자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
인화점은 공기 속 가연성 증기의 농도가 연소하한계(lower flammability limit)에 도달할 때의 최저 온도이며, 산업현장에서 사용하는 물질들의 화재와 폭발의 위험성을 결정하는 중요한 물성치이다. 단일 성분의 인화점 정보는 여러 문헌에서 얻을 수 있으나, 이성분계 혼합물의 인화점은 충분히 제공되어 있지 않다. 본 연구에서는 tert-pentanol+n-decanel 계의 인화점을 Tag 개방식 장치를 이용하여 측정하였다. 실험값은 Raoult의 법칙과, Wilson 식과 NRTL 식을 활용한 최적화 기법에 의해 계산된 값들과 비교되었다. 최적화 기법에 의한 계산값이 Rauolt의 법칙에 의한 계산값 보다 실험값에 더욱 근접하였다.
Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.
Placing sensors at appropriate locations is an important task in the design of an efficient structural health monitoring (SHM) system for a large-scale civil structure. In this paper, a hybrid optimization algorithm called virus monkey algorithm (VMA) based on the virus theory of evolution is proposed to seek the optimal placement of sensors. Firstly, the dual-structure coding method is adopted instead of binary coding method to code the solution. Then, the VMA is designed to incorporate two populations, a monkey population and a virus population, enabling the horizontal propagation between the monkey and virus individuals and the vertical inheritance of monkey's position information from the previous to following position. Correspondingly, the monkey population in this paper is divided into the superior and inferior monkey populations, and the virus population is divided into the serious and slight virus populations. The serious virus is used to infect the inferior monkey to make it escape from the local optima, while the slight virus is adopted to infect the superior monkey to let it find a better result in the nearby area. This kind of novel virus infection operator enables the coevolution of monkey and virus populations. Finally, the effectiveness of the proposed VMA is demonstrated by designing the sensor network of the Canton Tower, the tallest TV Tower in China. Results show that innovations in the VMA proposed in this paper can improve the convergence of algorithm compared with the original monkey algorithm (MA).
본 논문은 추가 비용 없이 전기자동차(EV) 주행 범위를 확장하기 위해 에너지 효율적인 전기자동차 주행 프로파일을 도출하는 새로운 시스템 수준의 프레임 워크를 소개한다. 이 논문은 먼저 운전 차량에 작용하는 힘과 모터 효율을 고려한 전기차 파워 트레인 모델을 구현한 후, 경로에 의해 정의된 주행 임무에 대한 최소 에너지 주행 프로파일을 도출한다. 이를 위해서 본 프레임워크는 먼저 최적화 문제를 공식화하고, 가중치 계수를 이용한 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 에너지 소비와 운전 시간을 모두 최소화하는 주행 프로파일을 도출한다. 본 논문은 주행 시간 제약을 만족시키기 위한 다양한 가중치 계수 도출 방법을 소개한다. 시뮬레이션 결과, 제안 된 스케일링 알고리즘의 연산시간이 이진 검색 알고리즘 및 탐욕 알고리즘보다 각각 34 % 및 50 % 더 작음을 보여준다.
Cracks in plate-like structures are some of the main reasons for destruction of the entire structure. In this study, a novel two-stage methodology is proposed for damage detection of flexural plates using an optimized artificial neural network. In the first stage, location of damages in plates is investigated using curvature-moment and curvature-moment derivative concepts. After detecting the damaged areas, the equations for damage severity detection are solved via Bat Algorithm (BA). In the second stage, in order to efficiently reduce the computational cost of model updating during the optimization process of damage severity detection, multiple damage location assurance criterion index based on the frequency change vector of structures are evaluated using properly trained cascade feed-forward neural network (CFNN) as a surrogate model. In order to achieve the most generalized neural network as a surrogate model, its structure is optimized using binary version of BA. To validate this proposed solution method, two examples are presented. The results indicate that after determining the damage location based on curvature-moment derivative concept, the proposed solution method for damage severity detection leads to significant reduction of computational time compared with direct finite element method. Furthermore, integrating BA with the efficient approximation mechanism of finite element model, maintains the acceptable accuracy of damage severity detection.
활성외곽선모델(active contour model)은 물체의 경계를 분할하기 위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 그런데, 기존 활성외곽선모텔에서는 초기곡선을 분할하고자하는 물체의 경계면에 위치시키고 지역적으로 에너지를 최소화 함에 따라 결과가 초기 곡선의 위치와 형태에 따라 달라지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 활성외곽선모델을 B-Spline 곡선에 의해 표현하고, 에너지 최소화 과정에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)과 시뮬레이티드 어닐링 (Simulated Annealing : SA)을 적용함으로써 기존 활성외곽선모델이 갖는 초기 곡선에 대한 제약성을 개선하고자 했으며, 두가지 방법에 따른 분할 결과와 문제점을 비교하고자 하였다. 제안한 방법의 성능비교를 위하여 이진 합성 영상과 CT 영상, MR 영상을 대상으로 실험을 수행하였다.
Vessel Traffic Service (VTS) is the service that provides ships navigating on a sea transportation route with guidance and advice about geographical environment and other attentive information for their safety. In this study we point out that currently, constructing additional VTSs is required to prevent ships from unexpected accident on their navigation. We first select several candidate locations for constructing VTSs, based on the amount of marine transportation and its potential development possibility. Then, we present an optimization model in which the maximum area coverage is achieved by determining new locations of VTS subject to budget limitation. The problem can be modeled as a binary integer program and it provides an optimal solution for new VTS locations to be constructed under the consideration of the currently located VTSs in Korea.
Sphere-packing problem은 주어진 공간에 가능한 한 많은 구(sphere)를 채울 수 있는 배열을 찾는 문제이고 covering problem은 이에 쌍대적인 최적화의 문제로 코딩이론에 적용된다. 본 논문에서는 이진 코드이론에서의 가중치(weight)와 해밍거리(Hamming distance)에 대한 개념을 부울 대수(Boolean algebra)의 개념으로 일반화한다. 부울 대수에서의 가중치와 이를 이용하여 거리함수를 정의하고, 이들의 기본적인 성질들을 밝힌다. 또한, 부울 대수에서의 sphere-packing bound와 Gilbert-Varshamov bound의 정리를 증명한다.
트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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