This study proposes a new optimization algorithm which is combined with genetic algorithm and ANOM. This improved genetic algorithm is not only faster than the simple genetic algorithm, but also gives a more accurate solution. The optimizing ability and convergence rate of a new optimization algorithm is identified by using a evaluation function which have several local optimum and an optimum design of rocker arm shaft. The calculation results are compared with the simple genetic algorithm.
최근 POC (Point of care)와 같은 의료서비스의 질을 높이기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 서비스의 질을 높이기 위해서는 장비뿐만 아니라 간호사 인력의 확충이 매우 중요하다. 그러나 현재 대한민국의 간호사 인력은 매우 부족하며, OECD 국가 중 최하위를 기록하고 있다. 많은 간호사의 업무중 단순 반복적인 업무를 대체할 경우, 추가적인 인건비 없이도 고급의 간호 인력을 다른 업무에 사용할 수 있다. 수많은 단순 반복적인 간호사 업무 중에는, 본 논문에서는 링거액을 교체하는 업무에 초점을 맞추었다. 그러므로 본 논문에서는 링거의 자동 교체를 위하여, 먼저 링거의 잔량을 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 실제 현장에 사용할 때 많이 발생할 수 있는 조명 문제의 해결을 위하여 수정된 SQI 알고리즘을 사용하였으며, 이후 간단한 히스토그램 누적 방법을 이용하여 링거의 잔량을 검색하였다. 구현된 알고리즘은 링거 교체에 사용될 수도 있으며, 간호사들에게 경보를 주는 곳에도 사용할 수 있다.
본 논문에서는 실린더 파노라믹 영상을 생성하기 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상 정렬 시 실린더와 영상간의 관계를 이용한 영상의 중심으로부터 같은 거리에 있는 영상 스트립을 비교하는 효율적인 영상 정렬 알고리즘을 기술하고, 원과 원에 접하는 다각형간의 관계를 이용하여 이분법으로부터 초점거리를 정확하게 추정하는 방법을 설명한다. 본논문에서 제안하는 알고리즘은 카메라 운동에 대한 제약점은 있지만, 빠르고 간단하기 때문에 실제 응용에서 효과적으로 사용 가능하다.
실행시간이나 전력 소모량 분석 등과 같은 부가채널 공격에 안전하면서도 보다 효율적인 새로운 타원곡선 상수배 알고리즘을 제안한다. 먼저 기존 방식들을 분석하여 잠재적인 문제점들을 지적하고, 이런 문제점들을 제거할 수 있는 간단한 $\pm$1-이진 부호화 방식을 제안한다. 또한 제안 부호화 방식을 이용한 이진 및 고정 윈도우 알고리즘을 기술하고 안전성과 효율성을 분석한다.
현재 인터넷 라우터는 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리(Active Queue Management) 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 UDP 플로우와 같이 양 종단간 혼잡제어를 하지 않는 플로우(flow)나 RTT(Round Trip Time)값이 작은 TCP 플로우에 대한 불공정성 문제를 가지고 있으며 이로 인하여 혼잡상황이 악화되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 공정성 향상 큐 관리 알고리즘인 AFQM(Approximate Fair Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. AFQM 알고리즘은 공정분배율(fair share rate) 이상의 대역폭을 차지하는 플로우를 판별하여 공정성을 보장한다. AFQM 알고리즘은 적은 오버헤드(overhead)와 구현의 용이성을 가지고 있기 때문에 비반응 플로우(unresponsive flow)와 불량 사용자 플로우(misbehaving flow)를 큰 오버헤드 없이 관리하여 플로우간의 공정성을 보장하는 알고리즘 이다.
게임을 하다보면 유닛들이 목표를 찾아 가야하는데 알고리즘에 따라 시간과 거리가 많이 차이 나게 된다. 본 논문에서는 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 그리고 거리 값을 주어 개선된 알고리즘과 A* 알고리즘의 각각을 비교하며 특징들을 기술하고 알고리즘을 논하였다. 또한 A* 알고리즘에서 실제로 추정값을 구하여 가장 개선된 값을 찾는다. 마지막으로 A* 알고리즘과 다른 알고리즘의 비교를 통하여 A* 알고리즘을 우수성을 입증하고 A* 알고리즘을 이용한 간단한 길찾기를 제안하였다.
현재 많은 조직에서 위험 분석을 통해 현재 자신들의 보안상의 문제점을 파악하고 그에 따른 대책을 적용하고 있다. 기존의 보안 대책을 평가하고 새로운 보안 대책을 적용하는 데 않은 어려움이 따르므로 본 연구에서는 Simple Genetic Algorithm을 이용하여 현재 조직의 상황에 적절한 보안 대책을 제시할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.
본 연구는 실내 GIS 모델을 구축하기 위한 위상학적 모델이 객체의 기하학적 특징을 반영할 필요성에 의해, 기하적 정보를 갖는 위상학적 모델인 기하 네트워크 모델을 자동 구축하는 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 한다. GNM의 요소 중 기하 정보를 갖는 요소를 자동 추출하기 위한 중심 알고리즘으로서 직선 중심축 추출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 SMAT 알고리즘은 기존의 S-MAT 알고리즘을 활용하여 일반화되었고, 해당되는 객체의 범위를 단순 폴리곤에서 내부 폐색 구역을 갖는 폴리곤으로 확장하였다. 자동 구축된 GNM은 타 시스템에서의 활용 및 용이한 접근을 위해 최종적으로 .csv 파일로 출력된다. GNM 자동 추출 알고리즘은 최단 경로 탐색, 위급 상황 발생 시 대피로 안내, 상황에 따른 차별적 분석 등 다양한 경우에 효율적으로 활용될 수 있다.
배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는 PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화 된 알고리즘이다. 둘째는 PC등의 보조수단이 없는 자율 이동로봇의 이동을 위한 복합 알고리즘이다. 첫 번째 알고리즘은 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF an선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 전처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되면 회피할 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하면 호스트는 화면에서 장애물이 차지하는 비율을 따져서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가는 알고리즘을 구현해 보고자 한다. 두 번째는 이동하고자 하는 입력 영상의 환경의 조명 조건이 불연속이거나 장애물의 크기나 색상이 다른 여러 가지 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 이동하도록 하여 장애물이 나타나면 회피하여 최종 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기에서는 영상 전처리 과정과 장애물을 인식할 수 있도록 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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