레벨셋 기법과 무요소법을 결합한 위상 및 형상 최적설계 기법을 개발하여 선형 탄성문제에 적용하였다. 설계민감도는 애드조인트법을 사용하여 효율적으로 구하였다. 해밀턴-자코비 방정식을 업-윈드 기법을 이용하여 수치적으로 풀었으며, 구조물의 경계는 레벨셋 함수를 이용하여 암시적으로 표현하였다. 구조물의 응답과 설계민감도를 얻기 위하여 암시적 함수를 사용하여 명시적 경계를 생성하였다. 재생 커널 기법에 기초하여 얻어진 전역 절점 기저함수를 사용하여 연속체 지배방정식의 변위장을 이산화하였다. 따라서 질점들을 연속체 영역의 어느 곳이든 위치시킬 수 있으며, 이는 통해 명시적 경계를 생성하는 것이 가능하며, 결과적으로 정확한 설계를 얻을 수 있다. 개발된 방법은 제한 조건이 있는 최적설계 문제에 대하여 라그랑지안 범함수를 정의한다. 이는 경계의 변화를 통하여 허용 부피 제한조건을 만족시키면서 컴플라이언스를 최소화한다. 최적설계 과정 동안 라그랑지안 범함수의 최적화조건을 만족시킴으로써 해밀턴-자코비 방정식을 풀기 위한 속도장을 얻는다. 기존의 형상 최적설계 기법에 비하여, 본 방법론은 위상과 형상의 변화를 쉽게 얻어낼 수 있다.
In this paper, we propose a reliable method for searching the optimally performing generalized brain-state-in-a-box (GBSB) neural associative memory using an evolution program (EP) given a set of prototype patterns to be stored as stable equilibrium points. First, we exploit some qualitative guidelines necessary to synthesize the GBSB model. Next, we parameterize the solution space utilizing the limited number of parameters to represent the solution space. Then, we recast the synthesis of GBSB neural associative memories as two constrained optimization problems, which are equivalent to finding a solution to the original synthesis problem. Finally, we employ an evolution program (EP), which enables us to find an optimal set of parameters related to the size of domains of attraction (DOA) for prototype patterns. The validity of this approach is illustrated by a design example and computer simulations.
Kim, Jae-Gon;Wang, Yong;Chang, Shih-Fu;Kim, Hyung-Myung
ETRI Journal
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제27권4호
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pp.341-354
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2005
The adaptation of video according to the heterogeneous and dynamic resource constraints on networks and devices, as well as on user preferences, is a promising approach for universal access and consumption of video content. For optimal adaptation that satisfies the constraints while maximizing the utility that results from the adapted video, it is necessary to devise a systematic way of selecting an appropriate adaptation operation among multiple feasible choices. This paper presents a general conceptual framework that allows the formulation of various adaptations as constrained optimization problems by modeling the relations among feasible adaptation operations, constraints, and utilities. In particular, we present the feasibility of the framework by applying it to a use case of rate adaptation of MPEG-4 video with an explicit modeling of adaptation employing a combination of frame dropping and discrete cosine transform coefficient dropping, constraint, utility, and their mapping relations. Furthermore, we provide a description tool that describes the adaptation-constraint-utility relations as a functional form referred to as a utility function, which has been accepted as a part of the terminal and network quality of service tool in MPEG-21 Digital Item Adaptation (DIA).
본 논문에서는 기 운영되고 있는 도시부 대중교통을 대상으로 노선의 운행빈도 설계 문제의 모델링 및 해법 개발을 위한 방법론을 제시하였다. 개발된 운행빈도 모형은 이중구조 모형으로서 상위 운영자 모형은 이용 가능한 총 차량 대수제약과 최소/최대 운행빈도 제약 하에 비용과 수익을 모두 포함한 순비용을 최소화하는 비선형 최적화 모형이고, 하위 사용자 모형은 가변수요와 용량제약으로 인한 노선의 혼잡, 그리고 노선 간환승에 따른 지체를 고려한 확률적 사용자 평형수단/경로선택 모형이다. 모형의 해법으로는 상위 모형의 경우 목적함수의 그레디언트를 기반으로 하는 "그레디언트 투사 해법"을 제안하였고, 하위모형의 경우는 기존의 "반복조정해법"을 활용하였다. 또한, 구축된 모형과 해법을 소규모 예제네트워크에 적용하여 그 수렴성과 도출된 해를 분석하였다. 본 논문의 운행빈도 설계방법론은 노선의 운영 효율성을 진단 평가하고, 투입 차량대수 제약 하에 대중교통 운영 효율을 개선하는 방안을 마련하는 데 있어 이론적인 토대로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.
상수관망의 최적설계는 절점의 최소 요구 수압을 만족함뿐만 아니라 관로비용의 최소화 등을 목적으로 한다. 상수관망 설계안의 수는 다양한 관의 배치로 인해 기하급수적으로 증가한다. 상수관망 설계에서 최적화된 설계를 제안하기 위해 다양한 최적화 알고리즘들이 적용되었다. 본 연구에서는 상수관망 최적설계에 자가적응형 매개변수를 개선한 Modified Hybrid Vision Correction Algorithm (MHVCA)을 적용하였다. 기존 Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA)의 Hybrid Rate (HR)를 비선형적 HR로 수정하여 성능을 개선하였다. 제안된 MHVCA의 성능을 확인하기 위해 결정변수가 2개 및 30개로 구성된 수학문제와 제약조건이 있는 수학문제에 적용하였다. MHVCA의 적용결과를 검토하기 위해 Harmony Search (HS), Improved Harmony Search (IHS), Vision Correction Algorithm (VCA) 및 HVCA와 비교하였다. 최종적으로 MHVCA를 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 다른 알고리즘들과 비교하였다. 수학문제 및 상수관망 설계 문제에서 MHVCA가 다른 알고리즘들에 비해 좋은 결과를 보여주었다. MHVCA는 본 연구에서 적용한 문제뿐만 아니라 다양한 수자원공학 문제에 적용하여 좋은 결과를 보여줄 수 있을 것이다.
탱크의 수직벽(垂直壁)과 같은 정수압(靜水壓) 형태(形態)의 하중(荷重)을 받는 철근(鐵筋)콘크리트 슬래브의 극한해석(極限解析)을 수행(遂行)하기 위하여 강복선해석(降伏線解析)을 사용(使用)하였다. 슬래브의 직교이방성계수(直交異方性係數)를 사용(使用)하여 등가성(等方性) 및 직교이방성(直交異方性) 철근(鐵筋)의 경우를 모두 고려(考慮)하였으며 여러 가지 단조건(端條件)을 고려(考慮)하였다. 강복선해석(降伏線解析)은 가상(假想)일의 원리(原理)를 사용(使用)하여 수행(遂行)하였으며, 종래(從來)의 대각선(對角線)메카니즘에 비하여 좀 더 실제적(實際的)인 부채꼴메카니즘을 포함하여 4가지 붕괴(崩壞)메카니즘들에 대하여 고려(考慮)하였다. 해석결과(解析結果)는 부채골메카니즘들이 지금까지의 정수압(靜水壓)을 받는 철근(鐵筋)콘크리트 슬래브에 사용(使用)되었던 간단한 대각선(對角線)메카니즘들에 비하여 복잡하였으며, 특(特)히 본(本) 연구(硏究)에서는 Horton의 연구(硏究)를 확장(擴張)하여 제약조건(制約條件)을 받는 다변수(多變數) 비선형(非線型) 최적화문제(最適化問題)로 형성(形成)한 후 the Rosen-Brock Hillclimb Procedure Program에 의하여 해(解)를 구하였고 그 결과(結果)는 조래(從來)의 다른 메카니즘들에 비하여 정밀(精密)하였다.
높은 주파수 효율 때문에 무선 통신에 널리 쓰이고 있는 직교 주파수 분할 다중화 방식의(orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 문제점 중 하나는 높은 첨두대평균 전력비(peak to average power ratio: PAPR) 이다. 본 논문에서는 제한된 되먹임 정보를 가지는 송신 다중 안테나(multiple input single output: MISO) 빔성형 OFDM(beamforming OFDM) 시스템을 위한 PAPR 감소 기법을 제안한다. 제안된 방식은 채널의 영공간(null space)에서 생성된 부가신호를 원 신호에 더하여 PAPR을 줄이는 방법에 기반한다. 먼저 전체 채널 되먹임을 가정한 기존의 시스템을 부분 채널 정보 되먹임 시스템에 적용할 때의 문제점을 파악하고, 이를 바탕으로 수신 성능 열화를 줄이면서 PAPR을 감소시키는 부가 신호에 대한 가중 함수를 제안한다. 가중 함수는 수치적으로 구하며 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 방식이 비트오류율(bit error rate: BER) 성능 손실은 거의 없으면서 2.5dB 정도의 PAPR감소 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.
순간적인 속도변화에 의한 ECO(Earth-Crossing Object)의 케도변경을 최적화하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 통해, ECO의 궤도변경을 위한 속도변위를 계산할 때, 기존연구에서 간과되었던 궤도평면에 수직인 방향의 속도 변화를 살펴보았다. 이러한 3차원의 최적화 문제를 풀기위해서 순간적인 속도변화를 계산하기 위한 순간추력 근사법이 적용되었으며, ECO의 지구 접근 시에는 지구중력 효과를 고려한 부분적 궤도근사법을 사용하였다. 지구와 충돌천체의 상대적인 위치와 속도에 따라 ECO의 궤도변경을 위한 최적해가 달라지며, 그러한 최적해는 순간추력시간에 대한 최적속도변화나 최적비행각으로 표현될 수 있다. 순간추력시간이 작을 때, 궤도평면에 수직인 방향의 속도 변화를 무시할 수 없는 경우도 발견되었다. ECO의 궤도가 지구의 궤도와 비슷할수록 더 많은 최적속도변화가 필요로 하였으며, 순간추력시간이 충돌 순간에 가까워질수록 궤도변경에 필요한 최적속도변화의 크기가 지수함수적으로 증가하였다. 이러한 연구결과는 실제 ECO의 우주임무를 설계하는데 중요한 지침이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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