본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.
무선랜의 보편화와 속도증가로 인해 시스템 성능향상을 위한 기회적 스케줄링 기법의 중요성이 증대되고 있다. Voice-over-IP, peer-to-peer와 같은 새로운 응용 프로그램의 증가와 함께 무선랜 트래픽은 점점 더 상하링크 대칭이 되어가고 있으며, 그에 따라 무선랜 하향링크에 편중된 기회적 스케줄링 기법만으로는 공유된 한 개의 무선 채널의 효율을 높일 수 없게 되었다. 그러나, 무선랜의 채널 특성은 시간에 따른 변화가 크며 또한 상하대칭적이지도 않기 때문에, 무선랜 상향링크에서의 기회적 스케줄링은 결코 쉬운 문제가 아니다. 각 전송 클라이언트는 access point에게 채널상황을 보고해야 하며, 스케줄링 결정은 모든 클라이언트들의 동의를 얻어야만 한다. 본 논문에서는 무선랜 환경에서 협동 상향/하향 링크 기회적 스케줄링 기법 JUDS(joint uplink/downlink opportunistic scheduling for WLANs)을 제안한다. JUDS는 상향과 하향링크 스케줄링을 결합함으로써 채널의 상이점을 최대화하며 오버헤드를 최소화한다. JUDS는 또한 상향과 하향링크 사이에 균등한 채널 공유를 하도록 한다. Qualnet 시뮬레이션을 통해, JUDS는 최대 127%의 성능향상을 보이며, 상향/하향 링크 사이 완벽에 가까운 균등한 채널 공유를 보인다.
추계학적 강우모형 NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 RPM (Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하여 시간 스케일의 강우를 생성함으로서 수문학적 적용성이 뛰어난 강우모형이다. NSRPM은 5개의 모형 매개변수로 이루어져 있으며 매개변수 추정을 위하여 최적화 기법으로 널리 쓰이고 있는 수치해석 기법인 DFP (Davidon-Fletcher-Powell)기법, 직접적 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 DFP 기법은 입력 초기값에 민감하며 국소 최저치에 수렴하는 확률이 높은 단점이 있으며 유전자 알고리즘기법은 탐색에 소요되는 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용된 Nelder-Mead기법은 순차적 탐색기법으로 연산 속도가 빠르며 입력 초기값이 필요하지 않아 사용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 본 연구는 전국 지상기상관측소 59개소를 대상으로 1973-2011년 39년 동안의 시간강우 자료를 수집하고 최적화 기법 DFP 기법, 유전자 알고리즘, Nelder-Mead 기법을 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여 지속시간 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 별 평균, 분산, 공분산에 대해서 각 기법의 정확성을 평가하였다. 본 연구결과 전반적으로 Nelder-Mead기법이 가장 높은 정확도를 보였으며 유전자 알고리즘, DFP 기법 순으로 나타났다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
근거리통신망과 인터넷으로부터 유입되는 정보보호 위협이 증가하는 상황에 대처하기 위하여, 많은 기업들이 정보보호 시스템 구축을 고려하고 있다. 기업 내 의사결정자의 정보보호 도구 선택을 지원하기 위하여, 본 논문은 선형퍼지회귀분석 및 physical programming을 이용하는 세 가지 단계로 구성된 통합 프레임워크를 제안하였다. 첫째, 정보보호도구 선정 기준 및 평가 기준에 대한 전문가들의 상대평가 의견을 바탕으로, 각 정보보호 기준들 간의 관계를 정량화시키기 위하여 analytic hierarchy process 및 quality function deployment 방법을 적용하였다. 그리고, 선형퍼지회귀분석법을 활용하여 각 기준별 평가값을 산출하였다. 마지막으로, 정보보호 시스템의 품질, 정보보호 수준, 비용 등의 다수 목적함수를 효과적으로 고려하기 위하여, physical programming weights 알고리즘을 통하여 도출된 가중치에 기반한 목표계획법을 활용하여 가장 적절한 정보보호 도구를 선정하였다. 이와 같은 과정은 구체적인 예제를 통해 단계별로 설명하고 그 장점을 가시적으로 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 전문가 제공 정보에서 발생 가능한 노이즈를 효과적으로 제거함으로써, 전문가의 경험을 통한 표준 정보보호 기준의 확보와 수학적 최적화 방법을 통한 정확성 확보의 장점을 의사결정자에게 제공할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 고령화 시대를 대비하고 노인들이 행복한 여가시설을 구축하는 것이 중요한 과제라 인식하고 이에 물리적으로 행복한 노인 여가시설을 구축함을 위한 기초 연구로서 현재 노인들이 공공기관에서 제공하는 여가 시설에 대하여 활용성이 떨어지는 요인에 대하여 연구하였다. 구체적인 연구 방법 및 내용으로 첫째, 국내에서 가장 성공적인 공공 노인 여가시설의 모텔로 선정된 대구의 시니어스타워를 방문하여 단순설문 및 관찰을 통하여 장단점에 대한 요소들을 정리 및 KJ기법 및 그라프기법 (Graph Theory)을 적용하여 물리적 공간에 대한 한계성의 요소에 대한 우선순위 그리고 상호관계성을 발췌하여 우선순위 가이드라인을 구축하였다. 둘째, 실제 노인들이 여가시설에서 느끼는 만족정도를 알아보기 위하여 부산시 사상구 노인여가 시설에 방문 및 현지 노인들을 대상으로 설문을 실시하였고, 발췌한 우선순위법(Priority Method) 결과와 비교한 내용을 기반으로 최종적으로 개선 할 사항을 정리 하였다. 본 연구를 통하여 첫째, 물품 및 기기를 노인의 여가공간에 효율적으로 배치하기 위한 노력과 이를 실질적으로 다룰 수 있는 전문성도 중요하다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 물리적 기기 및 프로그램을 활용한 노인여가 시설도 중요하지만 노인의 신체적, 정신적 특성을 고려하여 자발적으로 참여하기 위한 참여 형 공간도 중요하다는 것을 알 수 있었다.
음악을 들을 때 사람이 인지할 수 있는 긴장감을 뜻하는 텐션(tension)은 조성음악의 기본을 이루는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 임의의 곡의 텐션의 움직임을 B-스플라인 곡선을 이용하여 표현하고 이 곡선을 수정하여 음악의 긴장도를 조정할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 음악에서 사용되는 다양한 코드들의 긴장도를 측정하는 방법 세 가지를 제안한다. 첫 번째는 러달이 제시한 5도권 기반의 코드 거리 측정방식을 개량한 것이며, 두 번째는 츄가 제시한 나선형 모델의 거리 측정 방식을 응용한 것이며, 세 번째는 크럼한슬이 제시한 특정한 조성에서 각 구성 음들의 안정도와 구성 음들 사이의 음정의 조화성을 이용한 방법이다. 이 방법들을 이용하여 우리는 음악이 지니고 있는 긴장도를 수치적으로 나타낼 수 있다. 다음으로 B-스플라인 곡선을 이용하여 전체 곡의 텐션의 움직임을 표현한다. B-스플라인 곡선으로 표현된 텐션 곡선은 수정이 가해져 원곡의 긴장도를 변화시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 곡 전체의 긴장도를 높이거나 낮추는 방법과 최적화를 이용하여 특정 부분의 긴장도를 변화시키는 방법을 제안한다. 그리고 원본 코드 진행에서 목표 코드 진행으로 점차적으로 변화하는 텐션의 움직임을 만드는 방법과, 임의의 두 곡이 부드러운 텐션의 움직임을 유지하면서 자연스럽게 연결될 수 있는 방법을 소개한다. 또한 B-스플라인 곡선을 통하여 새로운 코드 진행을 얻을 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서는 B-스플라인 곡선이라는 수치적인 형태를 이용하여 음악의 긴장도라는 인지적인 요소를 조절할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에 제안하는 여러 방법들은 모두 실시간에 계산이 가능하므로 게임 같은 인터렉티브한 환경에서 사용자의 감정과 시나리오에 따라 배경음악의 긴장도를 동적으로 변환시키는 것 같은 다양한 형태의 애플리케이션에 응용될 수 있다.
On an absolute straw diet, the effect of graded levels of green grass supplementation on intake, nutrient digestibility, rumen fermentation pattern and microbial N yield has been studied in cattle. Of the two trials conducted, 16 intact growing bulls of 304 kg weight and 32 months old, randomly allocated to four treatments in a completely randomized design in the 1st trial. While, in the, 2nd trial, four rumen cannulated local bulls of about 60 months old and 400 kg weight were used in a $4{\times}4$ Latin square design with four treatments in four periods. In both the trials, in addition to a mineral mixture, animals were supplemented with graded levels of naturally grown green grass of 0 kg (T1), 2 kg (T2), 4 kg (T3) or 6 kg (T4) to an ad libitum rice straw diet In the 1st trial, measurements were made on intake digestibility, growth rate, N balance and microbial N yield. While in the 2nd trial, in addition to the above parameters (except growth rate), rumen parameters were also studied. All levels of grass supplementation decreased the straw DM intake and increased the substitution rate. The rumen $NH_3-N$ concentration increased with the increase in grass level and ranges from 8-46 mg/l. The rumen pH and the rate and extent of DM degradability of straw were not affeceted by different rumen environments created by different levels of grass inclusion. At 48 h, straw DM degradability were 42, 44, 44 and 43% respectively for 0, 2, 4 and 6 kg grass supplementation daily. The whole gut digestibilities of DM, OM and ADF increased significantly (p < 0.05) only at 6 kg level daily. The microbial N yield was not affected by the levels of grass supplemented. The mean microbial N yield was 10 (SD 3.7) g/kg DOM apparently fermented in the rumen. The estimated minimum N loss and thus the maintenance requirement of tissue protein was 303 mg/kg $W^{0.75}/d$. All the animals lost live weight but 6 kg grass supplementation gave positive energy and N balances. Small amount of green grass supplementation is often recommended for optimization of rumen environment of a straw diet However, under the present experimental condition, no such beneficiary effect observed up to 6 kg (26% of DM intake) level of supplementation.
저류함수법의 최적 매개변수를 추정하기 위한 연구는 오랜 동안 여러 가지 방법으로 수행되어왔다. 그러나 여전히 최적 매개변수를 결정하는 것은 시간이 오래 걸리는 일이며, 유역의 물리적인 특성과 상관없는 매개변수가 결과로 제시되는 경우가 잦다는 인식이 팽배하다. 본 구에서는 저류함수모형의 연속방정식과 저류함수식을 충실히 분석하고 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 많은 수의 국지해 중에서 유일해를 결정하는 방법을 제안할 수 있었다. 또한 유역의 직접유출 시작 시간을 고려하여 저류함수법의 지체시간을 결정할 수 있다는 것을 보였으며, 매개변수의 민감도 분석 결과, 모형의 지체시간을 결정하는 것이매우 중요하다는 것을 알수 있었다. 지체시간을 결정한 후에는 유일한해를 비교적 쉽게 찾을 수 있었다. 그러므로 제안된 방법은 기존의 최적화 방법과 같이 시간이 오래 걸리지 않으며, 강우사상별로 비교적 정확한 매개변수를 산정할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법을 이용하여 기존의 저류함수법의 매개변수를 추정하기 위한 다양한 방법 중 상수고정법을 수정하였으며, 그 결과 실무에서 업무효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 제안된 방법은 기존의 유출수문곡선의 계산오차에만 의지하여 매개변수를 최적화하는 방법과는 다르게 유역의 특성을 고려할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.
최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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