실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 똑같은 출발지와 목적지를 가지는 각각 다른 경로 즉, 직진이 많은 경로와 방향전환이 많은 경로를 비교하면 직진이 많은 경로가 더 빨리 도착할 수 있다. 이 논문에서는 기존에 방향전환에 대해 연구된 $TA^*$ 알고리즘 보다 방향전환횟수는 늘어나지만 탐색비용을 줄일 수 있는 $VTA^*$ 알고리즘을 제안한다. 방향전환을 고려하지 않은 $A^*$ 알고리즘, 방향전환을 고려한 $TA^*$ 알고리즘과 이 논문에서 제안하는 $VTA^*(n)$ 알고리즘을 비교하였다. 그 결과 $TA^*$ 알고리즘보다 탐색비용이 평균 7.31%가량 줄어들고, $A^*$ 알고리즘보다 방향전환 횟수는 27.95% 가량 감소되는 결과를 보였다.
계속적인 교통 흐름을 감안한 최적 경로 탐색 시스템은 목적지로 가기 위한 비용을 줄이기 위해 필요하다. 그러나 낮은 계산 능력을 가진 클라이언트에서 최적 경로를 탐색하는 것은 많은 비용을 요구한다. 따라서 적은 비용과 적절한 최적 경로를 탐색이 가능한 방법이 요구된다. 이 논문에서는 연산시간을 줄이기 위해 가변적인 휴리스틱을 이용하는 경로 탐색 기법을 새롭게 제안한다. 이들 휴리스틱은 하나의 사각형 영역인 그리드 내에 존재하는 자동차들의 평균속도의 변화에 의해 결정된다.
WDM 환형망은 동기식 환형망에 비해 가격과 용량에 있어 장점을 가지고 있다 그러나 각 노드에 파장을 할당할 때 서로 충돌하지 않고 개수가 최소가 되도록 해 주어야 한다 본 연구에서는 환형망의 트래픽이 full-mesh 가아니고 노드간 전송에 복수 개 파장이 요구될수 있는 상황에서 효과적으로 파장할당을 할 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안하고 기존 방식과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
세타조인은 데이터베이스에 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 질의 중 하나이다. 최근 처리해야 하는 데이터의 양이 증가함에 따라, 맵리듀스와 같은 분산 병렬 처리 프레임워크를 사용한 데이터베이스의 질의처리가 많이 연구되고 있다. 대표적인 연구로 M-Bucket-I 휴리스틱을 이용한 세타조인이 있으나, 이 알고리즘은 수행시간이 입력 데이터의 크기를 n이라 할 때, 각 레코드를 $r_{max}$개의 리듀서 중 어느 리듀서로 보낼지 정하는 리듀서맵핑을 구하는데 O(n)의 시간이 걸려 쉽게 사용할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 M-Bucket-I 휴리스틱을 개선하여, 같은 리듀서 매핑 결과를 내놓더라도 수행시간이 $O(r_{max}log\;n)$으로 보다 짧은 새로운 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험을 통하여 기존의 맵리듀스를 이용한 세타조인보다 성능을 10% 정도 향상시킬 수 있음을 보였다.
컴퓨터 게임 배경이 정교하게 표현되면서 그리드 기반으로 표현된 게임 맵에서 $A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 찾기는 전체 게임 성능을 저해하는 요인이 되고 있다. 셀 단위의 세밀한 표현으로 상태 공간이 커져 탐색 시간이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 정규 그리드로 표현된 컴퓨터 게임 배경을 꼭지점 리스트로 된 다각형 기반 맵으로 변환하고 다각형의 꼭지점에 대한 가시성 정보를 이용하여 효율적인 경로 찾기가 가능하게 하는 방법을 제안한다. 다각형 기반 맵으로의 변환은 오프라인으로 전처리하여 실시간 쿼리에는 영향을 미치지 않도록 하며 꼭지점의 가시성 정보를 이용하는 휴리스틱을 설계함으로서 추정의 정확도를 높여 경로 탐색 시에 방문하는 노드수를 획기적으로 감소시키도록 한다. 시뮬레이션에서는 제안한 방법들이 그리드 기반 방식의 장점을 유지하면서 탐색 공간과 탐색 시간을 효율적으로 감소시킴을 확인한다.
4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.
코로나19의 영향으로 사람들은 편리함, 건강 등에 관심을 두게 되었고, 이를 도와주는 IoT 기기의 사용량은 늘어나고 있다. 리소스가 제한적이지만 민감한 정보를 다뤄야 하는 IoT 기기들에 경량 보안요소를 내장하기 위해서는 경량 S-box의 개발이 필수적이다. 2021년 이전까지 경량 4-bit S-box는 휴리스틱 방법으로 개발하고, 더 큰 크기의 경량 S-box는 확장구조 혹은 같은 연산을 반복하여 개발하는 것이 일반적이었다. 그러나 2022년 1월, MISTY 확장구조로 생성한 S-box보다 더 좋은 차분 균일성(Differential uniformity)과 선형성(Linearity)을 갖는 8-bit S-box를 찾을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한 논문이 게재되었다[1]. 해당 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘은 AND 연산자를 한 개씩 추가하면서 S-box를 생성하는데, AND 연산자를 추가할 때마다 차분 균일성을 계산하여 원하는 기준에 도달할 수 없는 S-box를 사전에 제거하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 이 휴리스틱 알고리즘의 성능을 향상한다. 차분 균일성뿐만 아니라 또 다른 차분성질을 사용하여 사전제거하는 양을 늘리고, 선형성을 계산하여 사전제거하는 프로세스를 추가함으로써 차분안전성뿐만 아니라 선형안전성까지도 동시에 만족할 수 있게 한다.
기 구축되어있는 베이지안 네트워크에서 다이나믹한 환경 변화가 발생 할 때, 관련된 베이지안 네트워크의 파라미터는 새롭게 형성된 데이터의 패턴에 적응하여 새로운 파라미터로 변경되어야 한다. 이때, 새로운 파라미터는 베이지안 네트워크의 인과관계를 고려하여 변경되어야 한다. 본 논문에서는 Expectation Maximization(EM)알고리즘과 Meta-Heuristics 기법 중 하나인 Harmony Search(HS)알고리즘을 이용한 다이나믹한 파라미터 업데이트 프레임웍을 제안한다. 일반적으로, EM 알고리즘은 숨겨진 파라미터를 추정하는데 유효한 알고리즘이지만 지역 최적값에 수렴한다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Maximum Likelihood Estimator(MLE)의 파라미터가 글로벌 최적값을 지향하도록 하기위하여 메타휴리스틱 방법론의 하나인 HS를 적용한다. 제안된 방법은 EM 알고리즘의 단점을 보완하고 글로벌 최적값에 수렴하는 MLE의 파라미터를 추정하여 다이나믹하게 변화하는 환경에서도 사용 가능한 베이지안 네트워크의 학습 및 전파프레임웍을 제시한다.
개인화된 마케팅에서 고객 만족과 마케팅 효율을 최대화하는 것은 중요하다. 개인화된 캠페인이 수행됨에 따라 여러 캠페인이 동시에 수행되곤 한다. 이 논문에서 우리는 동시에 여러 개인화된 캠페인을 수행할 때 발생하는 중복 추천 문제를 제기한다. 이는 특정 고객에게 상당히 많은 양의 캠페인이 쏟아지게 되는 문제를 말한다. 이 이슈를 해결하기 위한 다중캠페인 할당 문제를 모델링 한다. 그리고 이 문제의 해결 방법으로 동적계획법을 비롯한 여러 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 필드 데이타의 실험을 통해 제기된 문제 모델의 중요성과 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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