• Title/Summary/Keyword: 진화론적 방법

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Network Optimization/Engineering Process with Simulation Tool (시뮬레이션 툴을 활용한 무선망 최적화/엔지니어링 작업 프로세스)

  • Jeon Hyun-Cheol
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 2004.08a
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    • pp.169-172
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    • 2004
  • 음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.

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Particle Filtering based Object Tracking Method using Feedback and Tracking Box Correction (피드백과 박스 보정을 이용한 Particle Filtering 객체추적 방법론)

  • Ahn, Jung-Ho
    • Journal of Satellite, Information and Communications
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    • v.8 no.1
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    • pp.77-82
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    • 2013
  • The object tracking method using particle filtering has been proved successful since it is based on the Monte Carlo simulation to estimate the posterior distribution of the state vector that is nonlinear and non-Gaussian in the real-world situation. In this paper, we present two nobel methods that can improve the performance of the object tracking algorithm based on the particle filtering. First one is the feedback method that replace the low-weighted tracking sample by the estimated state vector in the previous frame. The second one is an tracking box correction method to find an confidence interval of back projection probability on the estimated candidate object area. An sample propagation equation is also presented, which is obtained by experiments. We designed well-organized test data set which reflects various challenging circumstances, and, by using it, experimental results proved that the proposed methods improves the traditional particle filter based object tracking method.

Evolutionary Design Methodology for Topology Open-ended Engineering Design (구조적으로 열린 공학 디자인을 위한 진화적설계 방법론)

  • Seo Kisung
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.189-192
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    • 2005
  • 공학시스템의 설계 문제는 시스템 구성이 복잡하고, 구조적으로 열려있으며, 전기, 기계, 유압, 열등의 서로 다른 에너지 도메인 구성 요소를 포함한다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 구조적으로 열린 공간에 대한 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적이며 모델링과 해석에 장점을 가진 본드 그래프 (bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전자 프로그래밍(Genetic Programming)을 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하고, 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 이를 아나로그 필터 설계에 문제에 적용하였다.

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Design of 2-D IIR Digital Filters Based on a Particle Swam Optimization (Particle Swarm Optimization을 이용한 2차원 IIR 디지털필터의 설계)

  • Lee, Young-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.7
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    • pp.1312-1320
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    • 2009
  • This paper presents an efficient design method of 2-D infinite impulse response(IIR) digital filter based on a particle swarm optimization(PSO) algorithm. The design task is reformulated as a constrained minimization problem and is solved by our newly developed PSO algorithm. To ensure the stability of the designed 2-D IIR digital filters, a new stability strategy is embedded in the basic PSO algorithm. The superiority of the proposed method is demonstrated by several experiments. The results show that the approximation error of the resultant filters are better than those of the digital filters which designed by recently published filter design methods. The proposed design method can also obtain the stable2-D IIR digital filters.

Analysis for Applicability of Differential Evolution Algorithm to Geotechnical Engineering Field (지반공학 분야에 대한 차분진화 알고리즘 적용성 분석)

  • An, Joon-Sang;Kang, Kyung-Nam;Kim, San-Ha;Song, Ki-Il
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.35 no.4
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    • pp.27-35
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    • 2019
  • This study confirmed the applicability to the field of geotechnical engineering for relatively complicated space and many target design variables in back analysis. The Sharan's equation and the Blum's method were used for the tunnel field and the retaining wall as a model for the multi-variate problem of geotechnical engineering. Optimization methods are generally divided into a deterministic method and a stochastic method. In this study, Simulated Annealing Method (SA) was selected as a deterministic method and Differential Evolution Algorithm (DEA) and Particle Swarm Optimization Method (PSO) were selected as stochastic methods. The three selected optimization methods were compared by applying a multi-variate model. The problem of deterministic method has been confirmed in the multi-variate back analysis of geotechnical engineering, and the superiority of DEA can be confirmed. DEA showed an average error rate of 3.12% for Sharan's solution and 2.23% for Blum's problem. The iteration number of DEA was confirmed to be smaller than the other two optimization methods. SA was confirmed to be 117.39~167.13 times higher than DEA and PSO was confirmed to be 2.43~6.91 times higher than DEA. Applying a DEA to the multi-variate back analysis of geotechnical problems can be expected to improve computational speed and accuracy.

An Economic Ship Routing System by a Path Search Algorithm based on Evolutionary Strategy (진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 활용한 선박경제운항시스템)

  • Bang, Se-hwan;Kwon, Yung-keun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.821-824
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    • 2014
  • 선박경제운항이란 예보된 기상정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 지리적 운항경로를 바꾸거나 적절하게 엔진 출력을 조절하는 방법이 필요하다. 그러나 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 지리적 운항 경로의 결정은 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 5개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.41%, 최대 1.45% 개선시킬 수 있었다.

Prospect on the Future Technologies Based on TCM (TCM 기반의 미래기술 전망)

  • Chung, J.H.;Lee, S.M.;Kim, J.T.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.30 no.2
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    • pp.14-21
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    • 2015
  • 나날이 빨라지는 기술혁신의 시대에 새로운 경제 성장동력을 확보하기 위해서는 미래 유망기술을 선제적으로 포착하고 연구개발을 통해 해당 기술의 주도권을 확보하는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 사회, 시장, 산업, 기술 등 다양한 요소를 고려해 미래에 유망할 것으로 기대되는 기술개발 영역을 발굴하는 체계적이고 합리적인 방법론이 요구된다. 본 연구에서는 ICT 융합기술의 발전 방향성, 인문사회적 미래변화 양상, 기술이 탄생되고 소비되는 산업과 시장의 특성 변화 등을 통합적으로 고려해 미래 유망기술을 분석하고 전망하는 방법론으로써 TCM(Tech-Contour Map)을 제안한다. TCM 방법론을 매력도와 생존력이라는 관점에서 미래기술이 가진 특성을 분석해 향후 기술의 진화양상을 전망한다.

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Semantics Of UML Statecharts by SyncCharts (SyncCharts를 이용한 UML Statecharts 의미론)

  • 이수영;김진현;이장수;최진영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.349-351
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    • 2003
  • Statecharts는 UML에서 시스템의 행위를 표현하기 위한 핵심적인 언어로서 다양한 분야에 응용되고 있다. 그 의미론은 수학적인 방법으로 기술되어 있으나 실제로 응용하여 구현하는데에는 상당히 많은 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 UML Statecharts와 유사한 언어인 SyncCharts로 정의한다. SyncCharts는 Esterel의 정형명세 언어에 기반한 도식적인 언어로서 그 의미론은 물론 내장형 시스템의 코딩을 위해 잘 정의되고 진화된 언어이다. 본 논문에서는 SyncCharts를 이용하여 Statecharts의 의미론을 정의한다. 특히 실시간적인 행위 측면에서의 동기적 시간 의미론과 비동기적 시간 의미론을 모두 정의한다. 이렇게 함으로써 UML Statecharts의 실시간과 관련된 의미론을 정의한다. 그에 더하여 SyncCharts의 명세를 통해 어떻게 구현이 가능한지를 보임으로서 실제 Statecharts를 이용한 검증 및 구현 과정을 보인다.

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역사-발생적 원리에 따른 변증법적 방법의 수학학습지도 방안

  • Han, Gil-Jun;Jeong, Seung-Jin
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.12
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    • pp.67-82
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    • 2001
  • 발생적 원리는 수학을 공리적으로 전개된 완성된 것으로 가르치는 형식주의의 결함을 극복하기 위하여 제기되어온 교수학적 원리로, 수학을 발생된 것으로 파악하고 그 발생을 학습과정에서 재성취하게 하려는 것이다. 특히, 수학을 지도함에 있어서 역사적으로 발생, 발달한 순서를 지켜 지도해야 한다는 것이 역사-발생적 원리로, 수학이 역사적으로 발생, 발달 되어온 역동적인 과정을 학생들이 재경험해 보게 하기 위해서는 이러한 일련의 과정을 효과적으로 설명할 수 있는 교수-학습 방법이 필요하다. 변증법적인 방법론은 헤겔에 의해서 꽃을 피운 철학으로, 정일반일합(正一反一合)의 원리에 따라 사물의 발생과 진화 과정을 역동적으로 설명할 수 있는 방법론이다. 따라서, 본 연구는 초등학교에서 역사-발생적 원리에 따라 수학을 지도할 수 있는 방법으로 변증법적인 방법을 고찰하여, 역사-발생적 원리의 수학 교수-학습 방법에 대한 시사점을 얻고자 한다.

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Valuation of Architecture-based Deterministic Plan for Software Evolution (아키텍처 기반의 결정적 소프트웨어 진화계획의 가치 평가)

  • Kang, Sung-Won;Garlan, David
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.16D no.5
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    • pp.755-766
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    • 2009
  • Software architecture allows us to make many decisions about a software system and analyze it even before it exists in order to make systematic and planned development possible. Similarly, architecture-based software evolution planningmakes planned evolution possible by allowing us to make many decisions about evolution of a software system and analyze its evolution at the level of architecture design before software evolution is realized. In this paper, we develop a framework for architecture-based software evolution planning for the class of deterministic evolution plans by defining and relating various essential concepts and developing its valuationmechanism so that a plan with the greatest value among candidate plans can be selected as an optimal plan. A case study is conducted for explicating the framework and exemplifying its usage.