Recent advances in computer technology have made it possible to solve numerous challenges but require faster hardware development. However, the size of the classical computer has reached its physical limit, and researchers' interest in quantum computers is growing, and it is being used in various engineering fields. However, research using quantum computing in structural engineering is very insufficient. Therefore, in this paper, the characteristics of qubits, the minimum unit of quantum information processing, were grafted with the crow search algorithm to propose QCSA (quantum crow search algorithm) and compare the convergence performance according to parameter changes. In addition, by performing the optimal design of the example truss structure, it was confirmed that quantum computing can be used in the architectural field.

이동 물체의 전역 경로 탐색에 있어 출발지점과 도착지점은 반드시 필요한 조건 중 하나이다. 선박의 경로 탐색에 있어 도착 가능 지점은 부두 이외 선박의 입출항 전 대기 장소 및 선박 수리 등 다양한 목적으로 이용되는 정박지(Anchorage)도 포함될 수 있다. 이 러한 정박지는 연안 해역 환경에 따라 특정 형태로 설계된 공간으로 경로 탐색을 위한 도착지점은 선박이 정박을 위한 투묘 지점이라고 볼 수 있다. 이에, 본 연구에서는 샘플링 기반 탐색 알고리즘 중 PRM 및 계산 기하학 알고리즘을 통해 정박지라는 특정 공간에 대해 다른 선박이 점유하지 않는 공간 탐색을 통한 투묘 지점 산출 방법을 제시하였다. 또한, 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 국내 목포항 11번 정박지를 대상 해역으로 선정하고 시뮬레이션을 수행한 결과 다른 선박이 점유하지 않는 공간에 대해 투묘 지점을 탐색할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 선박의 의사 결정 및 VTS의 정박지 관리를 위한 지원 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇 도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순 찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리 즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데 이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용 하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까 지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료 된다.

충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.

다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할 거라 기대된다.

이 논문에서는 다중 재난을 고려한 복합 구조제어 시스템의 최적 설계방법을 제시한다. 한 가지 유형의 위험에 대해 하나의 시스템이 설계되는 전형적인 구조제어 시스템과는 달리, 구조물의 지진 및 바람에 의한 진동응답을 저감하기 위해 능동 및 수동제어 시스템에 대한 동시 최적 설계방법을 제안하였다. 수치 예로서, 30층 빌딩 구조물에 설치된 30개의 점성 댐퍼와 복합형 질량 감쇠기에 대한 최적 설계문제를 보였다. 최적화 문제를 풀기 위해 자체적응 화음탐색(harmony search, HS)알 고리즘을 채택하였다. 화음탐색 알고리즘은 사람이 연주하는 악기의 튜닝 과정을 모방한 전역 최적화를 위한 메타 휴리스틱 진화 연산방법의 하나이다. 또한 전역 탐색 및 빠른 수렴을 위해 자가적응적이고 동적인 매개변수 조정 알고리즘을 도입하였다. 최적화 설계 결과, 능동 및 수동 시스템이 독립적으로 최적화된 표준적인 복합제어 시스템에 비해 제안한 동시 최적제어 시스템의 성능과 효율성이 우수함을 보였다.

In the construction of a white LED, the region of the red emission is a very important factor. Red light emitting materials play an important role in improving the color rendering index of commercial lighting. These materials also increase the color gamut of display products. Therefore, the development of novel phosphors with red emission and the study of color tuning are actively underway to improve product quality. In the present study, heuristic algorithms were used to search for phosphors capable of increasing the color rendering index and color gamut. Using a heuristic algorithm, the phosphors that were identified were SrGe4O9:Mn4+ and BaGe4O9:Mn4+. Emission spectra study confirmed that these phosphors emit light in the deep red wavelength region, which can fulfill the requirement for the improvement in color rendering index and color gamut for a white LED.

This paper aimed at modeling a fine triangular grid for network dome by using Harmony Search (HS) algorithm. For this purpose, an optimization process to find a fine regular triangular mesh on the curved surface was proposed and the analysis program was developed. An objective function was consist of areas and edge's length of each triangular and its standard deviations, and design variables were subject to the upper and lower boundary which was calculated on the nodal connectivity. Triangular network dome model, which was initially consist of randomly irregular triangular mesh, was selected for the target example and the numerical result was analyzed in accordance with the HS parameters. From the analysis results of adopted model, the fitness function has been converged and the optimized triangular grid could be obtained from the initially distorted network dome example.

본 연구는 지하철 로비공간을 대상으로 한 주시실험을 통해 공간정보의 본능적 시선탐색과정에서 나타나는 주시특성에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석하였다. 주시기간 구간별 분석에서 주시시간이 오래 경과할수록 주 사유형 횟수가 증가하고 있었는데, 오래 주시할수록 주시단절이 많이 일어난 것으로 해석이 가능하며, 주시에 따 른 피로나 활발한 탐색이 자연스러운 공간탐색과정에서 일어나는 과정에서 화상범위를 벗어나는 경우가 많았던 것으로 보인다. 또한 시간구간의 변화에 따른 주사유형의 변화를 추세선으로 살펴본 결과, ｢집중｣은 시간구간의 증가와 함께 가파른 증가, ｢대각․수직｣은 완만한 증가를 보이는 반면, ｢순환․혼합․수평｣은 감소 경향을 보이 고 있다. 공간을 주시한 피험자의 주시데이터에는 다양한 시각정보가 포함되어 있는데, ｢주의집중｣에 나타난 주 사유형을 분석한 결과, 이상과 같은 의미 있는 결론을 도출할 수 있었다. 이러한 주사유형의 증감특성은 시간의 경과에 따른 주사경향을 파악함에 있어 기초자료가 될 수 있다.

Recently, the optimisation of end-of-life (EOL) product remanufacturing processes has been highlighted. In particular, computer remanufacturing becomes important as the amount of disposed of computers is rapidly increasing. At the computer remanufacturing, depending on the selections of used computer parts, the value of remanufactured computers will be different. Hence, it is important to select appropriate computer parts at the reassembly. To this end, this study deals with a decision making problem to select the best combination of computer parts for minimising the total remanufacturing computer cost. This problem is formulated with an integer nonlinear programming model and heuristic search algorithms are proposed to resolve it.

In order to determine home delivery service routes, conditions specified for each parcel such as customer-assigned delivery times and parcel contents should be considered, so the conventional route search algorithms have some limits to be applied for home delivery services. In this study, a multi-purpose route searching algorithm is suggested in order to deal with every requirement of deliveries that vary in delivery distances, contents and appointed times. A simulation study to verify the performances of the system with example data of Seoul and Kyungki provinces shows that it significantly improves the customer satisfaction and the productivity of delivery businesses.

이 논문에서는 철근콘크리트 프레임 구조물을 대상으로 직접탐색기법을 도입하여 보다 개선된 유전자 알고리즘을 이용한 최적설계 기법을 제안하고 있다. 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 다양한 초기 가정 단면을 발생시키고, 이로부터 도출되는 각 설계 부재력 조건에 대해 미리 구성한 설계 단면 데이터베이스(DB)를 기반으로 회귀분석과 직접탐색을 이용하여 최적해를 도출한 후 여러 세대에 걸쳐 누적된 결과로부터 전역 최적해(global minimum)를 선택하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 유전자 알고리즘만을 이용할 경우 전역 최적해에 도달하기까지 수렴성이 떨어져서 그 결과 해의 적합도(Fitness)가 저하되는 단점을 보완하여 빠른 수렴성과 함께 최종해의 경제성에서도 향상된 결과를 보인다. 또한, 작용 하중 조건 하에서 전 부재가 최대의 효율로 저항함으로써 보다 경제적인 설계가 되도록 하기 위하여 비선형 해석을 수행하여 도출된 부재력을 바탕으로 설계 단면을 결정하였으며, 제안된 알고리즘을 예제 구조물에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.

경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용 기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path–finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.

몬테카를로 트리탐색은 최대우선탐색 알고리즘이며, 많은 게임 특히 바둑 게임에 성공적으로 적용되어 왔다. 삼목 게임에서 MCTS 간의 대국을 통해 성능을 평가하고자 했다. 첫 번째 대국 자는 항상 두 번째 대국자에 비해 압도적인 우위를 보였으며, 최선의 게임 결과가 무승부가 됨 에도 불구하고 첫 번째 대국자가 두 번째 대국자에 비해 우월한 이유를 찾고자 했다. MCTS는 반복적인 무작위 샘플링을 기반으로 하는 통계적 알고리즘이기 때문에, 특히 두 번째 대국자를 위해 전략을 요하는 시급한 문제를 적절히 대처하지 못한다. 이를 위해 전략적 MCTS(S-MCTS)를 제안하며, S-MCTS는 결코 삼목 게임에서 지지 않는다는 것을 보였다.