최근 연안 어업자원의 증식을 위하여 인공어초에 의한 어장 조성, 치어 방류등의 사업을 실시하고 있음에도 불구하고, 연근해 어획량이 감소하고 있는 것은 남획으로 인한 어업자원의 감소에 의한 영향이다. 또한, 한일ㆍ한중 어업협정을 통한 연근해 어장은 축소 조정된 실정에서 연근해 어장에 대한 어업관리의 필요성은 절박하며, 특히 우리나라 전체 어민의 80% 이상이 생계 유지를 목적으로 어가어업형태로 이루어지고 있는 연안어업의 어장 및 어업관리는 국토의 균형적인 발전에도 대단히 중요하다. (중략)
갈치는 한국 동해남부, 남해, 서해 및 동중국해를 비롯하여 남중국해의 아열대해역까지의 광범위한 해역에 분포하고 있다. 이 중 한국 연근해 어선에 의해 주로 이용되는 갈치자원은 황해 및 동중국해에 분포하는 군이다. 갈치는 한국 연근해에서 1990년대 중반까지는 안강망류어업에 의해 70∼80%가 어획되었으나, 최근에는 저인망류어업 및 연승어업에 의해 각 50%, 20%가 어획되고 있다. (중략)
이 논문에서는 워핑 구속조건이 박벽 구조물의 비틀림 거동에 주는 효과를 확인하였다. Vlasov torsion theory를 통해 얻은 이론해 및 EDISON SW의 해석해를 St.Venent torsion theory를 통해 얻은 이론해와 비교하는 방법으로 그 영향을 확인하였다. 이를 통해 Clamped end조건이 단면의 형상 및 단면의 세부 파라미터에 따라 단면의 워핑발생을 제한하여 비틀림거동에 큰 영향을 미칠 수 있음을 확인했다.
전기기기 최적화에 있어서 많이 사용되는 일반적인 유전 알고리즘이나 진화 알고리즘은 하나의 해에 수렴되는 이유로 설계에 있어서 다양한 요구조건을 만족시키는게 어렵다. 따라서 여러개의 해를 최종적으로 제시하는 니칭 유전 알고리즘은 전기기기 최적화에 있어서 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 해를 빠르고 강력하게 찾을 수 있는 새로운 니칭 유전알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법의 우수성을 보이기 위해 기존의 알고리즘인 sharing과 determinstic crowding과 비교한다.
육각형구조에서 중성자 확산방정식의 해를 구하기 위해 육각형을 3개의 사각형으로 분할하여 노달해를 구하는 방법을 개발하였다. 이 방법은 기존의 사각형 노달기법의 기본적인 틀을 그대로 이용할 수 있기 때문에 육각형을 직접 푸는 방법에 비해 간단하며, 향후 노드의 세분화 및 다군 확산방정식에 적용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 이러한 사각형분할에 의한 육각형 노달해를 구하는 방법을 2차원 IAEA 벤치마크 계산을 통해 검증해 본 결과, 정확성이 잘 유지되고 있음을 알 수 있었다.
진화 가능한 하드웨어는 사용 환경에 대해 유연하며, 목표 하드웨어에 대해 다양한 최적해를 가질 수 있는 특성이 있다. 하지만 일반적인 유전 알고리즘을 적용할 경우 이러한 특성을 충분히 살리기 힘들기 때문에 niching 방법을 적용하면, 해공간에서 보다 널은 범위의 해를 탐색해 낼 수 있으며, 일정 수준 이상의 다양성을 유지 할 수 있을 뿐만 아니라 보다 빠르게 최적해에 접근할 수 있다. 실험결과 clearing 알고리즘이 보다 우수한 탐색능력을 보여주었다 본 논문에서는 적합도 공유와 clearing을 통한 niching 방법을 진화 하드웨어에 적용하고, 실험을 통해 그 성능을 비교한다.
본 논문에서는 제품을 생산하는 도중에 생산체계의 상태가 관리상태에서 이상상태로 전이될 수 있는 불완전한 생산체계에 있어서의 경제적 생산주기 결정모형을 다룬다. 생산체계가 관리 상태에 머무는 생산시간이 지수분포를 따른다는 가정하에서 전체 현금흐름의 현재가치를 생산 주기의 함수로 유도하고, 이 함수를 최대화하는 경제적 생산주기의 근사해를 구한다. 근사해에서 출발하여 최적해를 찾아 내는 간단한 알고리즘을 개발하고, 이를 적용한 수치예를 보인다.
전형적인 단순 유전자 알고리즘은 한 개의 모집단으로 구성되며, 진화 과정이 거듭되면 모집단의 개체들은 한 개의 전역해로 수렴하게 된다. 그러나, 많은 문제들은 여러 개의 최적해를 가질 수 있으며, 그것들 모두를 찾는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 모집단을 원환체(Torus)로 구성하고 개체에 이웃의 개념을 부여하여 모집단이 최적해 집단으로 수렴하는 유전자 알고리즘의 변형을 연구한다. 제안한 방법은 개체사이에 이웃이라는 개념을 부여함으로써 다수의 해를 동시에 찾는다는 생각을 넘어서 다양한 변형 유전자 알고리즘에 대한 새로운 모델이 될 것으로 기대된다.
클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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