신경망은 입출력 관계가 명시적으로 표현되기 어려운 경우에 수집된 데이터를 이용하여 원래의 함수를 근사할 수 있느 특성이 있다. 최근에는 신경망의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 여러개의 모듈을 기반으로 신경망을 구성하는 모듈형 신경망이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 린덴마이어 시스템(L-시스템)의 문법적 적용을 통하여 이러한 모듈형 신경망의 구조를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. L-시스템은 본래 식물의 성장과정을 기술하기 위하여 제안된 방법인데, 본 논문에서는 신경망의 모듈형 구조가 L-시스템의 문법을 통하여 적절히 결정됨을 보인다.
이미 개발된 소프트웨어를 확장, 진화시킬 때 AOP 기법을 이용하면 모듈화뿐만 아니라 동적으로 플러그인 시킬 수 있어 편리하다. 즉 객체 지향 방식으로 개발된 프로그램에 AOP 를 적용하여 확장하면 여러 모듈에 걸쳐 나타나는 횡단 관심사를 기존 프로그램의 수정 없이 기능을 추가할 수 있다. 이미 테스트까지 마친 소프트웨어에 AOP 를 적용하여 확장한 경우 AOP 특성에 맞는 회귀 테스트 방법이 필요하다. 본 논문에서는 AOP 를 이용하여 진화된 프로그램의 회귀 테스트 방법을 제안하였으며 사례 연구에 의하여 그 효용성을 보였다.
이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.
유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약최적화를 통한 자동보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.
본 연구의 목적은 산불진화대원들을 안전하게 하고, 현장 정보를 실시간으로 제공하기 위한 스마트 헬멧을 개발하는 것이다. 산불진화대원용 스마트 헬멧은 카메라, 영상/음성통신 모듈, GPS, Bluetooth 및 LTE 모듈 등을 모두 갖추어 산불진화대원의 안전을 도모하고, 스마트 헬멧을 통해 현장 상황을 실시간으로 전송하고, 양방향 통신이 가능하도록 하였다. 제작된 스마트 헬멧을 이용하여 테스트한 결과 관제센터에서 현장 정보를 수신할 수 있었고, 현장 산불진화대원과 소통을 할 수 있었다. 현장 평가와 사용자 평가를 통해 스마트 헬멧의 개선이 필요함을 확인하였다. 개발된 스마트 헬멧은 산림재해 및 산림산업에 다양하게 사용될 수 있을 것이다.
최근 들어 생물학적 두뇌에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그에 따라 인공두뇌의 개발이나 두뇌의 기능을 밝히고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 특히 셀룰라 오토마타는 간단한 규칙들의 조합으로 복잡한 현상을 표현하는 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델일 기대된다. 셀룰라 오토마타 상에서 특정한 기능을 갖도록 신경망 모듈들을 진화시킨 후, 이들을 결합하여 인공두뇌를 개발하고자 하는 시도가 있다. 본 논문에서는 이러한 접근방식의 유용성을 보여주기 위하여 적당한 크기의 셀룰라 오토마타 공간에서 신경망을 만들어내어 이동 로봇의 제어기를 진화방법으로 구성하고자한다. 실험결과 로봇이 벽과 충돌하지 않고 잘 움직일 수 있도록 진화된 제어기를 얻을 수 있었다. 또한 다각적인 분석과정을 통해 진화된 제어기의 구조와 그 작동과정으 밝혀내고자 하였다.
휴대전화에 카메라가 탑재된 지도 10년 이상이 지났다. 점차 고해상도화와 더불어 카메라로서 점점 실용적으로 진화하고 있다. 장기간 배터리 구동의 필요성에서 저소비전력은 중요과제이고, 종래의 CCD 이미지센서에서 CMOS센서로 거의 대체되었다고 할 수 있다. 기기의 소형화에 동반해 탑재되는 카메라모듈의 소형화에 대한 요구는 매우 강하다. 특히 박형화된 표시부와 함께 실장되는 inside 카메라의 저배화(低背化)는 급속히 진행됐다. 모듈의 높이를 낮게 하기 위해서는 광학렌즈의 광로장을 적게 하는 것이 요구되지만 고해상도 때문에 이미 지사이즈가 대형화하는 경향과 상반된다. 본고는 광기술컨텍트 2010년 10월호에서 발췌한 것으로서 이미지사이즈를 유지하면서 고해상도화를 실현하는 미세 셀에서 성능을 확보하는 기술과 카메라모듈을 소형화하는 기술에 대해서 개괄하였다.
본 논문에서는 차세대 인터넷으로 진화함에 있어 새로운 핵심 기술로 평가 받고 있는 MPLS 네트워크에서 VoIP 서비스 제공을 위하여, DiffServ 모델을 지원하는 MPLS 네트워크를 NS-2로 구성하였다. 여기에 VoIP 트래픽이 혼잡할 때에도 전송 품질을 보장 받을 수 있는 DiffServ 모델을 지원하는 QoS 모듈을 제안하였다. 이를 이용하여 VoIP 트래픽이 혼잡할 때에도 요구되는 전송 품질을 보장 받을 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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