외판원문제(TSP)는 아직까지도 쉽게 풀리지 않는 NP-complete군에 속하는 어려운 문제이다. TSP의 결정적인 난점은 {0,1}의 정수해를 보장하면서 동시에 부분순환(sub-tour)을 피해야 한다는 점이다. 우리는 TSP를 두 단계로 나누어 탐색한다. 첫째, 초기해는 2개의 마디로 이루어진 최소단위의 부분순환에 가장 적은 비용의 마디를 하나씩 추가적으로 더하여 모든 마디가 포함될 때까지 반복하여 만든다. 둘째, 선택된 초기해의 마디를 임의의 단위로 잘라내어 그 개선비용이 음수인 경우 다른 마디 자리에 삽입함으로서 새로운 전체순환(grand tour)을 만들어 해를 개선한다. 우리는 최적해가 알려진 TSPLIB에 적용하여 그 결과를 비교하고 또한 랜덤하게 생성된 마디 200개까지의 TSP문제에 대하여 실험을 하였다. 대부분의 해는 최적해로부터 1% 이내의 결과로서 30분 이내에 얻을 수 있었다. 우리의 방법은 실용적인 문제에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 태양광 인버터 시스템의 최대출력을 근사적으로 구하는 새로운 방법과 태양광 추적 방법을 제시한다. 제시한 새로운 MPPT 제어는 LRCM(Linear Reoriented Coordinates Method)이라 하며, 본 논문에서는 PV 어레이를 위한 DC측 동적 방정식과 LRCM을 사용하여 계통연계를 위한 새로운 수학적인 동적 모델을 제시한다. LRCM은 근사적인 해법으로 반복적으로 나타나는 최적 전압과 최대 전력을 결정하며 계산시간을 절약할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 태양광 추적 방식은 고정식에 비하여 태양광 발전 효율을 50[%]이상 향상시킨다. 본 논문은 LRCM을 사용한 MPPT와 국내 기상상태에 적합한 프로그램 방식을 이용하여 태양광 추적기법을 제시하고, 실험을 통해 제시한 기법의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 상호 접속된 토큰링 근거리 통신망 환경하에서의 단말간 전송 효율 및 지연 현상에 대한 성능 평가를 행하였다. 상호 접속된 시스템은 단일 및 자중 체인 폐쇄 큐잉 망으로 모델링 하였다. 성능 평가를 위해 평균 값 해석 기법에 기초를 둔 반복 해법 알고리즘을 제안하였다. 단말간 전송 모델의 성능을 평가한 결과 브릿지로 상호 접속한 근거리 통신망 환경하에서 윈도우 크기, 상호 접속 링크 용량, 각 큐의 서비스 시간 등을 망의 구성에 따라 적절히 유지하여야 최적의 전송 효율과 지연을 얻을 수 있음이 발견되었다.
직사각형 Mindlin판 유추계의 고유진동 및 동적응답의 해석에 대하여 종래의 방법들 보다 정확도 및 계산효율을 향상시킬 수 있는 방법을 추구하였다. Mindlin 판이론에 입각하여 탄성구속경계조건에 대해 정식화 하고, Timoshenko 보함수로부터 시작하는 Kantorovich 방법을 원용하여 Mindlin 판특성함수를 도출했다. 이 Mindlin판 특성함수에 기초하여 등방성후판 및 직교이방성후판에 대해서 반복적 Kantorovich 방법에 의해 고유해를 구하는 방법을 제시했다. 이 방법은 정확도 및 계산효율면에서 종래의 다른 근사해법보다 그 우월성이 인정되며, 특히 중복고유치를 갖는 경우 명확한 고유치 및 고유모드를 얻을 수 있다. 또 모드해석방법에 의한 동적응답계산에 있어서도 보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있다.
전기 기계의 운동 특성을 정확히 해석하기 위해서는 해석모델의 전자장방정식과 운동방정식이 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 자장내에서 두 개의 스프링에 의해 진동 운동을 하는 도체를 해석함에 있어 순차적인 결합방법을 채책하였다. 한 시점에서 속도가 주어지면 전자장해석 및 유도전류 계산은 유한요소법을 이용하였고, 그때마다 전자력을 게산하였다. 또한 전자장방정식이 풀린다음 4차 runge-kutta 미분방정식 해법을 이용하여 운동방정식과 결합하였다. 위의 과정을 순차적으로 계속 반복함으로써 시간에 대한 위치, 속도, 유도전류 및 전자력을 알아내어 운동체의 운동특성을 알아보았다. 계산된 결과는 에너지보존 법칙에 적용하여 제안한 순차적인 결합방법의 유용성을 검증하였다.
현재 대부분의 병렬 알고리즘은 동기 알고리즘으로 올바른 계산을 위해서는 프로세서들의 동기화와 부하균형이 필수적이다. 만일 부하균형이 불가능하거나 이질적 클러스터처럼 각 프로세서의 성능이 다른 경우, 연산은 가장 느린 프로세서의 성능에 의해 결정된다. 비동기 반복법은 이런 문제를 해결하는 하나의 방안으로 각광받고 있으나, 현재까지의 연구는 비교적 구현이 쉬운 공유 메모리 시스템을 사용한 것이었다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 초대형 선형 시스템 문제를 풀기 위해, 빠른 프로세서의 유휴 시간을 최대한 줄임으로써 전체적으로 성능을 향상시키는 비동기 병렬 알고리즘을 제안하고 이를 클러스터에 구현하였다.
이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
Purpose 생산 일정계획 문제의 해법들은 일반적으로 총처리시간이 짧은 active 스케줄에 초점을 맞추어 해를 탐색하는 경우가 많다. 그러나 active 스케줄은 semi active 스케줄에 비해 생성하는 것이 까다롭기 때문에, 일정계획을 생성하는데 소요되는 계산 비용을 감안하면 semi active 스케줄을 적절히 활용하는 것이 도움이 될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 동일한 생산 일정계획 문제에 active 스케줄기반 탐색 방법과 semi active 스케줄 기반 탐색 방법을 적용함으로써 이들의 성능을 비교해보고자 하였다. Design/methodology/approach 각 공정들의 작업장 할당 순서를 의미하는 permutation encoding 기반 유전 알고리즘을 고전적인 job shop 일정계획 문제에 적용하기 위해 본 논문에서는 active 스케줄 복호화 및 semi active 스케줄 복호화의 두 가지 복호화 방법을 소개하였으며, 이들은 공정들의 순열로부터 실행가능한 스케줄을 얻는데 사용되었다. Findings semi active 스케줄 기반 유전 알고리즘은 active 스케줄 기반 유전 알고리즘에 비해 최적해를 탐색하는데 소요되는 반복 횟수가 좀 더 많은 경향이 있었으나, 알고리즘 실행 시간을 훨씬 짧았다. 나아가, semi active 스케줄 복호화는 그 절차가 단순하여 이해하고 구현하기 용이하다는 장점이 있었다. 따라서, 효과적인 해 탐색 전략이 주어지는 경우에는 semi active 스케줄에 기반한 해법이 일정계획 문제 풀이에 도움이 될 수도 있을 것으로 보여진다.
본 논문에서는 스테레오 이미지 생성 모델을 제시한 다음 이로부터 디스패리티를 구하는 과정을 유도하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 수식으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 지수 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이의 해법을 제시한다. 제안 알고리즘은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 제안 알고리즘을 dynamic programming과 belief propagation 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 각각 적용하여 구한 정합 파라미터가 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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