• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.211-220
• /
• 2013

본 논문은 선형 병목할당 문제의 최적해를 간단히 찾는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 병목할당 문제의 최적해는 한계 또는 증대경로 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 2단계를 수행하는 역-삭제 알고리즘이다. 첫 번째로, 행 또는 열의 개수가 1개가 될 때까지 최대 비용을 삭제하여 초기해를 구한다. 두 번째로 한계치 보다 큰 값이 초기해로 선택되었으면 해를 개선하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 28개의 병목 균형 할당 문제와 7개의 병목 불균형 할당 문제에 적용한 결과 최적해를 쉽게 찾는데 성공하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
• /
• pp.595-598
• /
• 2006

무선 센서네트워크에서의 브로드캐스트 인증은 중요한 문제이다. 이를 위해 ${\mu}-TESLA$와 이를 개선한 멀티레벨 ${\mu}-TESLA$ 방법 등이 제안되었다. 이들 모두는 인증을 성공적으로 수행하기 위해 브로드캐스트 메시지를 보내고자 하는 당사자의 해시체인 commitment를 인증 받으려는 상대방에게 안전하게 전달해야만 했다. 하지만, 센서들이 랜덤하게 배치될 경우 각 노드는 인증을 위해 전체 노드 수만큼의 commitment를 저장해야만 하는 문제점을 지니고 있다. 이를 해결하기 위해 Chen 등은 브로드 캐스트 인증에 사용되는 해시 체인 commitment를 안전하고 효율적인 방법으로 전달하는 방안을 제안하였다. 그러나 불행이도 이들의 방법은 노드 추가가 원천적으로 불가능하고, 초기화 과정에서 부득이하게 참여하지 못한 노드를 구제할 방법이 전혀 없어 큰 비용 낭비를 초래한다. 뿐만 아니라 베이스 스테이션이 비밀 값을 재사용 할 경우 안전성에도 큰 문제가 발생한다. 제안하는 스킴은 멀티 세션을 적용하고 비밀 값에 대한 해시 체인을 구성하여 앞서 열거된 모든 문제점을 해결함으로써 안전하고 효율적인 commitment 전달 방법을 제시한다. 아울러 주고받는 메시지에 대한 무결성 검증을 제공한다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.61-67
• /
• 2003

전력산업 구조개편시 효율적인 계통운용을 위하여 계산시간이 빠르고 신뢰적인 연계계통에서의 수송능력을 산정하는 알고리즘개발에 관한 연구는 필수적이라고 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 효율적인 수송능력산정문제의 정식화 및 수송능력 산정시 초기 최대수송능력을 계산한 다음, 이로부터 계산된 발전기 출력의 초기값을 이용함으로써 수송능력계산의 수렴속도를 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 이를 시험계통에 적용하여 본 연구의 타당성을 검증하고 유용한 정보를 도출하였다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제34권7호
• /
• pp.679-688
• /
• 2010

본 연구에서는 기존의 역열전달 문제(inverse heat transfer problem)와 같이 역해석(inverse analysis)을 통해 미지의 파라미터를 추정(estimation)하는 개념을 복잡한 연소문제에 도입하였다. 기존의 연구에서는 역해석 기법을 연소문제 자체에 보다는 대부분 연소현상을 동반한 복사열전달과 같은 역열전달 문제에 국한해서 적용하고 있기 때문에, 열전달 문제에 한정되어 사용되고 있는 기존의 역해석을 새로운 공학문제에 확장하여 적용함과 동시에 효율적인 연소기 설계 및 최적화 개념을 제시하는데 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다. 이를 위해 실제적으로 많이 사용하고 있는 축대칭 원통형 연소기 내부로 주입되는 메탄($CH_4$)과 산소($O_2$) 성분의 초기 질량분율 값을 연소기 입구 근방에서 측정한 개스의 온도 데이터를 이용하여 역추정하였다. 이때, 복잡한 확산지배 연소 현상을 효율적으로 역해석하기 위해 최적화 방법 중의 하나인 반발 입자 군집 최적화 방법을 역해석 기법으로 적용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.1972-1978
• /
• 2010

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
• /
• pp.1-3
• /
• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.255-262
• /
• 2018

사진측량에서 3차원 위치를 결정하기 위한 사전단계로 외부표정요소를 결정하는 공간후방교회법을 수행해야한다. 기존의 공선조건식 기반의 공간후방교회법은 비선형 방정식으로 외부표정요소의 초기값이 필요하며 짐벌락 현상이 나타날 수 있는 문제점이 있다. 이에 반해 쿼터니언 기반의 공간후방교회법은 외부표정요소의 초기값이 필요없고 짐벌락의 문제를 제거할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 쿼터니언기반의 공간후방교회법 안정성을 분석하기 위해 기준점의 배치를 달리하여 외부표정요소를 결정하고 이를 기존의 공선조건식 기반의 공간후방교회법을 적용한 것과 비교 하였다. 그 결과 비교적 쿼터니언 기반의 공간후방교회법은 기준점 배치에 따라 공간후방교회법의 정확도가 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 외부표정요소의 초기값을 얻을 수 없다면 쿼터니언 기반의 공간후방교회법으로 초기값을 추정한 후 이를 공선조건식 기반의 공간후방교회법에 적용하는 것이 효과적으로 외부표정요소를 결정할 수 있는 방법으로 나타났다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.122-134
• /
• 2000

각화치은, 부착치은의 폭경, 치은열구의 깊이에 대해 성인에서는 많은 연구가 있었으나 아동에서의 연구는 드물었기 때문에, 유치열기, 혼합치열기 및 영구치열기의 모든 치아에 대하여 아동의 협측 각화치은 및 부착치은의 폭경과 치은열구 깊이에 대한 정상치를 구하고, 악골의 발육 및 치아의 맹출과의 관련성을 고찰하며, 점막치은 문제의 발현빈도를 조사하고자 하였다. 결론은 다음과 같다. 1. 유치열의 부착치은 폭경은 상악 유측절치 및 유견치에서 각각 3.50mm, 3.55mm로 최대값을, 하악 제1유구치에서 1.34mm로 최소값을 나타내었다. 영구치열의 경우에는 상악 측절치에서 3.00mm로 최대값을, 하악 제1소구치에서 0.55mm로 최소값을 나타내었다. 상하악 동명치아 비교시 상악 치아가 하악 치아보다 더 큰 값을 나타내었고, 남녀간 차이에는 특별한 규칙이 발견되지는 않았다. 2. 연령증가에 따른 부착치은 폭경의 변화 양상은 유치열의 경우 유견치, 제1유구치, 제2유구치에서 6세부터 증가하였다. 영구치의 경우 남자에서는 하악 중절치와 상악 제 1대구치의 측정값만이 연령에 따른 증가 추세를 나타냈으나(p<0.05), 여자에서는 상하악 중절치 측절치 및 상악 제1대구치에서 통계적으로 유의성 있는 각화치은 폭경의 증가 추세를 관찰할 수 있었다(p<0.05). 3. 치아교대기에서 부착치은 폭경의 차이는 남자 상악 중절치를 제외한 모든 경우에 유치에서의 측정값이 영구치에서의 측정값보다 큰 것으로 나타났다(p<0.05). 4. 6제부터 12세까지는 각화치은의 폭경과 치은열구의 깊이는 대부분 유치 초기값보다 그 계승영구치 최종값이 더 높은 값을 나타냈으나(p<0.05), 부착치은의 폭경에서는 유치 초기와 그 계승영구치 최종값사이에 통계적으로 유의성 있는 차이가 나타나지 않았다. 5. 점막치은 문제 발현 빈도는 남녀에 상관없이 유치열은 상하악 제 1유구치가, 영구치열은 상하악 모두 제 1소구치가 최고치를 나타냈으며 유치에서보다 그 대응 계승영구치에서 그 빈도가 더욱 높게 나타났다. 연령증가에 따라 점막치은 문제의 발현 빈도는 유치열, 영구치열에서 모두 감소하였으나, 하악 제1유구치, 하악 영구 견치, 제1, 제2소구치의 경우 연령의 증가와 상관없이 비슷하게 유지되거나 증가하는 경향을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.807-812
• /
• 2007

최근 단일 은닉층을 갖는 전방향 신경회로망 구조로, 기존의 경사 기반 학습알고리즘들보다 학습 속도가 매우 우수한 ELM(Extreme Learning Machine)이 제안되었다. ELM 알고리즘은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기 값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose(MP) 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 그러나 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들의 초기 값 선택이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘 중 박테리아 생존(Bacterial Foraging) 알고리즘의 수정된 구조를 이용하여 ELM의 초기 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들을 선택하는 개선된 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 많은 입력 데이터를 가지는 문제들에 대하여 성능이 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.391-395
• /
• 2009

최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.