• 지구물리와물리탐사
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• 제6권2호
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• pp.95-100
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• 2003

본 연구에서는 복잡한 지질구조에 대해서도 신속하고 효율적으로 주시를 계산할 수 있는 Straight Ray Technique(SRT)을 이용한 반사주시 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산을 위한 초기 속도모델은 지층경계면에 임피던스 변화를 갖는 상속도 모델을 사용하였다. 실제 속도모델의 반사주시와 초기 속도모델의 반사주시 차이를 계산하여 각각의 요소마다 주시의 오차를 줄이는 방법인 가우스-뉴튼 알고리듬을 이용하여 역산온 수행하였다. 자코비안의 요소는 파선이 지나가는 거리함수로 구성되며, 이를 최소자승형태의 근사 헤시안 행렬로 구성하여 역산을 수행하였다. 역산시 해가 수렴할 수 있도록 근사 헤시안 행렬의 대각성분에 일정한 감쇠인자를 더하였다. 역산된 속도모델을 이용하여 Kirchhoff구조보정을 실시한 결과 실제 속도모델구조에 근사한 단면영상을 얹을 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.79-90
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• 2016

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.175-181
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• 2014

본 논문은 NP-완전인 DSP에 대해 O(m)의 다항시간으로 근사 해를 찾는 규칙을 제시한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 m개의 주어진 운행계획에 대해, 최소의 운전기사인 n명을 배정한 초기 배정 결과를 얻는다. 다음으로, 교환 또는 삽입의 5개 규칙들을 적용하여 초과시간 (OT)과 유휴시간 (IT)를 감소시켜 최소의 비용 (TC)을 얻었다. 제안된 알고리즘은 최적 (또는 근사) 해를 찾는 규칙을 제안한 O(m) 복잡도의 휴리스틱 다항시간 알고리즘임에도 불구하고, 5개의 실험 데이터에 적용한 결과 메타 휴리스틱 기법들과 필적하는 결과를 얻었다. 결론적으로, 본 논문에서는 CSP에 있어서 최적 해를 찾아가는 규칙이 전혀 없는 NP-완전이 아닌 다항시간의 규칙이 존재하는 P-문제가 될 수 있음을 보였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.46-51
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• 2012

Injection pressure, an important factor in filling process, should be minimized to enhance injection molding quality. Injection pressure can be controlled by valve gate open timing. In this work, we decided the valve gate open timing to minimize the injection pressure. To solve this design problem, we integrated MAPS-3D (Mold Analysis and Plastic Solution-3Dimension), a commercial injection molding CAE tool, to PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization), a commercial PIDO (Process Integration, and Design Optimization) tool using the file parsing method. In order to reduce computational cost, we performed an approximate optimization using meta-models that replaced expensive computer simulations. At first, we carried out DOE (Design of Experiments) using OLHD (Optimal Latin Hypercube Design) available in PIAnO. Then, we built Kriging models using the simulation results at the sampling points. Finally, we used micro GA (Genetic Algorithm) available in PIAnO. Using the proposed design approach, the injection pressure has been reduced by 13.7% compared to the initial one. This design result clearly shows the validity of the proposed design approach.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제10권3호
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• pp.240-253
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• 2017

Latin hypercube sampling is widely used design-of-experiment technique to select design points for simulation which are then used to construct a surrogate model. The exploration/exploitation properties of surrogate models depend on the size and distribution of design points in the chosen design space. The present study aimed at evaluating the performance characteristics of various surrogate models depending on the Latin hypercube sampling (LHS) procedure (sample size and spatial distribution) for a diverse set of optimization problems. The analysis was carried out for two types of problems: (1) thermal-fluid design problems (optimizations of convergent-divergent micromixer coupled with pulsatile flow and boot-shaped ribs), and (2) analytical test functions (six-hump camel back, Branin-Hoo, Hartman 3, and Hartman 6 functions). The three surrogate models, namely, response surface approximation, Kriging, and radial basis neural networks were tested. The important findings are illustrated using Box-plots. The surrogate models were analyzed in terms of global exploration (accuracy over the domain space) and local exploitation (ease of finding the global optimum point). Radial basis neural networks showed the best overall performance in global exploration characteristics as well as tendency to find the approximate optimal solution for the majority of tested problems. To build a surrogate model, it is recommended to use an initial sample size equal to 15 times the number of design variables. The study will provide useful guidelines on the effect of initial sample size and distribution on surrogate construction and subsequent optimization using LHS sampling plan.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6C호
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• pp.483-491
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• 2012

자동차 간 (Vehicle-to-Vehicle) 통신에서, 각각의 자동차들은 위치, 속도, 조향 등의 정보를 포함하는 비컨 메시지를 주변의 자동차들에게 주기적으로 방송함으로써, 이들로 하여금 자신의 주행 정보를 인지할 수 있도록 한다. 그런데, 단순한 비컨 메시지의 방송은 메시지 수신 확률을 감소시키고 지연 시간을 크게 증가시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 비컨주기 (Beacon Period), 반송파감지거리 (Carrier-Sensing Range), 그리고 IEEE 802.11 DCF 졍쟁구간크기 (Contention Window Size)가 자동차 간 통신의 성능에 미치는 영향을 수학적으로 분석하고자 한다. 우선, 측위 오차의 임계값으로부터 자동차 운전 속도에 반비례하는 비컨주기를 도출하고, 이를 기반으로 비컨 메시지로 인한 DSRC 채널의 최대 부하를 수학적으로 유도한다. 비컨 메시지의 부하가 특정 임계치 이하가 되도록 반송파감지거리를 결정하는 수학적 모형을 유도하고, 수율을 최대화하는 DCF 경쟁구간크기에 대한 닫힌 근사해를 제시한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.751-759
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• 2007

저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권5호
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• pp.37-45
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• 2012

본 연구는 보존화의 가공기술을 개발하기 위해서 화훼장식용으로 많이 사용하는 카네이션(Dianthus caryophyllus) 'Desio' 꽃잎으로 에탄올 용액과 글리세린에 의한 최적 처리조건을 구명하고자 수행되었다. 이를 위해 에탄올 침지시간과 글리세린 처리 농도 및 침지시간이 보존화 품질에 미치는 효과를 평가하였다. 에탄올을 이용한 탈수 및 탈색처리 효과는 꽃잎의 탈색이 완전히 이루어져 명도가 가장 높고, 채도가 낮은 24~48시간에서 적절하였다. 글리세린의 적정처리 농도는 30%에서 36시간 처리구의 먼셀값이 H값 4.0R, V값 6.49, 채도를 나타내는 C값은 19.8로 신선한 꽃잎과 가장 유사하게 나타났다. 건조 후 무게 변화에 있어서는 침지 시간이 길어지고 글리세린 농도가 높아짐에 따라 감소율은 줄어드는 경향을 나타내었다. 12시간 침지 후 무게 변화는 글리세린 무처리구에서 시간에 따라 86~90%까지 감소한 반면, 40%로 농도가 높을수록 51~69% 감소하였고, 48시간 침지 후의 변화에서는 글리세린 무처리구에서 건조시간에 관계없이 90% 감소에 비하여 글리세린 40%에서는 46~54%로 감소율이 1/2 줄어든 것으로 나타났다. 건조 소요시간은 글리세린 10~20% 농도에서는 글리세린 침지 6시간을 제외하고 모두 24시간이 소요되었고, 30~40%, 12시간 침지부터는 48시간이 소요되어 농도가 높고 침지시간이 길수록 건조시간이 길어짐을 알 수 있었다.