통신 시스템의 확실한 연속 서비스 목표를 만족시키기 위한 최적의 spare part 수준을 결정하는 데에는 고장률과 spare part의 인도기간이 크게 기여한다. 따라서 본고는 관련 비용인자와 함께 통신시스템의 최적 spare part 수준결정모델의 결정에 관해 중점을 두고 서술하였다. 이 모델은 통신시스템을 구성하는 plug-in PBA의 spare 수준을 결정하는데 유용하게 적용될 것이며 또한 연도별 시설 공급계획에 의거 운용보전국(OMC) 단위로 적용할 때 특히 유용할 것이다.
최적 측정위치 선정 알고리즘을 모델 전력 시스템에 적용하였다. 최적 위치는 LQR에 근거한 최적화 방법으로 선정되었다. 제안된 알고리즘은 복잡한 동적 현상과 다수의 동적 방정식으로 표현되는 전력시스템에 적합하다. 제안된 탐색 알고리즘을 모델 전력시스템에 적용하여 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 연구에서는 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델을 이용하여 농촌관광마을의 월별 관광객을 추정하였다. 단일 마을에 대한 시계열 자료를 경상북도 안동시에 위치한 하회마을을 대상으로 구축하였다. 월별 시계열 자료는 2000년부터 2010년까지 구성되었는데(2008년도 누락), 2000년에서 2007년까지 자료는 최적 모델의 도출에 나머지는 예측치의 검정에 사용되었다. 연구 결과 최적모델에 필요한 시계열 자료의 길이는 6년으로 나타났으며, 최적모델은 계절성을 고려한 SARIMA(2,1,1)(1,1,2)12로 나타났다. 최적 시계열 년수로 나타난 6년을 사용하여 2000-2005, 2001-2006, 그리고 2002-2007의 자료로부터 각각 SARIMA(2,1,1)(1,1,2)12를 도출하여, 차기년도들에 대한 예측결과를 비교한 결과, 높은 $R^2$값을 보였다.
Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석 및 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석방법을 제안하였다. 일반적으로 구조물의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 유한차분법에 근거한 민감도 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하는 경우, 주파수응답을 고려한 최적설계를 계산비용 측면에서 매우 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.
PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.
본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.
다층 신경회로망의 모델의 크기는 적용분야에 따라서 임의로 선택되어지고, 최적의 네트워크 크기는 긴 시간에 걸친 시행착오를 통하여 결정된다. 본 논문에서는 은닉충의 뉴런 수를 학습 과정에서 유동적으로 결정하는 역전파 알고리즘을 제안한다. 기존의 Narendra의 모델의 동정에 대하여 제안한 알고리즘의 유용성을 비교 검토하였다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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