진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 패턴 인식 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수가 증가할수록 그에 따른 차원의 증가로 인하여 기하급수적으로 늘어나는 탐색공간에 약하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 DeJong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 잇점을 얻고, 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 몇 가지 벤치마크 함수 최적화 문제와, 상품 재고 제어문제로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘 보다도 효율적인 것을 보여준다.
최근 스마트폰 시장은 기하급수적인 성장세를 지속하고 있다. 또한 소비자들의 사용패턴 또한 기존의 음성통화에서 데이터 통신으로 변화되면서 소비전류 및 사용시간이 증대되고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 불만을 해소하기 위해서는 배터리의 용량 증대가 필요하나 공간상의 제약으로 인해 한계점에 도달한 상태이다. 따라서 제한된 체적내에서 최대의 용량을 사용하기 위해 배터리팩의 과충전 차단전압은 점차 높아지고 과방전 차단전압은 점차 낮아져서 배터리팩의 가용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 이러한 사용전압영역의 확대는 배터리팩의 안전성 및 수명 등에 악영향을 미치나 배터리의 신소재 개발, 보호회로의 채용 등으로 이러한 단점을 보완하고 있다.
인터넷의 사용자가 폭발적으로 증가함에 따라, 인터넷을 이용한 다양한 정보 서비스가 생성되었으며, 이로 인해 일반 사용자들이 접할 수 있는 디지털 문서의 양은 기하 급수적으로 증가 되었다. 본 논문에서는 유사한 정보를 갖는 다량의 문서들로부터 사용자가 원하는 정보만을 추출하는 정보 추출 시스템의 개발 과정 및 결과를 기술한다. 개발된 시스템은 필요한 정보를 포함하는 문장들을 걸러 낸 후, 필요한 사실정보의 출현을 나타내는 패턴을 사용한 유한 오토마타를 통하여 사용자가 원하는 정보를 추출한다. 관광지 안내 텍스트를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 기술한다.
본 논문에서는 Ku 밴드 VSAT 안테나로서 효율 60% 이상, 사이드로블 포락선 29-25 $log\theta$를 만족하는 저 사이드로브 오프셋 파라볼라 반사경 안테나를 설계하고 시작했다. 안테나의 해석을 위해서는 Zernike 다항식을 이용한 새로운 급수전개법을 적용하였다. 시작안테나의 복사패턴 측정치는 이론적 계산치에 근접하는 것으로 타나탔으며, 첫번째 사이드로브 레벨을 제외하고 이득, 효율 및 사이드로브 포락선 등은 설계사양을 충분히 만족하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 마이크로파 무선전력전송에 적용될 수 있는 여러 다중 빔 형성 방법을 제안한다. 기존의 다중 빔 형성방법은 능동소자패턴(active element pattern: AEP)을 고려하지 않기 때문에 실제 시스템에 적용 시 의도한 빔 형성과 오차가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 능동소자패턴의 평균을 고려하는 방법과, 변형된 푸리에 급수 방법을 통해 모든 능동소자패턴을 고려하는 방법이 제안되었다. 또한, 부엽과 null 제어를 위하여 Dolph-Tschebyscheff 방법에 중첩의 원리를 적용하여 다중 빔을 형성하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식을 사용하여 다중 빔 형성 시 의도된 빔 형성과의 오차가 감소하는 것을 확인하였으며, 다중 빔 형성을 하며 부엽 제어를 동시에 할 수 있는 것을 확인하였다.
인터넷의 사용 증가로 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 웹 데이터의 표준인 XML의 데이터 표현의 유연성으로 인해 EDMS(Electronic Document Management System), ebXML(e-business extensible Markup Language) 등 웹 기반의 전자문서론 이용하는 시스템들은 XML를 문서 교환 방식 및 표준 문서 형식으로 도입하고 있는 실정이다. 그러므로 점차 확산되어 가고 있는 XML 문서에 대한 효율적인 문서의 관리와 검색을 위한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 다중 문서간의 구조적 유사성을 분류하기 위하여 엘리먼트의 순서적 의미를 갖는 XML 문서를 대상으로 순차패턴을 이용하여 문서의 특성을 반영하는 대표구조를 추출하고 추출된 구조를 기반으로 유사 구조 문서를 클러스터링하는 방법을 제시한다. 이 논문의 제안 알고리즘은 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 함께 고려하는 비용계산 방식을 이용하므로써 클러스터링의 정확도를 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 환자 고유의 호흡 패턴을 적용하여 호흡의 규칙성을 향상 시킬 수 있는 호흡 연습장치(respiratory training system)를 개발하여, 호흡에 의한 움직임이 고려된 4D-RT (4-dimension radiation therapy) 또는 4D-CT (4-dimension computed tomography) 수행 시 효율성과 정확성을 높이고자 했다. 개발한 호흡연습장치는 푸리에 급수(Fourier series)를 기반으로 환자 고유의 호흡패턴을 만들어 환자에게 편안한 호흡 유도를 제공한다. 호흡연습장치를 사용했을 때 호흡의 규칙성 향상 정도를 알아보기 위하여 5명의 지원자를 대상으로 실험을 진행하였다. 10개의 자유호흡신호를 획득하여 실험 대상자의 고유한 호흡패턴(guiding waveform)을 만들고, 자유호흡(free breathing)을 3분 동안 시행한 후, 고유한 호흡패턴을 이용하여 호흡을 유도하는 신호모니터-호흡(guide breathing)을 3분 동안 시행하여 데이터를 획득하였다. 획득된 자유호흡과 신호모니터-호흡의 데이터를 이용하여 호흡크기(displacement)와 호흡주기(period)의 변동성을 Root mean square error (RMSE)를 적용하여 정량적으로 비교 분석하였다. 호흡의 변동성을 분석한 결과 신호모니터-호흡은 자유호흡과 비교하여 호흡크기의 경우 최대 40%, 호흡주기의 경우 최대 76%까지 RMSE 값이 감소하였으며, 모든 지원자들의 데이터를 분석한 결과 평균적으로 호흡주기의 경우 RMSE 값이 55% 감소되었고, 호흡크기의 경우 33% 감소하였다. 본 연구에서 개발한 호흡연습장치는 실험대상자의 고유한 호흡패턴을 이용하여 규칙적인 호흡을 유도했기 때문에 피실험자는 큰 노력 없이도 신호모니터-호흡을 따라 할 수 있었다. 따라서 규칙적인 호흡을 오랜 시간 지속시킬 수 있다는 측면에서 장점을 가질 수 있으며, 4D RT, 4D CT를 시행 할 경우 규칙적인 호흡을 통해 효율성과 정확성을 향상 시킬 수 있다.
기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n2)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.
SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.
직각 쐐기는 유전체에 평면 전자파가 입사할때 일어나는 산란파에 대한 점근해를 구하였다. 산란파는 유전체경계면으로부터 반사된 파 및 고절된 파와 유전체 끝 모서리로부터 회석된 도간면파로 구성하였다. 모서리에서 회절된 전제는 물리광학 근사법에 의한 해에 교정항을 더하여 구하였으며, 이 교정 전계는 수치 계산에 의하여 풀 수 있는 이중 급수 방정식으로부터 구하였다. 구해진 점근해의 유효성은 유전체의 상대 유전률 ε의 값이 -에 갈때와 1에 가까운 값을 가질때의 두 극한치에서 검토 되었다. ε이 작을때는 Rawlins이 구한 ε Neumann계수해의 계산 결과와 같았으며, ε이 ∞에 접근할때 모서리의 회절 패턴은 도체 모서리의 회절패턴에 접근함을 보일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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