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 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

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.

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.

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

The genetic algorithm is investigated for parameters estimation of SED (storage - effective drainage) model from the Wi-stream watershed in Nakdong river basin. In the practical application of model, as a number of watershed parameters do not measure directly, it is desirable to make a good estimation from the known rainfall and runoff data. For the estimation of parameters of the SED model using the genetic algorithm, parameters of Green-Ampt equation(SM, Ks) for the estimation of an effective rainfall and initial storage(yin) used in SED model are obtained a regression equation with 5, 10, 20 days antecedent precipitation. And as a consequence of computation, the parameters were obtained to satisfy the proposed objective function. From the comparison of observed and computed hydrographs, it shows a good agreement in the shape and the rising limb, peak, falling limb of hydrograph, so the SED model using the genetic algorithm shows a suitable model for runoff analysis in river basin.

This thesis describes the design of a stabilized algorithm for shipboard satellite antenna systems which can enhance the tracking performance. In order to overcome some drawbacks of the conventional step tracking algorithm, the proposed algorithm searches for the best tracking angles using gradient-based formulae and signal intensities measured according to a search pattern. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated through simulation using real-world data.

관망해석 시뮬레이션과 유전자 알고리즘에 기초한 최적화 모형을 이용하여 최소비용의 배수관망을 설계하는 방법론이 개발되었다. 유전자 알고리즘은 추계학적 최적화 기법의 하나로, 비선형적이고 계산량이 많은 관망설계 문제에 적용하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 기존의 연구가 대부분 전체 관망의 신설 혹은 기존 관망의 병렬확장에만 적용하던 것에 비해 본 연구에서는 개발된 모형을 수지상(tree-type) 신설관 및 loop형 병렬증설관이 공존하는 시스템에 적용하

WGR 강우모형은 중규모 정도의 강우를 표현하기 위해 개발된 개념적인 모형으로 대기의 동역학적 특성과 강우의 통계학적 특성이 비교적 잘 반영된 모형이다(Waymire 등, 1984). 그러나 이 모형은 최대 18개의 매개변수르 가지며 모형의 구조가 강한 비선형성을 가지고 있어 매개변수 추정이 매우 어려운 문제로 남아 있다. 지금까지 각각 다른 지역의 강우에 대해 비선형 최적화 기법(non-linear programming; NLP)을 이용하여 매개변수를

본 연구에서는 대구광역시에 위치하고 있는 서변 펌프가압장에서 발생되는 수격압을 최소화하기 위해 사용되는 감압밸브와 공기밸브의 최적 위치결정과 감압밸브의 최적 열림정도를 도모하였다. 가압장에서 발생하는 펌프의 급정지에 기인한 수격현상은 특성선방법을 이용하여 모의를 하였다. 최적화 방법은 강력한 탐색능력을 가지고 있으며 특히 비선형 문제를 해결하는데 탁월한 성능을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 이용하여 실시하였다. 유전자 알고리즘의 계산결과는 감압밸브의 열

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색