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NTIS 바로가기한국전산유체공학회지 = Journal of computational fluids engineering, v.19 no.3 = no.66, 2014년, pp.29 - 36
이학민 (한국과학기술원 항공우주공학과) , 유재관 (LIG 넥스원) , 안상준 (한국과학기술원 항공우주공학과) , 권오준 (한국과학기술원 항공우주공학과)
In the present study, an aerodynamic design optimization of UAV rotor blades was conducted using a genetic algorithm(GA) coupled with computational fluid dynamics(CFD). To reduce computational cost in making databases, a function approximation was applied using artificial neural networks(ANN) based ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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무인항공기의 활용도는 점차 어떻게 변화하였습니까? | 최근 무인항공기에 대한 기술의 발전과 수요 증대로 인하여 다양한 형태의 고성능 무인항공기가 개발되고 있다. 초창기에 무인항공기는 주로 군사적 목적으로 위험지역의 감시, 정찰 등에 활용되어졌으나, 최근에는 물자수송, 인명구조, 농업용 등 공공 및 상업용으로 그 쓰임새가 확산되고 있는 추세이다. 무인항공기는 형태나 크기, 고도, 성능, 기능별로 다양하며, 틸트로터, 터보프롭엔진 등 다양한 추력원을 이용하여 운용된다. | |
유전 알고리즘이란 무엇입니까? | 유전 알고리즘[11]은 열성인자는 도태되고 우성인자만이 살아남는다는 자연계의 진화이론에 기본을 두고 있는 전역 최적화 기법이다. 이 기법은 풀고자 하는 문제에 대해 이미 알고 있는 일정 수의 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 후에 이들을 선택(Selection), 교배(Crossover), 변이(Mutation) 등의 과정을 통하여 점차적으로 더 좋은 해들을 얻을 수 있는 개체들을 만들어 낸다. | |
유전 알고리즘 방법에는 2가지가 있는데 각각의 특징은 어떠합니까? | 유전 알고리즘 방법에는 2진법 기반의 방법과 실수 표현방법이 있다[12]. 2진법 기반의 하는 유전 알고리즘의 경우, 전통적으로 많이 사용되었으나 다차원, 고 정확도의 수치해석 문제에 적용 시 어려움이 있다. 또한 설계변수의 실수 크기가 큰 경우, 스트링 구성에 있어 매우 큰 스트링을 구성하므로 컴퓨팅 리소스의 문제 혹은 최적화 도축을 위한 반복 계산 횟수가 증가하는 단점이 있다. 이에 비해 실수 표현 방법의 유전 알고리즘의 경우, 실수 한 개로 한 개의 유전자를 표현함으로써 수의 크기 개념을 연산에 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 본 연구진은 실수 표현방법의 유전 알고리즘 방법을 이용하였다. |
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