• 한국농공학회지
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• 제29권4호
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• pp.73-92
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• 1987

Formulation of the geometric optimization for truss structures based on the elasticity theory turn out to be the nonlinear programming problem which has to deal with the cross-sectional area of the member and the coordinates of its nodes simultaneously. A few techniques have been proposed and adopted for the analysis of this nonlinear programming problem for the time being. These techniques, however, bear some limitations on truss shapes, loading conditions and design criteria for the practical application to real structures. A generalized algorithm for the geometric optimization of the truss structures, which can eliminate the above mentioned limitations, is developed in this study. The algorithm proposed utilizes the two-levels technique. In the first level which consists of two phases, the cross-sectional area of the truss member is optimized by transforming the nonlinear problem into SUMT, and solving SUMT utilizing the modified Newton Raphson method. In the second level, which also consists of two phases the geometric shape is optimized utillzing the unindirectional search technique of the Powell method which make it possible to minimize only the objective functlon. The algorithm proposed in this study is numerically tested for several truss structures with various shapes, loading conditions and design criteria, and compared with the results of the other algorithms to examine its applicability and stability. The numerical comparisons show that the two- levels algorithm proposed in this study is safely applicable to any design criteria, and the convergency rate is relatively fast and stable compared with other iteration methods for the geometric optimization of truss structures. It was found for the result of the shape optimization in this study to be decreased greatly in the weight of truss structures in comparison with the shape optimization of the truss utilizing the algorithm proposed with the other area optimum method.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.297-307
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• 2017

본 연구의 목적은 초중등학생 대상 알고리즘 교육을 위한 알고리즘 분류체계를 제안하는 것이다. 연구자는 알고리즘의 구성요소를 정의하고, 분석합성식 방법으로 알고리즘 분류체계를 표현하였다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 분류의 목적과 분류의 종류에 대한 이론적인 탐색을 실시하였다. 둘째, 기존에 제안된 알고리즘 내용에 대한 분류체계의 내용과 그 한계에 대해 살펴보았다. 이와 더불어 알고리즘 교육 연구에서 사용되었던 알고리즘 교육 내용 및 선정 기준에 대해 살펴보았다. 셋째, 알고리즘의 분류를 위해 알고리즘 구성요소를 NRC에서 제시한 핵심 아이디어와 관통 개념을 사용하여 재정의하였다. 그리고 알고리즘 관통 개념을 디자인 구조와 자료구조로 세분화하여 그 내용을 제시하였으며, 이 내용을 분석합성식 분류체계를 사용하여 표현하였다. 마지막으로 전문가 집단의 검토를 통해 제안한 내용에 대한 타당도를 검증하였다. 알고리즘 분류체계에 대한 연구는 알고리즘 교육에 있어 내용 선정 및 교육 방법에 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.24-31
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• 2018

As a system complexity increases and technology innovation progresses rapidly, leasing the equipment is considered as an important issue in many engineering areas. In practice, many engineering fields lease the equipment because it is an economical way to lease the equipment rather than to own the equipment. In addition, as the maintenance actions for the equipment are costly and need a specialist, the lessor is responsible for the maintenance actions in most leased contract. Hence, the lessor should establish the optimal maintenance strategy to minimize the maintenance cost. This paper proposes two periodic preventive maintenance policies for the leased equipment. The preventive maintenance action of policy 1 is performed with a periodic interval, in which their intervals are the same until the end of lease period. The other policy is to determine the periodic preventive maintenance interval minimizing total maintenance cost during the lease period. In addition, this paper presents two decision-making models to determine the preventive maintenance strategy for leased equipment based on the lessor's preference between the maintenance cost and the reliability at the end of lease period. The structural properties of the proposed decision-making model are investigated and algorithms to search the optimal maintenance policy that are satisfied by the lessor are provided. A numerical example is provided to illustrate the proposed model. The results show that a maintenance policy minimizing the maintenance cost is selected as a reasonable decision as the lease term becomes shorter. Moreover, the frequent preventive maintenance actions are performed when the minimal repair cost is higher than the preventive maintenance cost, resulting in higher maintenance cost.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.479-488
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• 2009

본 논문은 기존의 목표항목만을 위주로 한 학습체계에서 발생하는 오분류 문제의 해결을 위해 기존의 학습체계에 경계항목을 자동으로 탐 색하여 포함시켜 확대시키는 방법을 제안하고 있다. 여러 주제에 걸쳐 다양한 내용을 다루는 복잡한 문서들은 확실히 어느 범주로 분류해야 할 지 판가름하기 어려운 성질인 모호성이 강하다. 이러한 경우 모든 경우들을 정확히 구분할 수 있는 최적의 경계를 찾는 일은 더욱 어려운 일이 다. 복잡하고 불확실성이 높은 데이터들의 특징은 대부분 분류 경계영역에 위치하므로 이러한 분류경계의 데이터들을 새로운 학습 항목으로 인 식시키도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 주어진 목표항목 사이의 경계항목을 자동으로 탐색하여 학습체계에 추가하는 학습 체계 확장 알고리즘을 제시하고, 의도적인 학습오류를 발생시킨 후 기존방법과의 비교실험을 수행함으로써 제안방법의 정확성과 안정성을 비교하였다. 실 험결과 경계범주를 포함하여 학습 체계를 확장시켰을 때의 예측력은 기존 0.70에서 0.86으로 약 24% 향상 되었고, 오류를 포함시켰을 때의 예 측력은 기존 0.52에서 0.79로 약 49% 향상되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.149-156
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• 2015

도시철도 승객의 수입금 정산 배분을 위하여 승객의 경로를 파악할 필요가 있다. 승객의 예상 이동경로를 파악을 위해 다양한 경로탐색기법들이 있지만, 링크기반 k-경로탐색기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 k-경로탐색기법은 통행 및 도보시간, 환승 패널티 등의 변수에 따라 다양한 최적경로가 존재하는 문제점이 있고 특히, 급행열차를 선호하는 승객의 특성, 열차의 특성 등을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기위하여 교통카드자료를 기반으로 실제로 이용한 하나의 경로를 탐색하는 방안을 제시하였다. 또한, 각 철도운영기관의 열차스케줄을 연계하여 최적경로를 탐색하는 방안도 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권1호
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• pp.69-78
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• 2001

본 논문은 휴대용 고속 페이징 시스템을 위한 FLEXTM 프로토콜 신호 처리기의 설계 및 FPGA 구현에 관한 것이다. 본 논문에서는 A/D 변환기의 입력 단에서 수신된 interleaved 4-level 비트 심볼 데이터의 동기를 위한 심볼 동기 알고리듬과 (31,21)BCH 부호에 대해 실시간 2중 오류정정이 가능한 개선된 복호 알고리듬을 제안한다. 설계된 프로토콜 신호처리기는 6개의 기능 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)로 모델링을 행하였다. 제안된 프로토콜 신호기는 Axil-320 워크스테이션 상에서 Synopsys/sup TM/툴을 이용하여 기능 시뮬레이션 및 논리합성(Altera 10K 라이브러리 이용)을 수행하였다. 논리합성 결과 전체 셀의 수는 약 2,631이었다 또한, 설계된 FPGA 칩의 설계검증을 위하여 Altera MAX+ PLUS Ⅱ 상에서 타이밍 시뮬레이션을 수행하였다. PCB 상에서 testbed를 구축한 후, Logic Analyzer를 이용하여 제작된 FPGA 칩의 동작상태를 확인하였고, 실험을 통하여 제작된 칩이 정확히 동작함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.141-152
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• 2012

극장이나 대형 빌딩에서 현재 사용되고 있는 대표적인 화재감지기 기반의 피난 유도시스템은 대체적으로 아날로그 방식으로 운영되어 화재 발생 시 선로와 센서의 손실로 주 장치로 제대로 전달되지 않아서 정확한 발화위치 및 화재 진행위치를 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 재난이 발생하였을 때 실시간으로 화재경보 사이렌과 상황에 맞는 최적의 피난유도 기능을 갖는 재난관리 안내방송 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 유효성을 확인하기 위해 객체지향 기법으로 설계하여 재난안내시스템과 시뮬레이션프로그램을 구현하였다. 이 시스템은 실제 화재와 같은 비상상황이 발생할 경우 화재센서 네트워크를 통해서 건물 내의 LCD에 피난유도를 위한 정보(발생지점, 발생시간, 대피경로)를 출력하는 시뮬레이션프로그램과 연동하도록 구현하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 화염연기 확산경로를 고려한 최적의 재난대피경로를 찾는 실험을 하였고 그 결과 제안한 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.100-103
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• 2017

움직임 추정기는 동영상 압축에서 가장 많은 연산량을 차지하는 연산으로, 처리 속도를 맞추기 위해 다수의 단위 연산기를 병렬로 사용하는 경우가 많다. 단위 연산기를 많이 사용할수록 처리 속도가 빨라지지만 하드웨어 면적도 커지기 때문에 단위 연산기의 개수를 최적화하는 것이 중요하다. HEVC(high efficiency video coding)의 경우 연산량을 줄이고 성능을 높이기 위해서 다단계 움직임 추정 기법을 주로 사용하는데, 각 단계마다 탐색점의 개수 및 위치가 다르기 때문에 단위 연산기의 사용률이 항상 100%가 되지 않으며 단위 연산기의 개수에 따라 사용률이 크게 달라진다. 본 논문에서는 단위 연산기의 사용률과 연산 사이클을 계산하여 주어진 움직임 추정 기법에 최적화된 단위 연산기 개수를 찾아 내는 방법을 제안한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제42권4호
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• pp.212-221
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• 2017

Background: This study aims to calculate detector positions as a design of a radioactive source localizing radiation portal monitor (RPM) system using an improved genetic algorithm. Materials and Methods: To calculate of detector positions for a source localizing RPM system optimization problem is defined. To solve the problem, a modified iterative genetic algorithm (MIGA) is developed. In general, a genetic algorithm (GA) finds a globally optimal solution with a high probability, but it is not perfect at all times. To increase the probability to find globally optimal solution rather, a MIGA is designed by supplementing the iteration, competition, and verification with GA. For an optimization problem that is defined to find detector positions that maximizes differences of detector signals, a localization method is derived by modifying the inverse radiation transport model, and realistic parameter information is suggested. Results and Discussion: To compare the MIGA and GA, both algorithms are implemented in a MATLAB environment. The performance of the GA and MIGA and that of the procedures supplemented in the MIGA are analyzed by computer simulations. The results show that the iteration, competition, and verification procedures help to search for globally optimal solutions. Further, the MIGA is more robust against falling into local minima and finds a more reliably optimal result than the GA. Conclusion: The positions of the detectors on an RPM for radioactive source localization are optimized using the MIGA. To increase the contrast of the measurements from each detector, a relationship between the source and the detectors is derived by modifying the inverse transport model. Realistic parameters are utilized for accurate simulations. Furthermore, the MIGA is developed to achieve a reliable solution. By utilizing results of this study, an RPM for radioactive source localization has been designed and will be fabricated soon.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.131-137
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• 2006

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 지연된 보상능력이 있는 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 지연 보상능력이 있는 강화학습은 로봇이 취한 행동에 대하여 즉각적인 보상을 가할 수 없는 경우에도 학습이 가능한 방법이다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증한다.