The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples

The objective of this study is the development of a size and shape discrete optimum design algorithms, which is based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. This algorithms can perform both size and shape optimum designs of plane and space trusses. The developed fuzzy shape-GAs (FS-GAs) was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits on loads and serviceability. This study solves the problem by introducing the FS-GAs operators into the genetic.

Parallel Genetic Algorithms partition the whole population into several sub-populations and search the optimal solution by exchanging the information each others periodically. Distributed Genetic Algorithm, one of Parallel Genetic Algorithms, divides a large population into several sub-populations and executes the traditional Genetic Algorithm on each sub-population independently. And periodically promising individuals selected from sub-populations are migrated by following the migration interval and migration rate to different sub-populations. In this paper, for the Travelling Salesman Problems, we analyze and compare with Distributed Genetic Algorithms using different Genetic Algorithms and using same Genetic Algorithms on each separated sub-population The simulation result shows that using different Genetic Algorithms obtains better results than using same Genetic Algorithms in Distributed Genetic Algorithms. This results look like the property of rapidly searching the approximated optima and keeping the variety of solution make interaction in different Genetic Algorithms.

The objective of this study is the development of size discrete optimum design algorithm which is based on the GAs(genetic algorithms). The algorithm can perform size discrete optimum designs of space trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of space trusses and the constraints are limite state design codes(1998) and displacements. The basic search method for the optimum design is the GAs. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. This study solves the problem by introducing the GAs. The GAs consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. In the genetic process of the simple GAs, there are three basic operators: reproduction, cross-over, and mutation operators. The efficiency and validity of the developed discrete optimum design algorithm was verified by applying GAs to optimum design examples.

성능지수는 제어 대상이 되는 구조물의 응답과 제어기의 성능에 관한 가중함수로 구성되어 있다. 따라서 가중함수의 설계에 따라 성능지수가 변화되며 제어 효율이 달라진다. 본 논문에서는 최적 능동제어 알고리듬의 일종인 시간 영역에서의 성능지수를 고려한 LQR기법과 LQG기법 및 주파수 영역에서의 성능지수를 고려한 H기법에 대하여 동일한 가중함수를 적용하여 제어 성능인 제어율과 제어력을 비교하는데 목적을 두고 있다. 그러나, LQG기법은 모든 상태 변수를 알아야 하는 LQR기법의 한계를 극복할 수 있으며 LQR기법과 동일 수준의 제어율과 제어력을 보이고 있고 출력 제어라는 장점을 고려하면 현실적인 기법이라고 말할 수 있다. 마지막으로 구조물 응답과 제어기의 주파수 특성을 고려하여 주파수 필터의 가중함수를 설계하는 H기법을 분석하였다. H기법은 제어력을 저주파수 영역에 집중시킬 수 있기 때문에 구조물 응답을 효과적으로 제어할 수 있는 방법으로 분석되었다.

This paper studies the structure and reliability of homogeneous s-coherent multistate system. We describe efficiency of inclusion-exclusion algorithm and pivotal decomposition algorithm for reliability calculation of 2-states system which developed in (Lee 1999) ［10］. We extend our method, applied in ［10］, to the case when components of the system are given multi-states. As an application, the high pressure injection system of a pressurized water reactor is modeled as a multistate system composed of homogeneous s-coherent multistate subsystems. And Several examples are illustrated.

유전자 알고리즘(GA)은 어떠한 유형의 문제에도 적용가능하며 달리 방법이 없는 경우 최후의 수단으로 흔히 사용되는 방법이다. 강구조물 설계란 기본적으로 구조물을 이루는 부재로서 어떤 재료를 선택될 것인지를 결정하는 문제이다. 따라서 천문학적인 숫자의 설계가 존재하며 이들 중 최적의 설계를 탐색하는 것은 대체로 불가능한 일이다. 본 논문에서는 GA와 이와 관련된 여러 가지 기법들을 소개하고 강구조물 최적설계에 이들의 활용을 모색하였다. 작은 설계공간을 가지는 문제에서는 GA로 전역최적설계를 찾을 수 있었다. GA는 또한 연속변수 최적설계 문제에서도 최적설계를 찾았으며 구조물 최적설계에 적용될 수 있음을 보였다. 그러나 규모가 큰 현실문제에서는 GA가 최적 또는 최적에 근접한 설계를 항상 찾을 수 있을 것이라고 기대하기는 어려울 것으로 생각된다. GA에 G bit improvement를 추가하여 수행한 경우에 더 좋은 최적설계 결과를 보여주었으며 앞으로 이 부분의 연구가 활발해 질 것이다.

We may be given a set of observations with the classes or clusters. The aim of this article is to provide an up-to-date review of different approaches to classification, compare their performance on a wide range of challenging data-sets. In this paper, machine learning algorithm classifiers based on CART, C4.5, CAL5, FACT, QUEST and statistical discriminant analysis are compared on various datasets in classification error rate and algorithms.

다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.

Multiple U-typed production lines are increasingly accepted in modern manufacturing system for the flexibility to adjust to changes in demand. This paper considers multiple U line balancing with the objective of minimizing cycle time considering of moving time of workforce given the number of workstation. Like the traditional line balancing problem this problem is NP-hard. In this paper, we show how genetic algorithm can be used to solve multiple U line balancing. For this, an encoding and a decoding method suitable to the problem are presented. Proper genetic operators are also employed. Extensive computational experiments are carried out to show the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the algorithm is promising in solution quality.

최근 공학분야에서 다루어지고 있는 문제의 규모가 대형화하고 있으며 이러한 대형구조물의 구조설계는 부재의 강도설계 및 절점의 변위조절을 위하여 많은 수의 구조해석을 요구한다. 한 대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산 시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 대안으로 다수의 개인용 컴퓨터들을 네트워크로 연결하여 고성능 병렬연산시스템을 구성하고 이에 적합한 두 가지 형태의 분산구조방정식해법들을 반복법인 PCG 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 대형구조물을 위한 분산구조해석법은 구조해석 과정에 요구되는 각 컴퓨터 상호 간의 통신회수와 통신량을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 분산구조해석법의 성능은 대규모 3차원 트러스 구조물 및 144층 가새 튜브구조물의 구조해석에 적용하여 분석하였다.

겨울철 온실의 기본적인 열에너지원인 일사를 최대한 확보하도록 하는 은실의 지붕형상을 결정하기 위해 유전알고리즘 및 광투과율 전산모델을 이용한 최적화기법을 이용하여 설치지역, 피복재료특성, 온실의 기본치수등이 주어졌을 때 지붕경사각, 경간폭비의 최적조합을 결정할 수 있도록 하는 최적설계를 수행하였다. 수원지방에 위치한 경간폭 6m의 2연동 동서동 온실 및 단동 온실을 가정하여 최적화를 수행한 결과 경사각, 폭비 순으로 2연동, 단동 온실에 대해 각각 40.861≒40 。 / , 0.4806≒0.5, 37.490≒37 。 / , 0.7748≒0.78의 결과를 얻을 수 있었다. 광투과율 문제를 예로 적용해 본 결과 직접 전산모델을 호출하여 최적화를 수행하는 유전알고리즘의 기법은 온실환경의 해석을 위해 연구되어온 다양한 분야의 전산모델들을 종합적인 온실의 최적설계에 활용하도록 하는데 유용한 기법이 될 것으로 판단되었다.판단되었다.

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

This technical paper deals the practical transformation algorithms between several lunar reference frames which will be used for Korea pathfinder lunar orbiter (KPLO) flight operation. Despite of various lunar reference frame definitions already exist, use of a common transformation algorithm while establishing lunar reference frame is very important for all members related to KPLO mission. This is because use of slight different parameters during frame transformation may result significant misleading while reprocessing data based on KPLO flight dynamics. Therefore, details of practical transformation algorithms for the KPLO mission specific lunar reference frames is presented with step by step implementation procedures. Examples of transformation results are also presented to support KPLO flight dynamics data user community which is expected to give practical guidelines while post processing the data as their needs. With this technical paper, common understandings of reference frames that will be used throughout not only the KPLO flight operation but also science data reprocessing can be established. It is expected to eliminate, or at least minimize, unnecessary confusion among all of the KPLO mission members including: Korea Aerospace Research Institute (KARI), National Aeronautics and Space Administration (NASA) as well as other organizations participating in KPLO payload development and operation, or further lunar science community world-wide who are interested in KPLO science data post processing.

Purpose: The container terminal is an area that plays an important role in the country's import and export. As the volume of containers increased worldwide, competition between terminals became fiercer, and increasing the productivity of terminals became more important. Re-handling is a serious obstacle that lowers the productivity of terminal. There are two ways to reduce re-handling in the terminal yard. The first method is to load containers in terminal yards using effective carry-in algorithms that reduce re-handling. The second method is to carry out effective remarshalling. In this paper, the performance of various carry-in algorithms and various remarshalling algorithms are reviewed. Next, we try to find the most effective combination of carry-in algorithm and remarshalling algorithm. Research design, data and methodology: In this paper, we analyze the performance of the four carry-in algorithms, AP, MDF, LVF, RP and the four remarshalling algorithms, ASI, ASI+, ASO, ASO+. And after making all the combinations of carry-in algorithms and remarshalling algorithms, we compare their performance to find the best combination. To that end, many experiments are conducted with eight types of 100 bays through simulation. Results: The results of experiments showed that AP was effective among the carry-in algorithms and ASO+ was effective among remarshalling algorithms. In the case of the LVF algorithm, the effect of carrying in was bad, but it was found to be effective in finding remarshalling solution. And we could see that ASI+ and ASO+, algorithms that carry out remarshalling even if they fail to find remarshalling solution, are also more effective than ASI and ASO. And among the combinations of carry-in algorithms and remarshalling algorithms, we could see that the combination of AP algorithm and ASO+ algorithm was the most effective combination. Conclusion: We compared the performance of the carry-in algorithms and the remarshalling algorithms and the performance of their combination. Since the performance of the container yard has a significant effect on the performance of the entire container terminal, it is believed that the results of this experiment will be effective in improving the performance of the container terminal when carrying-in or when remarshalling.

This paper studied the collision detection of robot manipulators for safe collaboration in human-robot interaction. Based on sensor-based collision detection, external torque is detached from subtracting robot dynamics. To detect collision using joint torque sensor data, a comparative study was conducted using data-based machine learning algorithm. Data was collected from the actual 3 degree-of-freedom (DOF) robot manipulator, and the data was labeled by threshold and handwork. Using support vector machine (SVM), decision tree and k-nearest neighbors KNN method, we derive the optimal parameters of each algorithm and compare the collision classification performance. The simulation results are analyzed for each method, and we confirmed that by an optimal collision status detection model with high prediction accuracy.

과거 지진가속도계측기는 “지진·화산재해대책법” 제6조, 제7조에 따라 2010년 고시된 “지진가속도계측기 설치 및 운영기준”에 의거 시설물 관리주체가 설치 및 운영 되었다. 하지만 시설물 관리주체에서는 구조물별 가속도 관측을 수행하고 있으나 지진 발생 시, 이를 활용하지 않거나 최대 가속도 데이터만 저장, 이용하고 있는 실정으로 데이터의 활용도를 제고할 수 있는 방안 마련의 필요성이 제기되었다. 따라서 “지진가속도 응답신호를 활용한 공공시설 안전관리 기술개발” 연구를 통해서 지진가속도 응답신호 종합분석 시스템이 개발되었다. 하지만 안전성평가를 위한 연구는 “지진가속도계측기 설치 및 운영기준” 제9조에서 정의하는 9개항의 시설물 중 건축물에 해당하는 시설물에 제한적으로 적용되었기에 추가적인 연구가 필요한 실정이다.

본 연구는 CT를 이용한 지방측정(Fat measurement)에 반복 재구성법(IR)이 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 기존의 필터보정 역투영법(FBP)과 비교하여 고급 모델링 반복 재구성법(ADMIRE)은 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 한다. CT Fat measurement에 ADMIRE가 미치는 영향에 대해 알아본 결과 기존의 Filtered back projection과 비교하여 Visceral fat area, Subcutaneous fat area, V/S Ratio, Visceral fat area의 HU 그리고 Subcutaneous fat area의 HU는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 ADMIRE Strength가 커질수록 Visceral fat area의 Noise는 최대 12%, Subcutaneous fat area의 Noise는 최대 19% 감소하였다. 그리고 CT를 이용한 Fat measurement에서 내장지방과 피하지방 측정에 ADMIRE 알고리즘은 아무런 영향을 주지 않았다.