• 산업경영시스템학회지
• /
• 제23권59호
• /
• pp.1-10
• /
• 2000

The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.154-162
• /
• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.541-552
• /
• 2024

본 연구에서는 콘크리트 내부의 복잡한 공극 구조를 고려하여 콘크리트에서 발생되는 열화 정도를 예측하는데, 콘크리트 내부에서의 모세관 작용 및 공극 분포에 의해 발생하는 기체와 액체 계면에서의 압력 저하를 구동력으로 한 수분 이동과 공극률 및 확산계수가 염화물이온의 침투 거동에 미치는 영향을 검토하여 Cellular Automaton Method(이하, CAM)라는 새로운 해석모델을 구축하였다. 이를 통해 40% 이하의 공극률을 가진 콘크리트 조직 내 수분 이동과 공극률 40% 이상에서의 수분 이동 현상을 검토하였으며, 수분이 침투한 영역에 한해서 확산계수에 따른 염화물이온의 확산 현상과 Finite Element Method(이하, FEM)의 확산해석 결과를 비교 분석한 결과, FEM과 CAM 해석결과 값의 최대 편차가 0.989%로, 두 모델이 상당히 일치함이 확인되어, 실제의 염해 환경에서 콘크리트 내 염화물이온 확산 과정을 시뮬레이션하기 위해서는 CAM이 적합할 것으로 사료된다.