최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.
본 논문에서 이미지 선명도 함수의 최적화에 의해 융합 법칙이 유도되는 새로운 이미지 융합 접근법을 제안한다. 선명도 함수에 비교하여 소스 이미지로부터 최적 블록을 통계적으로 선택하기 위하여 유전자 알고리듬이 사용되었다. 변이 연산에 의해 만들어진 유전인자들의 포격을 통해서 찾아진 재능 유전 인자를 갖는 새로운 네스티드 유전자 알고리듬을 설계하였고 구현하였다. 알고리듬의 수렴은 해석적으로, 실험적으로 그리고 통계적으로 3개의 테스트 함수를 사용하여 표준 GA와 비교하였다. 결과의 GA는 변수와 집단 크기에 불변이며, 최소 20 개체이면 시험에 충분하다는 것을 알 수 있었다. 융합 응용에서 모집단내의 각 개체는 입력 블록을 나타내는 유한한 이산 값을 갖는 개체이다. 이미지 융합 실험에 제안한 기법의 성능은 출력 품질 척도로 상호 정보량(MI)으로 특징지워진다. 제안한 방법은 C=2 입력 이미지에 대해 테스트되었다. 제안한 방법의 실험 결과는 현재의 다중 초점 이미지 융합 기법에 대한 실제적이고 매력적인 대안이 됨을 보여준다.
클러스터링 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 네트워크 수명과 확장성을 향상시키는 문제 중 하나이다. 이 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 설계 및 운영과 관련된 어려운 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 최대화하고 무선 애드 혹 네트워크의 확장성을 고려한 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 문제는 NP-hard 문제로 알려져 있습니다. 따라서 본 논문에서는 노드의 수가 많은 네트워크에서 합리적인 시간 내에 최적의 해를 효율적으로 얻을 수 있는 최적화 방식을 사용하여 문제를 해결한다. 제안된 알고리즘은 노드의 전력과 클러스터링 비용을 고려하여 클러스터 헤드를 선택하고 클러스터를 구성한다. 우리는 노드의 전송에너지 측면에서 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보여 준다.
동일 종내 미꾸라지(Misgurnus mizolepis) 웅성발생성 인공처녀생식(intraspecific androgenesis)기술을 개발하기 위해 미꾸라지 난 유전물질의 불활성화와 이에 따른 웅성발생성 반수체 유도 조건을 최적화하였다. 다양한 자외선(UV)농도$(0\sim25,650ergs/mm^2)$를 이용하여 미꾸라지 난의 유전학적 불활성화를 시도하였으며 수정률, 부화율 및 반수체 출현율을 평가한 결과 10,800 ergs의 농도에서 가장 우수한 반수체 유도 효율을 보였으며 최초 처리 난 중 50%이상의 웅성발생성 반수체 수율을 확보할 수 있었다. 웅성발생성 개체는 전형적인 haploid syndrome의 특징을 나타내었고 flow cytometry분석 결과 정확히 미꾸라지 반수체(1.4 pg/cell)의 DNA함량을 보유하는 것으로 나타났다. 인위적으로 삽입된 형질전환 유전자 표지를 이용하여 부계 특이적인 인공처녀생식 여부를 확인하였으나 일부 반수체자어들에서$(8\sim11%)$ 모계 유전물질의 잔류가 검출되었다.
본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 다대다 면 객체 정합을 수행하는 방법을 제안한다. 동일한 지형 지물을 표현하는 객체 집합의 형상은 서로 동일하다는 가정 하에 형상 유사도를 최적화하는 객체 집합을 두 지도 사이에서 탐색함으로써 정합을 수행한다. 이 때 어떤 객체가 객체 집합에 포함되는지의 여부를 이진 부호로 표현하고, 이진 부호들을 결합한 이진 문자열로 후보해를 표현한다. 초기 후보해들로 해집단을 생성한 뒤, 유전 알고리즘에 의하여 점진적으로 해집단의 품질을 개선함으로써 최적해를 탐색하였다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 수원시 도심지역의 수치지형도와 지적도에서 가구계 대응 면 객체 집합을 탐색하였으며 제안된 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었다. 또한 수작업에 의한 탐색결과를 이용하여 평가한 결과 0.946의 정확도를 얻었다.
$BaTiO_3$는 perovskite 구조를 가지는 대표적인 강유전체 재료로서 MLCC(Multi Layer Ceramic Capacitor), PTC thermistor등에 널리 사용되어지고 있다. 최근 고용량 MLCC 의 상업화와 함께 나노크기를 갖는 tetragonal phase의 $BaTiO_3$ 입자를 합성하기 위한 다양한 제조방법이 제시되고 있다. 또한 유전 특성과 온도특성 및 신뢰성을 향상시키기 위해 많은 첨가제들이 연구되어지고 있다. 따라서 이 번 연구에서는 선행 연구를 통해 얻어진 high energy mill을 이용한 고상반응법으로 제조된 $BaTiO_3$를 사용하였으며, 제조된 $BaTiO_3$ 분말에 glass frit를 첨가하여 소결온도 및 유전특성의 변화를 관찰하였다. 제조된 $BaTiO_3$ 분말은 200nm이하의 구형화와 균일한 입자크기를 보였으며, 선행연구를 통해 최적화된 glass frit의 양인 2.53wt%를 첨가하였고 1170, 1200, $1230^{\circ}C$에서 소결하여 소결온도에 따른 변화를 관찰하였다. 실험방법으로는 원료를 혼합하기 위하여 24시간 ball-mill을 이용하여 혼합하였으며, $\Phi15$로 성형하여 소결을 진행하였다. 실험진행 결과 모든 시편에서의 비유전율은 glass frit가 첨가되지 않은 조성보다 높게 나타났으며, $1200^{\circ}C$에서 소결한 시편의 비유전율($\varepsilon_r$)은 2300으로 glass frit가 첨가되지 않은 조성과 비교하여 21% 증가하여 최대치를 나타냈다. 또한 소결온도 $1200^{\circ}C$ 이상에서의 모든 시편에서는 95% 이상의 상대밀도를 나타내어, glass frit가 소결조제로써의 역할을 하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 glass frit첨가로 인한 소결온도 감소 및 유전특성이 증가하는 것을 확인 하였다.
이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.716-722
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2014
DC 모터 시스템의 속도 제어기를 설계하기 위해서는 먼저 시스템의 파라미터 추정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 DC 모터 시스템의 파라미터를 추정하는 기법에 대해 다룬다. 이때 사용되는 추정 모델은 1차 및 2차 모델을 고려하며, 유전알고리즘의 3가지 평가함수를 고려하여 최적화한다. 또한, 유전알고리즘이 해공간에서 최적해를 탐색하는 능력의 우수함을 보여주기 위해 수치적 해석 방법을 통한 추정 결과도 함께 비교한다. 이때 파라미터 추정에 사용되는 데이터는 실제 실험장치의 입출력데이터를 이용하며, 신호의 잡음 제거를 위해 Butterworth 필터도 함께 설계한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 얻어진 모델과 실제 실험장치의 데이터와 비교하여 그 유효성과 정확성을 확인한다.
스테레오 대응성은 스테레오 비전에서 중요한 문제이다. 본 논문은 다해상도 기법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘으로 변위를 탐색한다. 그리고 에지 픽셀을 이용한 적응적 염색체 구조와 교배 방식을 적용한다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였고, 변위오차를 줄이기 위해 AD-Census 척도를 사용하였다. 처리의 효율을 높이기 위해 영상 피라미드 방법을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위 도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도 단계로 전파되어, 보간된 후 지역 특징 벡터를 이용하여 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 다른 유전 알고리즘 기반 기법들에 비해 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
전하 트랩형 비휘발성 메모리는 10년 이상의 데이터 보존 능력과 빠른 쓰기/지우기 속도가 요구 된다. 그러나 두 가지 특성은 터널 산화막의 두께에 따라 서로 trade off 관계를 갖는다. 즉, 두 가지 특성을 모두 만족 시키면서 scaling down 하기는 매우 힘들다. 이것의 해결책으로 적층된 유전막을 터널 산화막으로 사용하여 쓰기/지우기 속도와 데이터 보존 특성을 만족하는 Tunnel Barrier engineered Memory (TBM)이 있다. TBM은 가운데 장벽은 높고 기판과 전극쪽의 장벽이 낮은 crested barrier type이 있으며, 이와 반대로 가운데 장벽은 낮고 기판과 전극쪽의 장벽이 높은 VARIOT barrier type이 있다. 일반적으로 유전율과 밴드갭(band gap)의 관계는 유전율이 클수록 밴드갭이 작은 특성을 갖는다. 이러한 관계로 인해 일반적으로 crested type의 터널 산화막층은 high-k/low-k/high-k의 물질로 적층되며, VARIOT type은 low-k/high-k/low-k의 물질로 적층된다. 이 형태는 밴드갭이 다른 물질을 적층했을 때 전계에 따라 터널 장벽의 변화가 민감하여 전자의 장벽 투과율이 매우 빠르게 변화하는 특징을 갖는다. 결국 전계에 민감도 향상으로 쓰기/지우기 속도가 향상되며 적층된 유전막의 물리적 두께의 증가로 인해 데이터 보존 특성 또한 향상되는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 SiO2/Al2O3 (2/3 nm)와 SiO2/HfAlO (2/3 nm)의 이중 터널 산화막을 증착 시킨 MIS capacitor를 제작한 후 터널 산화막에 전하가 트랩되는 것을 피하기 위하여 다양한 열처리 온도에 따른 current-voltage (I-V), capacitance-voltage (C-V), constant current stress (CCS) 특성을 평가하였다. 급속열처리 공정온도는 600, 700, 800, 900 ${^{\circ}C}$에서 진행하였으며, 낮은 누설전류, 터널링 전류의 증가, 전하의 트랩현상이 최소화되는 열처리 공정의 최적화 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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