• 우주기술과 응용
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• 제1권3호
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• pp.302-318
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• 2021

지구접근 소행성을 목적지로 하는 우주탐사선의 발사 시기를 결정하는 방법에 대하여 기본적인 연구를 수행하였다. 향후, 지구 궤도에 접근하는 소행성을 대상으로 하는 탐사선 임무가 국내에서 진행될 경우에 발사시기를 결정하기 위해서는 전역최적화(global optimization)기법을 적용하여 적절한 해를 구하여야 한다. 이를 위해서는 먼저 각 소행성들의 정확한 궤도 정보가 필요하고. 지구의 공전궤도 정보, 탐사선의 주엔진 성능 정보, 중력보조 기동의 횟수, 최대 비행시간 제한 등의 사전 시나리오가 논의되어야 한다. 또한 최적화의 기준이 우선 결정되어야 한다. 본 논고에서는 이러한 전제 조건과 정보를 바탕으로 PyKEP, EMTG(Evolutionary Mission Trajectory Generator) 등의 오픈소스 경로탐색 프로그램을 사용하여 소행성 탐사선의 발사 시기를 찾는 방안을 연구하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.493-494
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• 2015

전원설비 투자계획은 주어진 기간 하에서 최적 발전기 투입용량 및 시기를 결정하는 문제이다. 전원설비의 준공일정은 다양한 사회적 요인의 영향으로 불확실성에 노출되어 있다. 본 논문에서는 전원설비 준공 불확실성을 고려한 전원설비 계획 문제를 제시한다. 발전설비의 준공지연 불확실성은 이산 확률론적 밀도함수를 갖는 확률변수로 표현된다. 최적화 문제에서 확률변수를 고려하기 위해 2단계 확률론적 계획법이 도입된다. 주문제-부문제로 분해된 최적화 문제는 쌍대함수 정보를 교환하는 반복연산을 수행하여 최적 전역해에 도달할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.71-74
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• 2022

본 논문은 최적화알고리즘을 이용한 관절각 기반 3차원 자세 추정 기법의 정확도를 휴머노이드 로봇을 이용하여 검증하는 방법을 제안한다. 구글의 자세 추정 오픈소스 패키지인 MPP(MediaPipe Pose)로 특정자세를 취한 휴머노이드 로봇의 관절 좌표를 카메라의 픽셀 좌표로 추출한다. 추출한 픽셀 좌표를 전역최적화 방법인 uDEAS(univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 통해 시상면과 관상면에서의 각도를 추정하고 휴머노이드 로봇의 실제 관절 각도와 비교하여 알고리즘의 정확도를 검증하는 방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.98-106
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• 1998

본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1418-1426
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• 2009

주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.149-157
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• 2013

본 논문에서는 그리드 기반의 맵에서 자율이동로봇의 경로생성방법 및 가상 탄성력을 이용한 경로최적화 방법을 다룬다. 경로계획의 목적은 로봇이 주어진 환경에서 효율적으로 목표점을 향해 이동할 수 있도록 정보 생성하는 것이다. 그리드 기반의 경로계획기법으로 AStar 알고리즘이 대표적인 방법이며 본 논문에서는 AStar 알고리즘에 의해 작성된 경로를 가상 탄성력 알고리즘을 이용하여 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안하고 있으며 그 결과를 비교한다. 가상 탄성력은 생성된 경로를 더 짧고 부드럽게 생성해주는 장점을 가지고 있으며 그리드 기반의 경로를 최적화 하는데 매우 유리하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.1-12
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• 2016

최적화 분야에서 Harmony Search Algorithm (HSA)은 근래에 개발된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘의 하나로, HSA가 개발된 이래 공학, 자연과학, 의약학 등 다양한 분야에서 많은 연구자들에 의해 활용되어왔다. 현재 최적화 대상 문제들의 복잡성이 날로 증가하고 있으며 이에 따라 기존 최적화 기법에 대한 효율을 개선하는 방법론 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 HSA의 구조적 특성에 초점을 맞추어 해탐색 능력을 향상시키는 것을 목표로 하여 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Multi-layered Harmony Search Algorithm (MLHSA)을 제안하였다. 개발된 MLHSA는 기존 HSA에 추가적으로 구조적인 특성을 부여하여 전역 탐색 및 지역 탐색 성능을 개선하였다. 또한, 제안된 기법의 효율성과 적용성을 검증하기 위해 이전 최적화 알고리즘 관련 문헌에서 다양한 알고리즘이 적용된 바 있는 수학적 최적해 탐색 문제와 상수도 관망의 최적 관경 설계에 MLHSA를 통한 최적화를 수행하였다. 적용 결과 본 연구에서 개발된 MLHSA는 기존 알고리즘을 효과적으로 대체할 수 있는 최적화 기법임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.99-121
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• 2009

최근 데이터마이닝 기법을 이용하여 기업의 부실을 예측하고자 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 여러 연구자들에 의해 다양한 데이터마이닝 기법이 연구되었으나 각 방법론이 장단점을 가지고 있기에 이를 보완적으로 사용하고자하는 결합기법에 대한 연구도 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 각 기법의 특성을 바탕으로 4가지 형태로 구분하고 각 형태의 대표적인 기법을 선택하여 이를 유전자알고리즘을 통하여 통합하는 기법을 제안한다. 유전자알고리즘은 전역최적화기법으로 다양한 기법의 결과를 유기적으로 통합하여 최적해 또는 유사최적해를 찾게 해 줄 것이다. 본 연구에서는 기업부실예측에서 유용한 모형을 찾기 위하여 단일모형, 기존의 통합모형과 본 연구에서 제안하는 유전자알고리즘 통합기법의 결과를 비교한다.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-82
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• 2012

본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권7호
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• pp.524-531
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• 2013

본 연구에서는 헬리콥터 로터 블레이드의 제작 과정 및 여러 가지 요인으로 인해 발생하는 불균형성을 해소하기 위한 RTB(Rotor Track and Balance) 알고리즘을 개발하였다. 비행 시험 결과로부터 RTB 조절 값과 트랙 및 기체 진동 사이의 상호관계를 선형모델을 이용한 회귀분석을 통하여 RTB 모델을 구축하였다. 개발된 RTB 알고리즘을 실기 시험 결과에 적용하여 RTB 모델을 검증하였고 선형화 모델만으로도 비교적 정확한 모델링이 가능함을 확인하였다. RTB 조절값 설정을 위해 최적화 문제를 정식화하고 유전자 알고리즘에 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 결합하여 빠른 수렴성을 갖는 최신의 최적화 기법을 적용하였다. 또한 최적화 해석을 통하여 얻은 RTB 조절값을 이용하여 트랙 편차와 기체 진동을 허용 기준치 아래로 감소시키고, 다양한 비행 조건에 대하여 효율적인 RTB를 수행할 수 있음을 보였다.