유전 알고리즘은 강인한 탐색과 최적화 기술이기는 하나 조기 수렴과 국부 최적해에 수렴하는 문제점들을 내포하고 있다. 모집단의 다양성이 작은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 감소하고, 국부 최적해에 수렴하지만, 모집단의 다양성이 높은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 증가하고 전역 최적해에 수렴할 수 있으나 유전 알고리즘은 발산할 수도 있다. 유전 알고리즘이 전역 최적해에 수렴하는 것을 보장하기 위해서는 유전 연산자가 적절하게 선정되어야 한다. 본 논문에서는 조기 수렴으로부터 벗어나기 위하여 모집단의 다양성을 유지하도록 평균해밍거리와 적합도 값을 혼합한 함수를 이용한 유전 연산자들을 제안하였다. 모의실험을 통하여 다양성의 유지를 위한 돌연변이 연산자와 수렴 특성의 향상을 위한 다른 유전자들의 효과를 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안한 유전 연산자들이 조기 수렴이나 국부 최적해에 수렴하는 경우를 피하는데 유용한 방법임이 확인되었다.
선형보존자 문제들은 행렬들로 구성되는 벡터공간들 사이에서 어떤 함수, 부분집합, 관계 등을 불변하게 옮기는 선형연산자의 형태를 규명하고 그와 동치가 되는 조건들을 찾는 연구주제들을 말한다. 이 논문에서는 선형보존자 문제에 대한 전반적인 연구문제들과 연구의 동기와 원인들, 활발한 연구주제들, 연구방법들 및 앞으로의 연구방향에 대하여 요약한다.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
본 논문은 상위 레벨 합성 과정에서 DSP와 같은 회로를 대상으로 전력소모를 최소로 하는 스케줄링 및 자원할당 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 스케줄링 시의 저 전력 설계는 리스트 스케줄링 방법을 이용한다. 그리고 자원공유를 통하여 자원할당 시 입력을 재 사용할 수 있는 가능성을 증가시킨다. 스케줄링 후 자원할당 방법은 두 입력 사이의 평균 해밍 거리와 교환동작을 계산한 결과값을 고려하여 전력 함수를 이용한다. 먼저 두 연산자 사이의 평균 해밍 거리를 계산한 후 입력 값에 대한 교환동작을 구하며, 입력 값의 비트 패턴을 이용하여 전력 값을 구한다. 자원 할당 과정은 제어 단계를 한 단계 씩 증가시키면서 각 제어 단계에서 할당 될 수 있는 모든 경우들에 대하여 평균 해밍 거리가 가장 적고 전력 함수에 의한 전력이 가장 적게 소비되는 연산자를 할당한다. 기존 방법과 비교했을 때 그 수행속도는 사용하는 연산자의 개수와 최다 제어 단계에 따라서 빨라진다. 그리고 소모하는 전력이 6%에서 8%까지 감소효과가 있었다.
본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입$cdot$출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도 구륜 이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.
외판원 문제는 잘 알려진 NP-완전 문제로, 최적해(optimal value)를 구하는 다양한 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 최악의 경우 지수 시간이 걸리므로 수행시간을 줄이는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 최근접 휴리스틱 알고리즘은 최적해를 구하는 다른 알고리즘들에 비해 구조가 비교적 간단하다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)의 최적해를 구할 수 있는 분기 함수(bounding function)를 적용한 분산 최근접 휴리스틱(nearest neighbor heuristic) 알고리즘을 PVM(Parallel Virtual Machine)에서 제공하는 마스터/슬래이브(master/slave) 모델을 사용하여 설계하고 구현하였다. 먼저 최적해를 찾는 수행 시간을 줄이기 위해 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 분산 유전 알고리즘(distributed genetic algorithm)을 수행해 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용한다. 특히 더욱 좋은 근사해를 구하고자 유전 연산자인 돌연변이를 새롭게 변형하여 적용하였다.
오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.
Quaternary 논리에서 생성 가능한 1-qudit(1-variable quantum digit) 함수는 총 256개가 존재하지만 이들 중에서 가장 유용한 것은 "0,1,2,3"의 치환에 의해 $Ax^C$+D(GF4)형의 QGFSOP 표현이 가능한 24개이다. 본 논문에서는 24개 1-qudit 함수들의 $Ax^C$+D(GF4) 연산에서 피연산자인 피승수 A와 피기수 D를 다단 종속된 치환리터럴의 제어인자로 사용하는 치환리터럴(Permutational Literals, PL) 표현과 QPL(Quaternary PL) gate를 제안하였다. 그리고 상호치환 'ab', 가산 '+D', 그리고 승산 'xA'과 같은 세 개의 PL 연산자를 사용하여 QGFSOP 표현된 24개 (1-qudit) 함수를 합성하기 위한 PL 합성법을 제안하였다. 끝으로 PL 합성법을 실현하기 위한 $Ax^C$+D(GF4) 구조와 연산회로 및 CMOS 실현 방법을 제시하였다.
환경방사선 측정에 이용되는 휴대형 고순도 게르마늄검출기에 대한 스펙트럼-조사선량율 변환연산자를 원판형선원의 공간분포함수와 검출기의 평면에 대한 측정효율식을 적용하여 이론적으로 유도했다. 이와 같이 구한 변환연산자와 휴대형 고순도 게르마늄검출기를 이용해 한국에너지연구소내에서 방사선 조사선량율을 측정했다. 측정한 조사선량율을 이미 알려진 3'${\phi}\;{\times}$3'NaI(Tl) 섬광검출기에 대한 변환연산자를 적용해 NaI(Tl)검출기로 측정한 조사선량율과 가압형 이온전리함으로 측정한 값과 비교했다. 고순도 게르마늄 검출기로 얻은 결과는 NaI(Tl) 검출기와 가압형 이온전리함으로 얻은 값보다 약 17-29% 낮음을 보여주었다. 이 차이는 다른 문헌에서 보인 차이와 거의 같았다. 본 논문에서 제시한 스펙트럼-조사선량율 변환연산자는 탁상용 계산기로 쉽게 계산할 수 있으며 환경방사선의 측정에 사용되는 여러 검출기에 대해서도 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있고 지각에서 방출되는 각 핵종별로 조사선량율을 구할 수 있는 장점이 있다.
영역이론의 숨겨진 문제점들 중의 하나는 에이전트가 자신의 행위를 이해하지 못한다는 점이다. Graphplan은 효율향상을 위해 mutex를 활용하고 있지만 이와 관련된 부정의 의미를 이해하지 못함으로써 영역이론의 중복성 문제를 야기한다. 이 문제에 대한 해결을 위해 IPP에서는 not 등과 같은 부정함수를 이용하지만, 부정함수의 사용은 시간과 공간적 비용을 수반한다. 인간은 주어진 어떤 사실을 부정하기 위하여 MDL 원리에 의해 반대개념을 사용한다는 점을 통하여, 우리는 부정적 사실을 표현하기 위해서 통념적 방식처럼 부정함수를 사용하는 것보다 긍정적 atom을 사용하는 것이 지능에이전트의 구축을 위해서 더 효율적 기법이라는 가설을 제시하고 IPP 도메인에서 이 가설을 지지하는 실험적 결과를 제시한다. 인간이 사용하는 것과 유사한 반대개념을 에이전트가 자동적으로 학습하기 위하여 영역이론으로부터 반대연산자들로 구성된 사이클을 생성하고 연산자들에 대한 실험을 통해서 반대 literal들을 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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