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측정된 온도 데이터로부터 시간에 따라 온도가 변하는 미지의 열원을 추정하는 미지의 열원 추정 방법에 있어서,온도 센서를 통해 측정한 온도의 측정 데이터를 획득하는 단계;상기 측정 데이터를 기초로 상기 미지의 열원의 위치 및 시간에 대한 온도를 연산한 온도의 연산 데이터를 획득하는 단계;상기 측정 및 연산 데이터를 기초로 상기 미지의 열원에 대한 목적 함수를 설정하는 단계; 및DPSO-QI(Distributed Particle Swarm Optimization - Quantum Infusion) 기법을 통해, 상기 목적 함수의 최적해를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 목적 함수의 최적해를 산출하는 단계는,DPSO(Distributed Particle Swarm Optimization) 기법을 통해, 복수개의 입자로 구성된 군집에서 복수개의 이웃 입자를 선택하고, 상기 이웃 입자에 의해 각각 형성되는 복수개의 그룹으로부터 최적 위치인 를 산출하는 단계;QI(Quantum Infusion) 기법을 통해, 임의의 입자를 선택하여 생성되는 새로운 입자의 위치인 을 산출하는 단계;상기 및 를 기초로 를 산출하는 단계; 및상기 를 기초로 상기 목적 함수의 최적해를 연산하는 단계를 더 포함하는, 미지의 열원 추정 방법
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제 1항에 있어서,상기 는, 에 의해 산출되며,여기에서, 는 목적 함수, 는 이웃 입자의 개수인, 미지의 열원 추정 방법
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제 1항에 있어서,상기 은, 에 의해 산출되며,여기에서, 는 임의로 선택된 이웃 입자, 및 은 0과 1 사이에서 균일하게 분산된 난수(random number), , 은 creativity coefficient로서 사전 설정된 값이고, 는 각 입자를 k번 이동시키는 과정에서의 목적 함수의 값을 최소화시킨 각 입자의 최적 위치, 는 입자들의 평균 최적 위치인, 미지의 열원 추정 방법
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제 8항에 있어서,상기 는, 에 의해 산출되며,상기 는, 에 의해 산출되는, 미지의 열원 추정 방법
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제 1항에 있어서,상기 를 산출하는 단계는,상기 이 상기 보다 최적 위치인 경우에는 상기 을 상기 로 선정하며, 반대의 경우에는 상기 를 상기 로 선정하는 단계를 더 포함하는, 미지의 열원 추정 방법
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제 1항에 있어서,상기 목적 함수의 최적해는, 및 에 의해 연산되며,여기에서, 상기 은 inertia factor, 상기 은 cognitive scaling factor, 상기 는 social scaling factor로서 각각 사전 설정된 값이고, 상기 및 은 0과 1 사이에서 균일하게 분산된 난수(random number)인, 미지의 열원 추정 방법
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측정된 온도 데이터로부터 시간에 따라 온도가 변하는 미지의 열원을 추정하는 미지의 열원 추정 시스템에 있어서,온도의 측정 데이터를 획득하는 온도 센서부;상기 측정 데이터를 기초로 상기 미지의 열원의 위치 및 시간에 대한 온도를 연산하여 연산 데이터를 획득하는 온도 연산부;상기 측정 및 연산 데이터를 기초로 상기 미지의 열원에 대한 목적 함수를 설정하는 목적 함수 설정부; 및DPSO-QI(Distributed Particle Swarm Optimization - Quantum Infusion) 기법을 통해, 상기 목적 함수의 최적해를 산출하는 DPSO-QI부를 포함하고, 상기 DPSO-QI부는, DPSO(Distributed Particle Swarm Optimization) 기법을 통해, 복수개의 입자로 구성된 군집에서 복수개의 이웃 입자를 선택하고, 상기 이웃 입자에 의해 각각 형성되는 복수개의 그룹으로부터 최적 위치인 를 산출하는 tbest(티베스트) 산출모듈;QI(Quantum Infusion) 기법을 통해, 임의의 입자를 선택하여 생성되는 새로운 입자의 위치인 을 산출하는 offspring(오프스프링) 산출모듈;상기 및 를 기초로 를 산출하는 sbest(에스베스트) 산출모듈; 및상기 를 기초로 상기 목적 함수의 최적해를 연산하는 최적해 산출모듈을 더 포함하는, 미지의 열원 추정 시스템
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청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
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