최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A{\ast}$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 다음과 같은 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 생성 방법이 다른 추상 그래프의 성능을 평가 하였다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱의 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색 성능 측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
차량 항법 시스템에서의 경로 탐색은 두 지점 간 최단 경로 탐색을 위한 알고리즘을 이용해서 이루어질 수 있다. 다양한 최단 경로 탐색 알고리즘들에 대한 성능 평가는 알고리즘의 적용 분야에 따라 제각기 달라질 수 있는데 차량 항법 시스템에서는 선정된 경로의 정확성과 경로 탐색에 소요되는 시간이 통합적으로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 다양한 경로 탐색 알고리즘들 중에서 차량 항법 시스템의 경로 안내에 최적의 알고리즘을 판단하기 위하여 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘들의 성능을 비교 측정하였다. 시뮬레이션은 실용성을 위하여 실제의 디지털 도로 지도 데이터 베이스를 이용하여 실시하였다. 실험 결과에 의하면 양방향 탐색을 이용한 Bi-directional Dijkstra 알고리즘과 양방향 탐색과 경험적 탐색 방법을 함께 이용한 Modified Bi-directional A${\ast}$ 알고리즘이 다른 알고리즘들에 비해 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.
본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹 등 여러 분야에서 그래프 구조 데이터가 널리 사용됨에 따라 대량의 그래프 데이터에 대한 효과적이고 효율적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존 키워드 기반 검색 방법들은 대부분 주어진 질의에 대한 연관도만을 고려하여 결과를 구한다. 그러나 이런 방법은 질의 연관도는 높지만 콘텐트 노드들을 공유하는 유사한 결과들이 함께 선택될 가능성이 높다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 키워드 질의에 대한 답 트리에 포함된 콘텐트 노드들의 유사성을 제어하여 콘텐트 노드가 다양한 답 트리들을 구하는 top-k 검색 방법을 제안한다. 다양한 답 트리 집합의 기준을 정의하고, 다양한 top-k 결과 집합을 구하기 위한 두 가지 방법으로 점진적 나열 알고리즘과 A⁎ 탐색 기법을 이용한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 설계한다. 또 휴리스틱 탐색의 성능을 높이기 위한 개선 방법을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 탐색 방법이 질의 연관성뿐만 아니라 콘텐트 노드들의 상이도가 높은 다양한 답 트리들을 효율적으로 구할 수 있음을 보인다.
구조물이 대형화되고 복잡해짐에 따라 구조물 내부에서 사고가 발생하였을 경우 많은 인명 피해가 발생하고 있다. 기존에는 안내방송 및 화재경보 비상벨, 비상 유도등과 같이 소리와 빛으로 현재 위치에서 안전한 곳으로 대피하라는 개략적인 신호만 줄 뿐 적절한 탈출 경로를 선택함에 있어서 도움을 주지는 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 경로탐색 방안이 제안되어 왔지만 다양한 위험요소에 대한 고려나 탐색성능의 문제로 인해 실제 시스템에 적용하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 위험요소를 능동적으로 감지하고 $A^{\ast}$알고리즘을 이용하여 가장 적합한 경로로 유도할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 구조물 내 재난 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였다.
그레이팅(grating) 생산 공정에서 절단공정은 패널(panel)을 원하는 형태의 그레이팅으로 절단하여 제품을 생산한다. 실제 절단이 이루어지기 전에 절단 계획을 생성하는데, 이것은 절단 대상이 되는 그레이팅들의 배치 방법을 결정한다. 이 계획은 제품의 생산비용의 증감에 중요한 역할을 한다. 절단 계획의 생성은 2차원 절단 문제와 유사하다. 본 논문에서는 금속 그레이팅 생산 공정의 절단 계획에 대하여 연구하고 인공지능 탐색 방법 중 하나인 $A{\ast}$ 알고리즘을 계획 생성에 적용한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 자재의 손실을 기준으로 제안된 방법과 기존의 방법을 비교 평가 하겠다.
천연물 유래 기능성 물질 탐색의 일환으로 녹차 추출물의 산업적 적용을 용이하게 하기 위하여 감마선 조사를 병용하여 추출물의 색도 및 라디칼 소거능을 확인하고, 이 추출 파우더를 돈육 패티에 적용하여 항산화, 색도 및 관능검사를 통해 기호도를 조사하였다. 생리활성을 가지는 녹차 잎 추출물의 라디칼 소거능은 $68.2\%$를 나타냈으며, 20 kGy로 조사했을 경우 비조사구와 큰 차이를 나타내지 않았다. 또한, 감마선조사에 의한 색도의 변화는 감마선 조사 후 $L^{\ast}-value$는 증가했고, $a^{\ast}$- 및 $b^{\ast}-value$는 감소하는 것으로 확인되었다. 또한, 녹차 잎 추출 파우더를 돈육 패티에 적용해본 결과 비첨가구에 비해 라디칼 소거능 및 지질 산화를 지연시키며, 조사된 녹차 잎 추출 파우더를 첨가한 돈육패티가 비첨가구 혹은 비조사된 녹차 잎 첨가구에 비해 저장 기간에 따라$L^{\ast}-value$가 높게 나타났다. 또한, 모든 처리구에서 관능적으로도 큰 차이를 보이지 않았다 그러므로 천연물 유래 녹차 추출물 파우더는 돈육 패티의 기능성 첨가제로서 우수하며, 감마선 조사는 녹차 잎 추출 파우더의 산업적 적용을 용이하게 하는 방법 중의 하나라고 사료된다.
본 논문에서는 지능형 선박의 실시간 장애물회피를 위한 충돌회피시스템을 논한다. 다른 무인자율항체들의 충돌회피시스템과는 달리 지능형 선박의 충돌회피시스템은 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피뿐만 아니라 해양을 항해하는 모든 선박이 준수해야하는 국제해상충돌예방규칙(COLRECs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea)을 반영해야한다. 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피라는 일반적인 충돌회피시스템의 목표를 달성하기 위해 BK-곱에 기반한 휴리스틱 탐색기법을 채용하며, 또 다른 목표인 COLREGs의 준수를 위해 충돌회피를 위한 규칙을 적용하는 지식기반시스템을 채용한다. 제안된 충돌회피시스템의 성능검증을 위해 COLREGs에 명시된 여러 가지 조우상황을 설정한 시나리오를 이용하여 최적성과 안정성 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 $A^{\ast}$ 탐색기법과 비교한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 충돌회피시스템이 지능형 선박의 실용적이고 효율적인 실시간 충돌회피시스템으로 적합함을 확인하였다.
시호내에 존재하는 간장기능증진에 효과적인 기능성 물질의 소재를 탐색하기 위한 기초연구의 일차실험으로 $CCl_4$에 의해 간장을 손상시킨 흰쥐에게 MeOH 시호추출물을 수준을 달리 하여 급여한 후 간 손상 치유 및 기능회복에 미치는 영향을 처리군 간에 비교, 검토했다. 그 결과, 혈중 AFP및 Total protein량은 시호추출물처리에 의해 감소했다 그러나 혈중 Albumin의 농도는 일정한 경향을 보여주지 않았다. 혈중 AST와 ALT의 활성치는 시호처 리 군에서 하락하였다. 혈중 ALP와 LDH의 활성치는 시호첨가군에서 감소했다 그러나 ${\gamma}$-G7의 활성치는 처리군간에 일정한 경향을 나타내지 않았다. 혈중 Total cholesterol과 Triglyceride량은 전 처리 군에서 유의한 차이를 보여 주지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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