• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1210-1218
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• 2011

GA (Genetic Algorithms) are efficient for searching for global optima but may have some problems such as premature convergence, convergence to local extremum and divergence. These phenomena are related to the evolutionary operators. As population diversity converges to low value, the search ability of a GA decreases and premature convergence or converging to local extremum may occur but population diversity converges to high value, then genetic algorithm may diverge. To guarantee that genetic algorithms converge to the global optima, the genetic operators should be chosen properly. In this paper, we analyze the effects of the selection operator, crossover operator, and mutation operator on convergence properties, and propose the sweeping method of mutation probability and elitist propagation rate to maintain the diversity of the GA's population for getting out of the premature convergence. Results of simulation studies verify the feasibility of using these sweeping operators to avoid premature convergence and convergence to local extrema.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.170-177
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• 2014

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.

• 대한조선학회지
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• 제23권2호
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• pp.27-32
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• 1986

This paper describes an application of the adaptive finite element computations to a free surface flow problem in a canal. A-posteriori error estimates for the adaptive finite element computations are based on the dual extremum principles. Previously the dual extremum principles were applied to compute the upper and lower bounds of the added mass of two-dimensional cylinders in a canal[1,2]. However, the present method improves the convergence of the computed results by utilizing the local error estimates and by applying the adaptive meshes in the finite element computations. In a test result using triangular elements it is shown that the numerical error in the adaptive finite elements reduces quadratically compared with that in a uniform mesh subdivision.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.197-206
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• 1990

본 연구에서는 수평등온평면의 가장자리에 주위물의 온도와 동일한 수평등온 평판을 부착한 모델을 사용하여 수평평면 선단의 하부에서 유체가 상부로 유입되는 것 을 방지함으로서 특별한 가정없이 단열평판의 선단에서의 경계조건을 직접 구할 수 있 었다.그리고 기존 밀도식의 복잡성과 신뢰도를 개선한 Gebhart등의 밀도식을 사용 하여 수치해석결과의 신뢰도를 증진하였다. 유한착분법을 사용하여 수평등온평면 주 위에서 일어나는 자연대류에 대한 기배방정식을 수치계산하여 주위물의 온도변화가 유 선분포, 온도분포, 국소열전달계수 및 평균 Nusselt수에 미치는 영향을 구명하였고, 상향 및 하향 수평등온면 주위에서 일어나는 자연대류의 유동형태와 열전달 특성을 비 교 검토하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.1195-1204
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• 1992

본 연구에서는 등온 평면의 온도가 0.0.deg. C부터 8.0.deg. C까지, 그리고 주위물의 온 도가 1.0.deg. C부터 10.0.deg. C까지 일 대 상향 및 하향면 주위에서 일어나는 자연대류를 유한 차분법(FDM)으로 수치해석하여 등온면 주위에서 일어나는 유동형태, 속도분포, 평균 Nusselt수를 구하여 유동 및 열전달특성을 구명하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권5호
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• pp.510-516
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• 2015

This paper describes an approach to detect interesting objects using satellite images. This paper focuses on the interesting objects that have common special patterns but do not have identical shapes and sizes. The previous technologies are still insufficient for automatic finding of the interesting objects based on operation of special pattern analysis. In order to overcome the circumstances, this paper proposes a methodology to obtain the special patterns of interesting objects considering their common features and their related characteristics. This paper applies MSER(Maximally Stable Extremal Regions) for the region detection and corner detector in order to extract the features of the interesting object. This paper conducts a case study and obtains the experimental results of the case study, which is efficient in reducing processing time and efforts comparing to the previous manual searching.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.432-442
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• 2019

Most current human action recognition methods based on deep learning methods. It is required, however, a very high computational cost. In this paper, we propose an action change detection method to reduce repetitive human action recognition tasks. In reality, simple actions are often repeated and it is time consuming process to apply high cost action recognition methods on repeated actions. The proposed method decides whether action has changed. The action recognition is executed only when it has detected action change. The action change detection process is as follows. First, extract the number of non-zero pixel from motion history image and generate one-dimensional time-series data. Second, detecting action change by comparison of difference between current time trend and local extremum of time-series data and threshold. Experiments on the proposed method achieved 89% balanced accuracy on action change data and 61% reduced action recognition repetition.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.624-630
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• 2010

심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.