• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.574-576
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• 2002

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2A호
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• pp.285-292
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• 2006

이 연구는 탄소섬유쉬트-콘크리트 부착이음 실험 결과로부터 국부적인 부착모텔(부착응력-미끄럼 모델)을 결정하는 방법을 제안하고, 실제 실험 결과와 비교하여 이러한 부착 조건에 적용 기능한 부착모델을 제시한다. 부착모델의 형상은 임의의 곡선 형태를 고려할 수 있도록 디중선형곡선(multi-linear curve)으로 가정하였으며, 수치적인 방법으로 부착이음의 해를 계산하여 실험 결과와 오차를 최소화하는 방법으로 부착모델을 결정하였다. 이중선형곡선(bilinear curve)을 도입한 부착모델 역시 최적화를 수행하여 다중선형모텔과 비교하였다. 최적화의 대상은 동일 조건의 부착모텔에 대해 여러 실험체로부터 구한 극한하중-부착길이 곡선과 개별 실험체의 하중-변위 곡선이다. 최적화를 위한 정식화는 physical programming을 사용하였으며 최적화 방법은 유전알고리즘(genetic algorithm)을 이용하였다.