구조최적화는 최근 CAD와 컴퓨터 기술이 발전하면서 구조설계부분에 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 30층의 강구조물을 대상으로 유한요소해석 및 어댑티브 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 이용하여 최적중량설계를 구현하였다. 최적설계는 모든 설계상수와 설계하중들이 주어졌을 때, 목적함수가 최소로 됨과 동시에 모든 설계제약조건을 만족시키는 설계변수를 결정하는 설계법이라고 정의할 수 있다. 최적설계 구현을 통해 건설 측면에 있어 성능 향상과 신뢰도 향상 효과를 가져 올 수 있을 것이다.

This study developed a surveillance robot for a ship. The developed robot consists of ultrasonic sensors, an actuator, a lighting fixture and a camera. The ultrasonic sensors are used to avoid collision with obstacles in the environment. The actuator is a servo motor system. The developed robot has four drive wheels for driving. The lighting fixture is used to guide the robot in a dark environment. To transmit an image, a camera with a pan moving and a tilt moving is equipped on the upper part of the robot. AdaBoost algorithm trained with 15 features, is used for face recognition. In order to evaluate the face recognition of the developed robot, experiments were performed.

본 연구에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 고등해석은 기하학적 비선형과 재료적 비선형을 동시에 고려한다. 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력 및 변위 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 최적설계 결과를 기존의 연구결과와 비교하여 그 타당성을 증명하였다.

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법

현재 국내에서 사용되고 있는 Talbot, Sherman, Japanese형 강우강도식은 매개변수추정이 용이하다는 장점이 있지만, 이원환 등(1993)과 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식에 비하여 정확도가 떨어지며 재현기간을 고려할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 매개변수 추정상의 어려움 때문에 널리 사용되지 않는 허준행 등(1999)이 제안한 강우강도식의 매개변수를 유전자알고리즘을 이용하여 추정하는 방법을 제시하였다. 기상청 22개 지점

본 연구는 다목적 유전자알고리즘을 이용하여 Tank 모형의 매개변수를 추정하는데 있어서 선호적순서화(preference ordering)를 적용한 연구로써, 목적함수의 개수가 여러 개인 경우에 발생할 수 있는 파레토최적화의 단점을 해결하기 위한 것이다. 최적화를 위한 목적함수는 모두 4가지를 사용하였으며, 선호적순서화를 통해서 구한 2차 효율성(2nd order efficiency)을 가지면서 정도(degree)가 3인 4개의 해 중에서 1개의 해만을

본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면

컨테이너 화물의 복합운송시스템 중에서 체화현상은 항만에서 가장 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 해상과 육상의 경계선에서 체선체화 문제를 발생시키는 컨테이너 크레인의 직업효율을 향상시키는 방법을 생각할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 가능한 범위에서 트롤리를 목표지점까지 빠르게 이동시키는 동시에 목표위치에서의 흔들림도 짧은 시간 내에 제어하는 문제를 다루고 있다. 제어 전략으로 설계된 구간에서 최적의 성능과 강인성이 보장되는 LQ 제어와 제약조건에서 최적화가 가능한 실수코딩 유전알고리즘을 결합한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기가 설정한 설계사양을 완벽하게 만족하는 것을 보임으로 그 유효성을 증명한다.

본 연구에서는 조이스틱을 이용하여 프로펠러와 타, 선수/선미 쓰러스터를 갖는 선박의 접이안을 위한 제어 알고리즘을 개발하였다. 조이스틱으로부터 전진 방향 및 회전 방향의 속도명령을 받아 전진 방향 및 회전 방향의 속도를 제어하는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 비선형 제어 알고리즘을 개발하기 위해 저속 조종수학모형을 사용하였다. 또한, 본 연구에서는 비선형 및 PID 제어기의 성능을 검증하기 위해 선박 접이안 가상 HILS(Hardware in the Loop Simulation) 프로그램을 구현하였다. HILS 프로그램은 LabWindow/CVI를 이용하여 개발하였으며, 사용자는 선박의 현재 위치와 원하는 궤적을 모니터를 통해 본 후 조이스틱을 이용하여 선박의 전진 방향 및 회전방향 속도를 제어함으로서 선박을 조종한다. 시뮬레이션 결과를 보면 비선형 제어기와 PID 제어기는 개루프 조이스틱 제어기보다 타와 쓰러스터의 입력 크기뿐 아니라 선박의 위치오차 면에서도 우수한 성능을 보였다.

피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 2~4배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.

FRP바닥판은 경량이기 때문에 신속한 시공이 가능하고, 고정하중을 경감시킬 수 있다는 장점이 있어 전 세계적으로 시공 실적이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 효과적인 FRP바닥판의 적용을 위하여 유한요소해석을 통하여 FRP바닥판을 구성하는 부재별 적정 형상비를 결정하였으며, 향후 FRP바닥판 설계시 기초자료로 활용할 수 있도록 하고자 하였다. 또한, FRP의 이방적 재료 특성과 복잡한 제약조건을 고려한 FRP바닥판의 최적설계를 수행하였으며, 그 결과를 토대로 제안된 FRP바닥판의 기본 단면 형상에 대한 검증을 수행하였다

Mobile robots traveling on rough terrain need several algorithms to overcome obstacles. In this paper, we propose the step-type obstacle traversal algorithm to adapt the mobile robot with six arms and wheels to travel on rough terrain. Obstacle traversal is composed of two different stages: planning and control. In planning stage, the required joint torque of each arm as well as the interference between the wheels and the arms are analyzed to guarantee traversing obstacles. Control stage includes such steps as checking distance to obstacle, determining the height and length of obstacle, performing arm motion according to sensed torque data, and evaluating safety at every instance. The proposed algorithm is designed and implemented for CALEB 1 six legged robot developed in the laboratory and verified by simulation and experiment in outdoor environment.

본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인

본 연구의 목적은 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 우리나라에서 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량의 산정을 위하여 유전자 알고리즘이 내재된 일반화된 회귀신경망모형을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, 본 연구에서는 Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 본 연구를 통하여 최적 증발접시 증발량

This paper is concerned with the template-based face recognition from robot camera images with illumination and distance variations. The approaches used in this paper consist of Eigenface, Fisherface, and Icaface which are the most representative recognition techniques frequently used in conjunction with face recognition. These approaches are based on a popular unsupervised and supervised statical technique that supports finding useful image representations, respectively. Thus we focus on the performance comparison from robot camera images with unwanted variations. The comprehensive experiments are completed for a databases with illumination and distance variations.

본 연구에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 강뼈대 구조물의 직접설계시스템의 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 고등해석은 기하학적 비선형과 재료적 비선형을 동시에 고려한다. 직접설계 시스템의 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의해 나타난 결과를 다른 방법에 의한 것들과 비교해서 그 효율성을 증명하였다.

스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 클라이언트로 전송할 때 일련의 고정 비트율로 전송할 수 있도록 전송 계획을 세우는 것으로 이러한 스무딩 알고리즘에는 CBA, MCBA, MVBA, PCRTT 등이 있다. 그러나 이 알고리즘들에서는 GOP내에서 프레임들간의 바이트 수의 차이가 심한 경우에도 이 순서대로 전송 계획을 세우기 때문에 불필요하게 전송률이 변화되거나 급격하게 높은 전송률이 요구될 수 있다. 이는 네트워크 자원의 효율적 인 사용을 어렵게 할 수 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 빠른 시간안에 최적의 해를 찾을 수 있는 백트랙킹 방법을 이용하여 GOP 내에서 가장 완만하게 프레임의 바이트 수가 변화되는 프레임들의 순서를 검색하여 이 순서대로 전송 계획을 세우는 스무딩 알고리즘과 이를 위한 구조를 제안한다. 제안 알고리즘의 성능은 다양한 비디오 소스를 가지고 MVBA 알고리즘과 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 전송률 변화량을 비교 분석하여 평가한다.

게임의 발전에 따라 게임에 등장하는 NPC(Non-Player Character)들의 지능 또한 중요성을 더해 가고 있다. 단순히 이동하고 플레이어를 공격하기만 하는 수준을 넘어서 WPC들 역시 다양한 기술과 전술을 사용하는 것이 최근의 MMORPG 게임의 추세이다. 본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 롤플레잉 게임에 사용되는 캐릭터에게 학습 및 적응 능력을 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 지능 캐릭터가 얼마나 게임의 규칙과 전술을 잘 학습하고 적응하는지를 살펴보기 위하여 본 논문에서는 간단한 게임 모델을 제작하여 실험하였다. 캐릭터는 탱커(Tanker), 딜러(Dealer), 힐러(Healer)의 3가지 종류가 있으며, 지능 캐릭터 집단은 신경망과 유전 알고리즘으로 학습되고 FSM으로 움직이는 적 캐릭터 집단과의 전투를 통해 학습한다. 실험 결과 지능 캐릭터가 전투를 통해 자신과 적의 능력에 따른 적절한 전투 방식을 스스로 학습하고, 게임 규칙의 변화에 적응하는 것을 볼 수 있었다.