최근 들어, 인터넷의 폭넓은 보급과 급속한 대중화에 따라 네트워크를 통하여 음성을 전송하거나 저장하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통한 멀티미디어 전송에서 음성부호화 표준으로 널리 상용되는 ITU-T G.723.1 dual-rate speech coder의 효율적인 다채널 구현을 위한 고속 알고리듬을 제안한다. 고속 알고리듬은 부호화 과정에서 많은 계산량을 차지하는 적응 코드북 검색과 고정 코드북 검색 과정에 적용된다. 적응 코드북 검색 과정에서는 지연과 이득을 동시에 찾는 기존의 방법 대신, 지연과 이득을 순차적으로 검색함으로써 계산량을 개선하였다. 전송률에 따라 다른 알고리듬을 사용하는 고정 코드북 검색 과정에서는 다음과 같은 고속 알고리듬을 제안한다. MP-MLQ(Multi-Pulse Maximum Likely Quantization) 방법을 사용하는 높은 전송률(6.3 kbit/s)인 경우, 펄스를 등 간격으로 검색함으로써 계산량을 줄였다. ACELP(Algebraic CELP) 방법을 사용하는 낮은 전송률(5.3 kbit/s)인 경우는 기존의 nested-loop 검색방법 대신, 펄스를 쌍으로 나누어 순차적으로 찾는 depth-first tree 검색 방법을 적용하여 계산량을 감소시켰다. 제안된 고속 알고리듬에 대해 주관적 음질 평가 방법을 수행한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 음질의 저하가 없음을 확인하였다. 고정 소수점 DSP인 TMS320C6201을 사용하여 고속 알고리듬을 구현한 결과, 높은 전송률의 경우에는 10.29 MIPS, 낮은 전송률의 경우에는 8.70 MIPS의 연산량으로 구현 가능함을 확인하였다.
본 논문은 시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬을 적용한 방법을 소개한다. 유전자 알고리듬에서의 염색체는 노드를 나타내는 정수의 순열로 표현되어 직접적인 해를 나타내지 않지만, 경험적 방법에 의한 해석을 통해 유효한 해로 변형되도록 하였다. 유전자 알고리듬에 의해 생성된 주어진 수의 우수한 해들에는 세 부분 최적화 방법이 순차적으로 적용되어 보다 좋은 해를 생성하도록 하였다. 부분 최적화 방법들에 의한 해는 다시 유전자 알고리듬의 해로 바뀌지 않도록 하여 두 알고리듬은 느슨하게 연결되도록 하였다. 솔로몬의 데이터를 이용한 실험에서 본 연구에서의 방법이 모든 문제에 대해 우수한 해를 생성함을 나타내었다. 특히, 지금까지 알려진 가장 우수한 경험적 방법에 비교될 만한 결과를 가져옴을 보였다.
In the optimized design of an actual structure, the design variable should be selected among any certain values or corresponds to a discrete design variable that needs to handle the size of a pre-formatted part. Various algorithms have been developed for discrete design. As recently reported, the sequential algorithm with orthogonal arrays(SOA), which is a local minimum search algorithm in discrete space, has excellent local minimum search ability. It reduces the number of function evaluation using orthogonal arrays. However it only finds a local minimum and the final solution depends on the initial value. In this research, the genetic algorithm, which defines an initial population with the potential solution in a global space, is adopted in SOA. The new algorithm, sequential algorithm with orthogonal arrays and genetic algorithm(SOAGA), can find a global solution with the properties of genetic algorithm and the solution is found rapidly with the characteristics of SOA.
이 논문에서는 수중 표적추적을 방해하는 교란근원으로부터 추적표적을 판별해 내기 위한 알고리듬을 제안하였다. 이 표적 판별 알고리듬은 순차적 가설 검증을 이용한다. 교란근원은 추적표적으로부터 분리되어, 정지된 위치에서 거짓의 시선 거리와 도플러 측정을 발생시켜 표적으로 혼동되도록 한 것이다. 제안된 알고리듬은 표적운동과 교란근원의 위치를 추정하기 위한 확장 Kalman필터의 이노베이션으로부터 계산된 로그 공산비를 이용하여 판별을 위한 검증을 수행한다. 다양한 시나리오에 대한 수치실험을 통해 제안된 알고리듬이 빠른 시간내에 높은 성공률로 표적과 교란근원을 판별할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 플래쉬 메모리 접근 시 소거 횟수를 줄이기 위해서 섹터 매핑 기법을 바탕으로 지역성(Locality)을 FTL (Flash Translation Layer) 알고리듬을 제안한다. 섹터 매핑 기법은 다른 기존의 매핑 기법보다 성능은 우수하나, 매핑 테이블이 커지는 단점을 가진다. 제안한 알고리듬에서는 동적 테이블 업데이트 방식으로 매핑 테이블의 크기를 줄였으며, 순차적 지역성 (Sequential Locality)을 이용하여 순차쓰기를 처리하고 임의쓰기에서 hot 섹터를 추출하였다. 실험결과 제안된 알고리듬은 기존의 BAST, FAST, 섹터 매핑 알고리듬과 비교하여 75.2%, 65.8%, 10.3%의 소거 횟수가 감소함을 보인다.
A new approach, referred to as a successive zooming genetic algorithm (SZGA), is Proposed for identifying a global solution for continuous optimization problems. In order to improve the local fine-tuning capability of GA, we introduced a new method whereby the search space is zoomed around the design point with the best fitness per 100 generation. Furthermore, the reliability of the optimized solution is determined based on the theory of probability. To demonstrate the superiority of the proposed algorithm, a simple genetic algorithm, micro genetic algorithm, and the proposed algorithm were tested as regards for the minimization of a multiminima function as well as simple functions. The results confirmed that the proposed SZGA significantly improved the ability of the algorithm to identify a precise global minimum. As an example of structural optimization, the SZGA was applied to the optimal location of support points for weight minimization in the radial gate of a dam structure. The proposed algorithm identified a more exact optimum value than the standard genetic algorithms.
In structural design, the design variables are frequently selected from certain discrete values. Various optimization algorithms have been developed fDr discrete design. It is well known that many function evaluations are needed in such optimization. Recently, sequential algorithm with orthogonal arrays (SOA), which is a search algorithm for a local minimum in a discrete space, has been developed. It considerably reduces the number of function evaluations. However, it only finds a local minimum and the final solution depends on the initial values of the design variables. A new algorithm is proposed to adopt a genetic algorithm (GA) in SOA. The GA can find a solution in a global sense. The solution from the GA is used as the initial design of SOA. A sequential usage of the GA and SOA is carried out in an iterative manner until the convergence criteria are satisfied. The performance of the algorithm is evaluated by various examples.
Mountain Method의 다른 형태인 Subtractive 클러스터링 알고리듬은 계산이 간단하고 기존의 클러스터링 방법들과는 달리 초기 클러스터 중심의 개수 선정이 필요 없기 때문에 클러스터를 추정하는데 효과적인 알고리듬이다. 또한 클러스터의 간격을 결정하는 파라미터의 값에 따라 클러스터의 개수를 다르게 할 수 있다. 그러나 이 파라미터에 의해 동일한 그룹(Class)내에서 여러 개의 클러스터 중심이 발생될 수도 있다. 본 논문에서는 Subtractive HyperBox 알고리듬을 사용하여 이 파라미터의 영향을 줄이고 발생한 클러스터 중심이 속한 그룹의 경계를 판정함으로서 같은 그룹내에서 하나의 클러스터만 발생하도록 하고, 순차적으로 클러스터링 한 후 결과를 Subtractive 클러스터링 알고리듬과 비교하여 보았다.
본 연구에서는 허브와 스포크의 입지선정과 차량 경로가 통합된 hub-and-spoke 네트워크 설계문제를 다룬다. Hub-and-spoke 네트워크는 대량화와 공동화를 통해 물류효율화를 실현하기 위한 대표적인 구조로 물류시스템에서 흔히 사용되고 있다. 이러한 물류시스템에서 물류비용의 절감과 고객서비스 향상을 위한 효율적인 수송네트워크 설계는 매우 중요하다. 전통적인 hub-and-spoke 네트워크 설계문제에서 각 스포크의 위치와 화물량이 미리 주어진 상황에서 허브의 입지를 결정하였다. 하지만 스포크 역시 스포크가 담당하는 고객들의 위치와 담당 영역에 따라 그 위치와 수, 그리고 화물량이 변할 수 있다. 또한 정확한 비용산출을 위해서는 스포크에서 고객으로의 수집과 배달을 위한 차량경로가 함께 고려되어야 한다. 다루는 수송망 설계문제는 상호 관련성 있는 여러 부분문제가 결합된 통합문제로써 이를 해결하는 방법으로 기존의 발견적 방법에 의한 순차적 기법은 한계가 있다. 본 연구에서는 공생 진화알고리듬 기반의 방법론을 채용하여 다루는 수송망 설계문제를 동시에 통합적으로 해결할 수 있는 알고리듬을 개발한다. 실험을 통해 개발한 알고리듬의 우수성과 그 적용성을 보인다.
2차원 MT탐사자료의 역산은 보편적으로 많은 계산시간과 기억용량이 소요되며 TM모드의 경우지표 근처의 불균질대에 야기될 수 있는 정적 효과에 대한 주의 깊은 고려도 필요하게 된다. 이에 본 연구에서는 GRRI를 이용하여 TM모드 MT자료의 2차원 역산 알고리듬을 구현하였다. 본 역산 알고리듬은 국부적인 2차원 해석을 통한 모형변수 증분 해석에 기초를 두는데 이는 모형변수의 증분을 구하는 과정에 있어서 탐사의 대상인 2차원 전 영역을 동시에 고려하지 않고 국부 영역들로 분할하여 순차적으로 고려함으로써 수평적인 변화가 고려되면서도 자코비안을 구하는 과정에서 사용되는 부가적인 모델링 과정을 배제하여 계산시간과 기억용량을 최소화하기 위한 것이다. 구현된 알고리듬의 타당성 검증은 간단한 이론모형에 대한 적용을 통하여 이루어졌으며, 이를 토대로 타 알고리듬과의 비교를 통하여 그 특징을 살펴보는 한편, 여러 가지 다양한 모형에 적용하여 그 현장 적용성을 고찰하였다. 본 알고리듬을 이용한 역산은 계산시간과 기억용량 면에서 매우 경제적이며 전류집중에 의해 탐사자료에 왜곡이 생기는 경우에는 특별한 전처리과정 없이도 타당한 분해능을 확인할 수 있었다. GRRI를 이용한 역산 알고리듬은 향후 현장에서 실시간 역산으로서 경제적이면서 타당한 자료 해석에 적용성이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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