본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장 할당 문제를 제안하였다. 무장 할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대해 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장 할당 문제에 근 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장 할당 문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전형적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
This paper investigates an aircraft-target assignment problem in consideration of deconfliction. The aircraft-target assignment problem is the problem to assign available aircrafts and weapons to targets that should be attacked, where the objective function is to minimize the total expected damage of aircrafts. Deconfliction is the way of dividing airspaces for aircraft flight to ensure the safety while performing the mission. In this paper, mixed integer programming model is suggested, where it considers deconfliction between aircrafts. However, the suggested MIP model is non-linear and limited to get solution for large size problem. The 2-phase decomposition model is suggested for efficiency and computation, where in the first phase target area is divided into sectors for deconfliction and in the second phase aircrafts and weapons are assigned to given targets for minimizing expected damage of aircraft. The proposed decomposition model shows outperforms the model developed for comparison in the computational experiment.
Target Motion Analysis(TMA) for Passive Sonar Systems with bearing-only measurements needs to enhance system observability to improve target tracking performance by ownship maneuvering. However, tracking problem incurred by weak observaility result in slow convergence of the target estimates. On the other hand, active sonar systems do not have problem associated with system observaility. However, it drawback related to system survivability. In this paper, the algorithm that could be used in Active/passive Mixed-Mode Sonar Systems is proposed to analyze maneuvering target motion and to improve TMA performance. The proposed TMA algorithm is tested by a series of computer simulation runs and the results ...
유추는 학생들의 문제 해결력, 귀납적 추론, 수학적 발견술, 창의성 신장에 도움을 줄 수 있는 수학 교육적으로 유용한 사고 방법이다. 학생들은 서로 다른 수학적 대상에 대해 유사성을 바탕으로 연결함으로써 두 대상 사이의 관계를 인식할 수 있다. 본 연구에서는 예비수학교사들이 이심률의 정의에 따른 이차곡선의 작도 과정에서 드러난 사고의 특징을 유추의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 바탕 문제에 관한 수학적 지식의 부재와 바탕 문제의 수학적 지식에 대응하는 목표 문제의 수학적 지식의 부재는 목표 문제의 해결에 도움되지 못하였다. 바탕 문제의 다양한 해결 방법은 목표 문제의 해결에 도움을 주었으며, 일부는 작도 문제의 해결에 있어 적절한 바탕 문제를 설정하고 대수적 방법을 통해 문제를 해결하였다. 마지막으로 잠재적 유사성에 근거한 유추는 새로운 풀이 방법을 발견하는데 도움을 주었다.
In this paper, a new input estimation algorithm is proposed for target tracking problem. The unknown target maneuver is approximated by a linear combination of independent time functions and the coefficients are estimated by using a weighted least-squares estimation technique. The proposed algorithm is verified by computer simulation of a realistic two-dimensional tracking problem. The proposed algorithm provides significant improvements in estimation performance over the conventional input estimation techniques based on the constant-input assumption.
In this paper, a robust correlation-based video tracking is proposed to track a moving object in correlated image sequences. A correlation-based video tracking algorithm seeks to align the incoming target image with the reference target block image, but has critical problems, so called a false-peak problem and a drift phenomenon (correlator walk-off. The false-peak problem is generally caused by highly correlated background pixels with similar intensity of a moving target and the drift phenomenon occurs when tracking errors accumulate from frame to frame because of the nature of the correlation process. At first, the false-peaks problem for the ordinary correlation-based video tracking is investigated using a simple mathematical analysis. And, we will suggest a robust selective-attention correlation measure with a gradient preprocessor combined by a drift removal compensator to overcome the walk-off problem. The drift compensator adaptively controls the template block size according to the target size of interest. The robustness of the proposed method for practical application is demonstrated by simulating two real-image sequences.
A novel approach is proposed to effectively estimate the quantile functions of normalized performance indices of reliability constraints in a reliability-based optimization (RBO) problem. These quantile functions are not only estimated as functions of exceedance probabilities but also as functions of the design variables of the target RBO problem. Once these quantile functions are obtained, all reliability constraints in the target RBO problem can be transformed into non-probabilistic ordinary ones, and the RBO problem can be solved as if it is an ordinary optimization problem. Two numerical examples are investigated to verify the proposed novel approach. The results show that the approach may be capable of finding approximate solutions that are close to the actual solution of the target RBO problem.
무선 센서 네트워크의 센서 노드들은 한정된 자원을 가지고 있으며 배터리의 교체가 어렵다는 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 효율적으로 사용하는 기법은 매우 중요하다. 지금까지 이러한 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위하여 다양한 스케줄링 문제 및 해결 방안에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 CTC(Connected Target Coverage) 문제는 타겟 커버리지와 연결성을 동시에 고려하여 센서 노드들의 효율적인 상태 전이 시점을 결정하는 대표적인 스케줄링 문제로 간주된다. 본 논문에서는 중복되어 센싱되는 타겟을 고려한 보다 올바른 센서 에너지 소비 모델을 제안하고 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장 할 수 있는 CMTC(Connected Multiple-Target Coverage) 문제를 제시한다. 또한, 이 문제를 해결하기 위한 SPT(Shortest Path based on Targets) Greedy 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안기법이 기존기법보다 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장하는 기법임을 보인다.
In the moving target problem, the velocity information of the moving target is very important as well as the high accuracy position information. To solve this problem, active researches are being conducted recently with combine the Time Difference of Arrival (TDOA) and Frequency Delay of Arrival(FDOA) measurements. However, since the FDOA measurement is utilizing the Doppler effect due to the relative velocity between the target source and the receiver sensor, it may be difficult to use the FDOA measurement if the moving target speed is not sufficiently fast. In this paper, we propose a method for estimating the position and the velocities of the target by using only the TDOA measurements for the low speed moving target in the indoor environment with sensor network. First, the target position and heading angle are obtained from the estimated positions of two attached transmitters on the target. Then, the target angular and linear velocities are also estimated. In addtion, we apply the Instrumental Variable (IV) technique to compensate the estimation error of the estimated target velocity. In simulation, the performance of the proposed algorithm is verified.
자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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