은 지역해에 쉽게 수렴하는 간편한 최적화기 법보다 안정적으로 전역해를 탐색할 수 있다 제안된 해석기법의 적용성을 검토하기 위하여 예제해석이 수행되었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.57-67
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• 1998

Genetic programming (GP) is an extension of a genetic algoriths paradigm, deals with tree structures representing computer programs as individuals. In recent, there have been many research activities on applications of GP to various engineering problems including system identification, data mining, function approximation, and so forth. However, standard GP suffers from the lack of the estimation techniques for numerical parameters of the GP tree that is an essential element in treating various engineering applications involving real-valued function approximations. Unlike the other research activities, where nonlinear optimization methods are employed, I adopt the use of a weighted linear associative memory for estimation of these parameters under GP algorithm. This approach can significantly reduce computational cost while the reasonable accurate value for parameters can be obtained. Due to the fact that the GP algorithm is likely to fall into a local minimum, the GP algorithm often fails to generate the tree with the desired accuracy. This motivates to devise a group of additive genetic programming trees (GAGPT) which consists of a primary tree and a set of auxiliary trees. The output of the GAGPT is the summation of outputs of the primary tree and all auxiliary trees. The addition of auxiliary trees makes it possible to improve both the teaming and generalization capability of the GAGPT, since the auxiliary tree evolves toward refining the quality of the GAGPT by optimizing its fitness function. The effectiveness of this approach is verified by applying the GAGPT to the estimation of the principal dimensions of bulk cargo ships and engine torque of the passenger car.

• 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.7-21
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• 1999

This paper proposes an improved training procedure in speech recognition based on the continuous density of the Hidden Markov Model (CDHMM). Of the three parameters (initial state distribution probability, state transition probability, output probability density function (p.d.f.) of state) governing the CDHMM model, we focus on the third parameter and propose an efficient algorithm that determines the p.d.f. of each state. It is known that the resulting CDHMM model converges to a local maximum point of parameter estimation via the iterative Expectation Maximization procedure. Specifically, we propose two independent algorithms that can be embedded in the segmental K -means training procedure by replacing relevant key steps; the adaptation of the number of mixture Gaussian p.d.f. and the initialization using the CDHMM parameters previously estimated. The proposed adaptation algorithm searches for the optimal number of mixture Gaussian humps to ensure that the p.d.f. is consistently re-estimated, enabling the model to converge toward the global maximum point. By applying an appropriate threshold value, which measures the amount of collective changes of weighted variances, the optimized number of mixture Gaussian branch is determined. The initialization algorithm essentially exploits the CDHMM parameters previously estimated and uses them as the basis for the current initial segmentation subroutine. It captures the trend of previous training history whereas the uniform segmentation decimates it. The recognition performance of the proposed adaptation procedures along with the suggested initialization is verified to be always better than that of existing training procedure using fixed number of mixture Gaussian p.d.f.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권5호
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• pp.77-87
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• 2000

지금까지 제시된 채널 라우팅 알고리즘의 복잡도는 공정기술의 발전에 따라 많은 어려운 부분이 해결되었지만 아직도 기존의 라우팅 알고리즘 수준에 머물러 있었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 따라 개선된 3-레이어 OTC(Over-The-Cell) 채널 라우팅 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 채널 라우팅 문제를 일반적인 문제로 단순화시켜, 최적에 가까운 해에 수렴하기 위해서 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용한다. 그리고, 채널 라우팅에서 있어서 가장 어려운 요소로 알려진 cyclic vortical constraint를 제거하기 위한 방안을 제시하고, 알고리즘의 수행중 지역 해에 빠졌음을 감지하여 탈출을 보장하는 방안을 제시한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 구현된 채널 라우터와 비교한다. 제안한 채널 라우팅 알고리즘은 리눅스 시스템에서 C++과 모티프를 이용하여 구현되었으며, 예제 회로에 적용하여 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 효율성을 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.386-396
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• 2002

본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1551-1558
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• 2022

본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.310-318
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• 2008

H.264/AVC는 각 매크로블록에 대해서 최적의 부호화 모드와 참조 프레임을 결정해 주는 RDO (Rate-Distortion Optimization) 기법을 사용하여 기존의 비디오 압축 표준보다 더 좋은 부호화 효율을 얻고 있다. 하지만, RDO 기법은 하나의 매크로블록 모드를 결정할 때마다, 다양한 블록 타입의 화면내 (Intra) 예측을 수행하고 화면간 (Inter) 예측에 대해서도 1/4 화소까지 고려하는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행한 후 발생되는 비트까지 고려하여 최적의 모드를 결정하기 때문에 부호화기의 복잡도가 매우 큰 문제점이 있다. 따라서 영상의 객관적 화질은 유지하면서 부호화기의 복잡도를 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었고 연구 중에 있다. 본 논문에서는, 역 트리 구조의 경계 방향 예측 알고리즘을 이용한 고속 화면내 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 $4{\times}4$ 블록의 지역 경계 정보를 이용하여 해당 블록의 DE (Dominant Edge)를 찾아내고 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용하여 RDO를 수행한다 $8{\times}8$ 블록 (또는 $16{\times}16$ 블록)의 DE는 이전 단계 4개의 $4{\times}4$ 블록 (또는 $8{\times}8$ 블록) DE들로부터 계산되고, 이 단계에서의 RDO 또한 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용한다. 실험결과 제안 방법은 화면내 부호화에 사용되는 후보 모드의 수를 줄임으로써 JM12.2와 비교하여 화면내 부호화 시간을 평균 64% 단축시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.80-90
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• 2002

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용하여 개체진화 속도를 향상시키는 방법에 대하여 제안한다. 단성생식은 암수의 구분이 없는 세균이나 단세포 생물이 두 개의 개체로 분열되는 방법으로 유전적으로 지역적 탐색에 유리하며 양성생식은 암수의 구분이 있는 개체가 만나 생식하는 방법으로 유전적 다양성을 확보하는데 유리하다. 이러한 특성은 유전자알고리즘에서 개체의 진화속도를 향상시키는데 적절히 이용될 수 있다. 본 논문에서는 선택된 개체가 상대적으로 좋은 개체의 경우 진화를 위하여 지역적 탐색을 강화하는 단성생식을 하게 하고 상대적으로 좋지 않은 개체의 경우 유전자의 다양성을 확보하여 전역적 탐색을 강화하는 양성생식을 하게 하였다. 단성생식의 경우 지역적 탐색을 강화하기 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 낮추었으며 양성생식의 경우 유전자의 다양성 확보를 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 크게 높였다. 4가지 함수최적화 문제에 적용해본 결과 3개의 함수에서 성능이 매우 좋았으나 전역 최적해가 분산되어 있는 4번째 함수에서는 성능이 좋지 못하였다. 이는 전역최적해가 분산되어 있는 경우 안정적 진화에 혼란을 주기 때문인 것으로 판단된다.