본 연구는 비지배 분류 유전알고리즘(NSGA-II)을 이용하여 흐트러진 쿼드콥터의 자세를 빠르게 회복 할 수 있는 최적화된 PID(Proportional-Integral-Derivative) 이득 값을 얻고자 하였다. PID 제어에 앞서 로터가 4 개로 이루어진 쿼드콥터의 간격을 전산유체해석을 통해 정의하였으며, 정의된 쿼드콥터 모델을 통하여 PID 제어 알고리즘을 생성하였다. 반응표면 모델을 생성하기 위해 실험계획법의 하나인 D-최적계획법 이용하여 실험점을 배치 시킨 후 반응표면모델을 생성하였다. Roll 과 Altitude 의 두 값을 동시에 만족할 수 있는 PID 의 이득 값을 NSGA-II 를 통해 쿼드콥터의 최단 시간의 자세제어를 할 수 있는 최적의 이득 값을 얻을 수 있었다.
In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.
본 논문에서는 LMS 알고리즘을 이용하여 적응 시스템을 제어하는 경우, 최적 매개변수의 선택 폭을 늘리기 위한 초기치의 설정방법의 수치적 검토를 행했다. 초기치 설정은 대략의 값을 임의적으로 선택하는 일반적인 방법과 직접법에 의해 얻어진 근사적인 해를 초기치로서 가하는 방법을 이용하였으며, 이들을 최적지향성합성 문제에 적용하여 초기치가 매개변수의 선택 폭, 자승평균오차의 수렴속도, 그리고 수렴과정에서의 안정성 등에 미치는 영향을 비교하였다. 수치실험결과, 직접법을 이용한 초기치 선택방법은 일반적인 선택방법에 비해 매개변수의 선택 폭이 넓어짐은 물론 수렴성, 안정성 그리고 오차 개선 능력도 탁월함을 나타내었다.
기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.
Since it is of great importance to know how a ligand binds to a receptor, there have been a lot of efforts to improve the quality of prediction of docking poses. Earlier efforts were focused on improving search algorithm and scoring function in a docking program resulting in a partial improvement with a lot of variations. Although these are basically very important and essential, more tangible improvements came from the reduction of search space. In a normal docking study, the approximate active site is assumed to be known. After defining active site, scoring functions and search algorithms are used to locate the expected binding pose within this search space. A good search algorithm will sample wisely toward the correct binding pose. By careful study of receptor structure, it was possible to prioritize sub-space in the active site using "receptor-based pharmacophores" or "hot spots". In a sense, these techniques reduce the search space from the beginning. Further improvements were made when the bound ligand structure is available, i.e., the searching could be directed by molecular similarity using ligand information. This could be very helpful to increase the accuracy of binding pose. In addition, if the biological activity data is available, docking program could be improved to the level of being useful in affinity prediction for a series of congeneric ligands. Since the number of co-crystal structures is increasing in protein databank, "Ligand-Guided Docking" to reduce the search space would be more important to improve the accuracy of docking pose prediction and the efficiency of virtual screening. Further improvements in this area would be useful to produce more reliable docking programs.
최근 가정용 에어컨은 냉방효율뿐 아니라 소음에 대한 중요성이 지속적으로 높아지고 있다. 로터리 압축기는 에어컨의 소음 중 매우 높은 영향도를 가지고 있으며, 압축기의 소음을 줄이기 위해 머플러 및 공명기에 관한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 압축기의 부품 중 어큐뮬레이터는 큰 용적으로 인해 공명에 의한 추가 소음을 에어컨에 전달하는 소음 전달경로가 되며, 어큐뮬레이터의 내부구조는 소음저감을 위해 중요한 설계요소가 되나 지금까지는 연구결과가 미비한 수준이었다. 본 논문에서는 어큐뮬레이터의 소음 저감을 위해 목표주파수 대역에서의 투과손실이 최대가 되는 설계최적화를 수행하였다. 높은 비선형성을 가진 문제의 최적화를 위해 실험계획법과 반경기저신경망기법을 이용한 근사 모델을 사용하였으며, 유전알고리즘을 사용한 최적화를 수행하였다.
기저 세포암은 가장 일반적인 피부암이고 그 발병이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 피부 조직에서 측정한 라만 스펙트럼에서 기저 세포암 진단을 위해 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 영역 선택과 정규화 등의 몇 가지 전처리 과정을 거쳐 분류 실험에 사용한다. 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼은 NMF 알고리즘을 이용하여 분해된 행렬의 열벡터를 기저로 사용한다. 이 기저들을 선형 결합하여 각 클래스의 평균 스펙트럼에 근사하기 위한 가중치는 행렬 연산으로 결정한다. 분류 실험은 스펙트럼과 NMF에 의한 기저와 가중치의 선형 결합 스펙트럼의 차에 대한 제곱평균제곱근을 최소로 하는 클래스를 선택하는 것으로 수행한다. 기저 세포암의 진단을 위한 분류 실험에서 제안한 방법을 사용하는 경우가 약 99.1%의 평균 분류율로 이전의 BCC 진단에 사용한 방법보다 약 2-3% 정도의 향상된 성능을 보였다.
Zhang, Jian;Tang, Jian;Wang, Zhonghui;Wang, Feng;Yu, Gang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1204-1227
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2020
The tradeoff between energy conservation and traffic balancing is a dilemma problem in Wireless Sensor Networks (WSNs). By analyzing the intrinsic relationship between cluster properties and long distance transmission energy consumption, we characterize three node sets of the cluster as a theoretical foundation to enhance high performance of WSNs, and propose optimal solutions by introducing rendezvous and Mobile Elements (MEs) to optimize energy consumption for prolonging the lifetime of WSNs. First, we exploit an approximate method based on the transmission distance from the different node to an ME to select suboptimal Rendezvous Point (RP) on the trajectory for ME to collect data. Then, we define data transmission routing sequence and model rendezvous planning for the cluster. In order to achieve optimization of energy consumption, we specifically apply the economic theory called Diminishing Marginal Utility Rule (DMUR) and create the utility function with regard to energy to develop an adaptive energy consumption optimization framework to achieve energy efficiency for data collection. At last, Rendezvous Transmission Algorithm (RTA) is proposed to better tradeoff between energy conservation and traffic balancing. Furthermore, via collaborations among multiple MEs, we design Two-Orbit Back-Propagation Algorithm (TOBPA) which concurrently handles load imbalance phenomenon to improve the efficiency of data collection. The simulation results show that our solutions can improve energy efficiency of the whole network and reduce the energy consumption of sensor nodes, which in turn prolong the lifetime of WSNs.
최근 게임분야에서 수준 높은 인공지능 에이전트의 구현은 많은 주목을 받고 있다. 그 중 Monte-Carlo Tree Search(MCTS)는 완전 정보를 가진 게임에서 무작위 탐색을 통해 최적의 해를 구할 수 있는 알고리즘으로, 수식으로 표현되지 않는 경우에 근사치를 계산하는 용도로 적합하다. 하스스톤과 같은 Trading Card Game(TCG) 장르의 게임은 상대방의 카드와 플레이를 예측할 수 없기 때문에 불완전 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 카드 게임에서 인공지능 에이전트를 생성하기 위해 MCTS 알고리즘을 응용하는 방법을 제안하고, 현재 서비스되는 하스스톤 게임에 적용하여 봄으로써 MCTS 알고리즘의 실용성을 검증한다.
컴퓨터에 의한 실내음향 예측에 있어 확산반사의 고려는 매우 중요한 요소의 하나로 간주된다. 지난 수년동안 음선추적법과 빔추적법에서 확산반사를 고려하기 위한 방안들이 활발하게 연구되었으나 경면반사를 근본으로 하는 영상법에서는 아직 충분한 연구가 이루어지지 않고 있다. 부분적으로 확산성을 갖는 반사면에서의 음향에너지 반사는 확산반사와 경면반사의 형태로 나누어 볼 수 있으며 반사를 거듭함에 따라 확산-확산, 확산-경면, 경면-확산, 경면-경면의 형태로 반사에너지의 전환이 이루어진다. 본 연구에서는 실내의 벽면을 부분적으로 확산반사의 특성을 갖는 반사면으로 모델링하여 경면반사음은 기존의 영상법으로 계산하고 확산반사음은 라디오시티법을 적용하여 산출하는 확장라디오시티법을 도입하였다. 본 논문에서는 확장라디오시티법의 개념과 이에 따른 고차형태계수의 계산법을 제시하고 고차형태계수가 실내음향 시뮬레이션의 결과에 미치는 영향 등을 분석해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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