In this paper, an optimization study on a helicopter rotor blade cross-section was made. Generalization was made to the baseline cross-section to simplify the analysis. To have better performance in aeroelastic response, with the aerodynamic center being the origin of the baseline, the distance between aerodynamic center and shear center, and the distance between mass center and shear center of the blade were minimized. For efficient searching of optimum solutions over the design space, grid search method, which is a method of graphical search was used. Two design variables, radius of balancing weight at leading edge, and offset of the spar from leading edge were selected for the study. Cubic spline interpolation method was used to accommodate searching of the optimum solution. 2-Leveled searching system was devised in accordance with the interpolation method. Optimum solution was found to show 6% decrease in both distance between aerodynamic center and shear center, and mass center and shear center to the baseline.
온라인 열람목록의 이용자 인터페이스 특성이 이용행태에 미치는 영향을 파악하고, 이용자에게 보다 친근한 인터페이스를 평가하여 시스템 설계의 방향을 제시하는 데에 본 연구의 목적을 두었다. 이용자 인터페이스에 있어서 뚜렷한 특성상의 차이를 보이는 두 시스템을 대상으로 하여 $2\times2$ 교차계획법으로 이용행태연구를 위한 실험연구를 수행하였다. 65명의 탐색자가 실험에 참여하였다. $2\times2$ 교차계획법에서의 이월효과와 시스템효과, $\chi^2$검증, t 검증 매크네마 검증, 최대우도법을 통한 주변대칭성 검증, 인자분석, 회귀분석, 분산분석 등의 통계기법을 검증해야 할 가설과 데이터의 성격에 따라 적절히 적용하여 분석하였다.
멀티채널 소비자들의 크로스오버 쇼핑행동이 두드러지는 시점에서 최근 사용자 행동 메커니즘에 대한 관심이 높아지고 있다. 단순한 멀티채널 사용자행동에 대한 이해 차원을 넘어 면밀한 관찰을 통해 기존 연구방식에서 발견할 수 없었던 크로스 오버 쇼핑행동에 대한 연구 축적이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구는 근거이론(grounded theory)를 활용하여 멀티채널 사용자들이 왜, 어떻게 크로스오버 쇼핑행동을 하는지를 살펴보는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 총 25명의 응답자를 대상으로 인터뷰를 진행하였으며, 근거자료의 분석을 통해 118개의 개념을 추출하였고, 유사 개념간의 통합과정을 통해 28개의 범주를 제시하였다. 본 연구는 근거이론을 적용하여 기존 설문연구에서는 파악하기 어려웠던 사용자들의 동적인 탐색과 구매행동의 메커니즘을 포착함으로써 멀티채널 환경에서 설명 가능한 행동연구 방안을 제안하고 있다는 점에서 의의가 있다.
유선에서 이용하는 능력으로 무선으로도멀티미디어 서비스를 이용하고자 연구된덧이 무선 ATM이다. 무선 ATM에서 핸드오프는 망 레벨과 무선 A레벨의 무선 핸드오프로 구분할 수 있다. 망 레벨의 핸드오프에서 CX의 선택은 빠르고 매끄러운 핸드오프를 지원해 주는데 중요한 역할을 한다. 망 관리에는 하나의 연결서버가 망의 연결관리를 해주는 중앙 집중 연결관리(Centralized Connection Management Scheme)와 각노드에서 연결을 관리하는 분산된 연결관리(Distributed Connection Management Scheme)로 나뉜다. 여기서 문제점은 중앙집중 연결관리에서는 전달지연시간(Propagation delay), 분산된, 연결관리에서는 시스템 오버헤드가 발생한다는 것이다. 이러한 중앙집중 연결관리의 지연시간과 분산된 연결관리의 오버헤드를 감소시키기 Distributed 위해 탐색알고리즘을 제안한다.
움직임 추정은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수행 시간을 요구한다. H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 수행 시간을 줄이면서 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소와 부화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 계층적인 탐색 기법을 사용하였고, 정확한 움직임 추정을 위하여 블록 크기에 따라 부화소 움직임 추정 패턴을 적응적으로 결정하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 대칭적 십자가-엑스 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 이 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 부화소 움직임 추정 탐색 기법은 부화소 움직임 추정을 위하여 기존의 전역 부화소 탐색 패턴, 중앙 편향적 부화소 탐색 패턴과 제안한 부화소 움직임 탐색패턴들을 사용한다. 그리고 블록의 크기에 따라 3가지의 부화소 탐색 패턴들 중 한 패턴이 부화소 움직임 추정을 위해 적응적으로 결정된다. 블록의 크기에 따라 적응적으로 부화소 탐색 패턴이 결정되므로 보다 정확하게 부화소 움직임 추정을 수행할 수 있다. 제안한 기법을 전역 탐색 기법과 비교하였을 때 약 5.2배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 약 0.01 (dB)정도 성능 저하를 보였다. 반면에, 비대칭 다중육각형 탐색 기법과 비교하였을 때 움직임 추정 속도와 화질에 있어서 각각 약 1.2배와 약 0.02 (dB)정도 향상을 보였다.
Recently, Genetic Algorithm(GA), which is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution, is widely adapted into a search procedure for structural optimization. Contrast to traditional optimal design techniques which use design sensitivity analysis results, GA is very simple in their algorithms and there is no need of continuity of functions(or functionals) any more in GA. So, they can be easily applicable to wide area of design optimization problems. Also, owing to multi-point search procedure, they have higher porbability of convergence to global optimum compared to traditional techniques which take one-point search method. The methods consist of three genetics opera- tions named selection, crossover and mutation. In this study, a method of finding the omtimum size and topology of drilling machine is proposed by using the GA, For rapid converge to optimum, elitist survival model,roulette wheel selection with limited candidates, and multi-point shuffle cross-over method are adapted. And pseudo object function, which is the combined form of object function and penalty function, is used to include constraints into fitness function. GA shows good results of weight reducing effect and convergency in optimal design of drilling machine.
This paper presents a multi-objective evolutionary algorithm for combinatorial optimisation and applied for design optimisation of fiber reinforced composite structures. The proposed algorithm closely follows the implementation of Pareto Archive Evolutionary strategy (PAES) proposed in the literature. The modifications suggested include a customized neighbourhood search algorithm in place of mutation operator to improve intensification mechanism and a cross over operator to improve diversification mechanism. Further, an external archive is maintained to collect the historical Pareto optimal solutions. The design constraints are handled in this paper by treating them as additional objectives. Numerical studies have been carried out by solving a hybrid fiber reinforced laminate composite cylindrical shell, stiffened composite cylindrical shell and pressure vessel with varied number of design objectives. The studies presented in this paper clearly indicate that well spread Pareto optimal solutions can be obtained employing the proposed algorithm.
특이하게 운영(運營)되는 STN International은 세계 최대의 과학기술(科學技術) 온라인 정보검색(情報檢索) 시스템으로서 세 비영리기관인 미국(美國)의 Chemical Abstracts Service, 독일(獨逸)의 FIZ Karlsruhe, 일본(日本)의 과학기술정보(科學技術情報)센터가 공동으로 운영하고 있다. 본고에서는 STN에서 빠르고 효율적인 정보검색(情報檢索)을 위해서 설계(設計)한 Messenger 검색(檢索) 소프트웨어 기능, 검색시간(檢索時間)과 노력을 줄이는 진보된 소프트웨어인 SYN Express, 그리고 STN에 수록된 데이터베이스에 관해서 기술(記述)하였다.
소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.
A genetic algorithm (GA) is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution. The GA applied herein works on a population of structural designs at any one time, and uses a structured information exchange based on the principles of natural selection and wurvival of the fittest to recombine the most desirable features of the designs over a sequence of generations until the process converges to a "maximum fitness" design. Principles of genetics are adapted into a search procedure for structural optimization. The methods consist of three genetics operations mainly named selection, cross- over and mutation. In this study, a method of finding the optimum topology of truss/beam structure is pro- posed by using the GA. In order to use GA in the optimum topology problem, chromosomes to FEM elements are assigned, and a penalty function is used to include constraints into fitness function. The results show that the GA has the potential to be an effective tool for the optimal design of structures accounting for sizing, geometrical and topological variables.variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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