무기할당 문제(Weapon Target Allocation : WTA)는 전형적인 NP-Complete 문제로 공중에서 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이러한 NP-Complete 문제들은 주로 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 최적해를 찾는다. 유전자 알고리즘은 대표적인 휴리스틱 알고리즘으로 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보여주는 휴리스틱 알고리즘이다. 유전자 알고리즘의 단계 중에 population 초기화는 최초 염색체를 결정하는 문제로 유전자 알고리즘의 해의 질을 높일 수 있고, 탐색성능을 높일 수 있으나 많은 연구가 이루어지고 있지 않는 분야이다. 따라서 본 논문에서는 WTA 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 population 초기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 초기화할 때 WTA 문제 도메인의 특성을 반영하고, 우성유전자를 상속받는다. 또한, 문제 공간에서의 탐색 공간을 넓게 선정하여 질이 좋은 해를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 다른 알고리즘과의 다양한 속성의 비교분석 및 실험을 통해 성능을 분석하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 WTA 문제 해결에서 다른 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. 특히, 제안하는 알고리즘은 문제 상황에 따라 RMI 수치를 조정하여 적응성 있게 적용할 수 있기 때문에, 문제의 상황이 다양한 WTA 문제 도메인에 적용하기 적합한 알고리즘이다.
TSP(Traveling Salesman Problem)는 N개의 도시가 주어질 때 어떠한 임의의 도시에서 출발하여 모든 도시를 단 한번만 방문하여 다시 출발지로 되돌아오는 여려 경로들 중 가장 짧은 거 리를 구하는 문제이다. 방문 도시수가 증가함에 따라 계산량이 기하급수적으로 증가하게 되는 문제로 인해 NP-Hard문제로 분류되며 유전자 알고리즘이 대표적으로 이용된다. TSP문제에 있어서 보다 우수한 결과를 얻기 위해 현재까지 다양한 연산자들이 개발되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 새로운 집단 초기화 방법과 순차변환 방법을 제안하여 기존의 방법들과 비교를 통해 성능 향상을 입증하였다.
이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다.
TSP(Traveling Salesman Problem)는 N개의 주어진 도시를 한번씩만 방문하여 다시 출발지로 돌아오는 여러 경로들 중 가장 짧은 거리를 구하는 문제로 유전자 알고리즘이 대표적으로 이용된다. NP-Hard문제로 분류되어 보다 우수한 결과를 얻기 위해 현재까지 다양한 연산자들이 개발되고 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 연산자들을 적용하여 보다 나은 해를 얻기 위해 새로운 집단초기화 방법과 순차변환 방법을 제안하여 기존의 방법들과 비교를 통해 성능 향상을 입증 하였다.
본 연구는 한일 수도권 신도시 및 신도시 내 주요 단지의 인구 구조와 고령화율에 대한 시계열적 변화 과정을 살펴보고, 고령화율이 높은 단지의 주택공급 특성 비교를 통하여 신도시 고령화에 영향을 미친 요소들에 대한 한일간 차이를 밝히고자 하였다. 일본의 다마뉴타운 초기에 개발된 공동주택단지를 중심으로 급격한 고령화가 진행 중에 있으며 단지의 최초 입주시기와 비례하여 고령화율이 증가하는 경향을 보이고 있다. 이는 초기 이주가구 중 임대주택 거주자일수록 주택의 협소함 등으로 인해 자녀세대의 세대분리 시점이 빠르게 나타나 고령화의 한 원인으로 작용하였기 때문이다. 한편 한국 분당신도시의 경우 학령인구의 지속적인 유입으로 수도권 및 서울보다 낮은 고령화율 및 고령화 속도를 유지하고 있으나, 일부 대형주택을 중심으로 부동산 거래 침체로 인해 고령화의 가능성이 높아지고 있다. 2010년 시점부터 중동신도시를 제외한 나머지 4개 수도권 1기 신도시에서 인구가 감소하는 추세로 전환되었고, 다마뉴타운 초기개발지구와 같이 내 외부적인 요인에 의해 특정시점부터 급속하게 쇠퇴하는 경우가 발생할 수 있으므로 단지 거주자들의 인구구성 변화 및 고령화 진행속도를 지속적으로 모니터링 할 필요가 있다.
본 연구는 통계청의 인구주택총조사 1985, 1995, 2005년 원자료를 이용하여 지역간 인적자본의 불평등 정도와 그 추이, 그리고 고령화가 이에 미치는 영향을 실증적으로 보여준다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 시군구의 인적자본의 절대수준은 증가하여 왔으나, 이들 지역의 상대적 위치는 크게 변하지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 도시규모가 클수록 대졸비중은 증가하는 것으로 나타났으며, 셋째, Berry and Glaeser(2005)의 모형에 따라 대졸비중의 격차를 초기 대졸비중으로 회귀 분석한 결과, 지역간 인적자본의 격차가 점점 확대되고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 시군구의 고령화 비중과 대졸비중은 매우 강한 음의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 지역간 고령화의 차이가 인적자본 격차를 얼마나 설명하는지를 가상의 시나리오를 이용하여 추정한 결과, 만약 지역간 고령화의 차이가 없었다면 지역간 인적자본의 격차는 상당히 줄었을 것으로 추정되었다.
파쇄, 탈수된 음식물 쓰레기를 양계가 사료로 섭취하고 배설한 계분에 제지슬러지를 혼합하여 21일간 부숙시킨 먹이를 줄지렁이 유충에게 급이하면서 줄지렁이의 생체량, 사망률, 환대발현률, 난포 생산수 및 음식물류 폐기물, 계분, 계분과 제지슬러지 혼합시료의 이화학적 성상을 조사하였다. 먹이 급이 10주후의 줄지렁이 생체량이 초기 생체량에 비해 5.7% 감소하였으며, 환대발현률이 매우 저조하고 산란이 전혀 이루어지지 않아 계분내의 염분이 지렁이의 성적 성숙을 저해하는 것으로 나타났다. 그러나 계분이 줄지렁이의 사망률에는 큰 영향을 미치지 않았다.
공단폐수슬러지를 퇴비화하여 농지이용가능성을 조사하기 위하여 수분조절제로서 톱밥 또는 왕겨를 첨가하여 혼합한 다음 소형퇴비화조에서 퇴비화과정중 온도, pH, 무기성분, 유기물 및 질소의 형태, 지방산, 미생물종 및 개체수 변화 등의 물질변화를 조사하였다. 공단폐수슬러지에 수분조절제로 톱밥 및 왕겨를 첨가하였을 경우 공히 퇴비화과정중 온도 및 $CO_2$발생량은 퇴비화 2일에 최고에 달하여 그후 서서히 감소하여 퇴비화 6일 후에는 실온과 비슷하였다. C/N율은 퇴비화가 진행됨에 따라 약간 증가하는 경향이었다. 그리고 pH는 퇴비화 초기에는 변화가 없었으나 그후 급격히 증가한 다음 서서히 감소하여 퇴비화 후기 pH는 약 8.7~8.8범위였다. 공단폐수슬러지에 수분조절제로 톱밥 및 왕겨를 첨가 하였을 경우 공히 퇴비화과정중 $P_2O_5$, $K_2O$, CaO, MgO 및 Fe함량 약간 증가하였으며 $SO_4$함량은 퇴비화 초기에 비하여 후기에 약 62~67% 증가되었다. 퇴비화과정중 ether추출물질, 수용성 polysaccharides, hemicellulose 및 cellulose는 감소하였고, resins 및 lignin은 큰 변화가 없였으며, 퇴비화과정중 총질소 및 유기태질소는 감소하였나 무기태 질소는 증가하였다. 퇴비화과정중 총지방산은 감소하였으며, 미생물개체수는 수분조절제의 종류, 미생물의 종류 및 퇴비화 기간에 따라 변화가 심하였다.
데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다
본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 자기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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