선박화재는 육상과 달리 숙련된 인원과 다양한 장비에 의한 소화활동이 곤란하며 거의 자체적인 진화작업을 수행해야하므로 소화가 쉽지 않다. 화재는 일반적으로 화염에 의한 인명사고 보다 매연에 의한 질식사의 확률이 높으므로 인명사고를 방지하기 위해서는 신속한 초기 진화가 가장 중요하다. 하지만 여러 가지 이유로 부득이 소화가 지연되거나 불가능할 경우에는 화재 구역으로부터 신속한 탈출만이 인명사고를 방지할 수 있다. 이 연구에서는 CFD기법을 이용한 시뮬레이션을 통하여 선박화재시 탈출에 지장이 되는 매연농도를 측정하고 피난시간과 비교하여 적절한 피난이 가능한지에 대한 안전성을 검토하고자 한다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
DNA 컴퓨팅에 대한 연구가 진행되어 강에 따라 기존의 튜링 머신과 동등한 계산 능력을 가진 다양한 계산 모델이 제안되고 있으며, 이와 함께 DNA의 병렬성을 이용하여 NP 문제들을 풀고자 하는 시도가 계속되고 있다. 그러나 전통적인 폰 노이만 기계에서의 알고리즘이 해집합에 대한 순차적 탐색을 하는 것과는 달리 가능한 모든 해를 미리 생성해 놓고 그 중에서 해를 찾아내는 기존의 DNA 컴퓨팅 알고리즘으로는 NP 문제의 크기가 증가함에 따라 초기 해의 생성조차도 불가능하게 된다. 이에 대한 해법의 하나로 진화적인 방법론을 생각할 수 있지만, 이 경우에는 진화 연산을 위한 추가적인 연산자의 고안과 이의 적용에 따른 어려움이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에서 가능한 초기 해를 모두 생성할 수 있는지를 열역학적인 데이터에 근거한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이러한 과정을 통해서 값비싼 실제 실험의 성공 여부나 실험 디자인의 정당성 등을 미리 예측할 수 있을 뿐만 아니라, DNA 컴퓨팅이 보다 큰 크기의 NP 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공할 수 있다.
본논문에서는 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 진화전략에 적용하여 진화전략의 수렴성에 대해서 고찰한다. 또한 진화전략의 탐색법으로 랜덤 지역탐색법과 강화 지역 탐색법을 제안한다. 랜덤지역탐색은 미리 정한 일정한 회수의 지역탐색을 랜덤하게 수행하는 것이고 강화 지역탐색은 주어진 범위내에 존재하는 모든개체의 적합도를 평가하여 가장 적합도가 높은 개체 주변을 탐색하는 것이다. 이러한 관점에서 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 기본으로 하는 강화 지역탐색은 단순히 랜덤하게 주변개체의 적합도를 탐색하는 것이 아니라 해 공간상에서 적합도가 높아지는 방향으로 지역 탐색을 행함으로써 랜덤 지역탐색에 비해 보다 효과적으로 주변 개체를 탐색할 수 있어 전역적 탐색능력의 향상은 물론 수렴속도의 향상은 가져 올수 있었다. 결과적으로 진화과정에 학습을 도입함으로써 진화만으로 최적해를 탐색할때보다 그성능이 향상됨을 볼 수 있다, 제안한 방법은 다양한 함수최적화 문제에 적용하여 그 시뮬레이션을 통해 학습이 진화에 미치는 영향에 대해서 고찰한다.
본 논문에서는 플라즈마 건식 식각 공정을 모의 실험하기 위하여 셀 제거 방법을 적용하여 개발한 시뮬레이터의 성능을 보고한다. 마스크의 기하학적 형상에 의한 그림자 효과(shadow effect)를 고려하기 위한 알고리즘과, 오차의 누적을 막기 위한 알고리즘을 새로이 적용하였다. 입사하는 이온의 분포를 계산하기 위해서 해석적 모델과 몬테 카를로 방법을 모두 적용하였다. 또한 사용자가 유닉스(UNIX) 환경에서 공정 조건을 편리하게 입력할 수 있도록 그래픽 사용자 환경(graphic user interface, GUI)을 개발하였다. 개발된 3D-SURFILER(SURface proFILER)의 성능을 검증하기 위한 콘택 홀(contact hol) 구조의 시뮬레이션에서 셀의 수를 36,000($30{\times}40{\times}30$)으로 설정하여 시뮬레이션하였을 때 SUN ULTRA 1 시스템에서 약 10Mbyte의 메모리가 사용되었으며, 시뮬레이션 시간을 20분이었다. 종횡비(aspect ratio)가 1.57인 콘택 홀 구조에서 반응성 이온 식각(reactive ion etching, RIE)을 시뮬레이션하였으며, 이온의 증속 식각의 정도를 나타내는 손상 계수의 변화와 압력이 600mTorr일 때의 이온의 입사 분포에 의한 토포그래픽(topography) 진화를 시뮬레이션하였다.
본 기고는 시뮬레이션 기술 분류 중 Virtual Simulation, 그 중에서도 항공기 시뮬레이터 기술에 초점을 맞추고자 한다. 항공기 시뮬레이터 기술이 시뮬레이션 전체 분야에서 차지하는 비중과 현재의 위를 객관적으로 이해하기 위하여 시뮬레이션 기술이란 무엇인가 하는 원론에서부터 출발한다. Virtual, Constuctive, Live 등의 시뮬레이션 기술들을 간략히 소개하면 이들 기술의 변천을 SIMNET(SIMulator NETworking), DIS(Distributed Interative Simulation), ALSP(Aggregate Level Simulation Protocol), HLA(High Level Architecture) 등의 프로그램 등을 통하여 살펴본다. 항공기 시뮬레이터 기술은 Virtual 시뮬레이션 기술의 발원으로서 1930년대 이후로 시뮬레이션 기술 전반을 선도하여 왔는데, 그 진화과정을 간추려 언급한다. 또한, 항공기 시뮬레이터를 구현하기 위한 기술들을 간략히 살펴보고, 그 기술들을 선도하는 네덜란드 Delft 대학의 SIMONA(SImulation, MOtion and NAvigation) 프로그램과 미국 국방성, 산업체, 학계, 연구소 등을 중심 축으로 하는 NCS(National Center for Simulation)를 소개함으로써 항공기 시뮬레이터는 물론, 시뮬레이션 기술 전반의 미래를 가늠한다. 마지막으로 항공기 시뮬레이터를 중심으로 하는 국내 시뮬레이터 기술 수준과 산업 현황을 간추려 소개한다.
본 논문은 진화기법을 이용하여 최적의 보안 대응전략을 자동생성 하는 방법의 제안을 목적으로 한다. 정보통신 환경에 대한 침해에 의한 피해가 급증함에 따라 다양한 보안 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 다양한 네트워크 환경에 대한 보안 기술들의 연통 상황을 고려한 최적의 대응 전략을 생성하는데 어려움이었다. 따라서 본 논문에서는 대응방법을 유전자로 표현하여 유전 알고리즘을 적용함으로써 대응방법들에 대한 최적의 조합으로서 최적 대응 전략을 생성하였다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 다양한 상황에 대한 대용방법의 적용에 따른 취약성을 정량적으로 평가함으로써 적합도를 평가하였다. 끝으로 제안한 방법을 구현한 시스템에 대한 실험을 통하여 타당성을 검토하였다.
본 논문은 진화연산 중 실수값 탐색에 유리한 진화전략(Evolution Strategies)을 이용하여 대표적인 비선형 시스템인 도립전자(Inverted Pendulum)의 안정화 및 위치제어를 실현한다. 도립진자의 제어입력은 진자의 상태변수 x, $, $, $ 의공간을 나누어 그 공간에해당되는 염색체의 원소가 된다. 일바적으로 염색체의 길이가 길어지면 최적의해를 탐색하기 위한 진화시간은 길어진다. 따라서 본 논문에서는 진화속도를 개선하기 위하여, 서로 대칭이 되는 진자의 구간에 대해서는 제어입력을 따로 구하지 않고 그 제어입력의 부호만 바꾸어 주는 방식을 채용하여 상태공간을 반으로 줄이는 방법을 제안하였으며, 진자의 수레가 제어 목표점에서 멀리 떨어져 있는 경우와 가까이 있는 경우로 나누어, 염색체의 진화과정을 2단계에 걸쳐 수행하게 함으로써 염색체의 진화속도의 개선은 몰룬 시스템 전체의 성능을 향상시켰다. 또 하나의 방법으로 신경회로망과 진화전략을 융합한 방법을 제안하고, 제안한 제어방식은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.
유전자 알고리즘은 효과적으로 최적의 해를 구하는 기법이나 진화연상산자의 선정에 따라 조기에 국부 최적해에 고착되어 전역 최적해로의 탐색을 어렵게 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국부 최적해로 수렴하게 되는 원인을 분석하고, 국부 최적해에서 벗어나 전역 최적해로의 천이가 가능하도록 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 평균 해밍거리에 따라 진화연산자를 가변시키는 방법으로서 국부 최적해에 고착되지 않도록 유전자에 다양성을 부여하여 지속적으로 모집단의 진화 특성을 유지하는 방법이다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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