• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.827-834
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• 2003

기존의 RBF네트웍의 중심 결정에 관한 연구에서는 은닉중의 노드 수(즉 중심의 개수)가 결정되었다는 가정하에 그 위치만을 결정하는 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 RBF 네트웍 의 성능과 계산속도는 중심의 개수에도 민감하기 때문에, 중심 위치와 개수의 통합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 RBF 네트웍의 중심결정에 있어서 그 위치 뿐만 아니라 개수까지 동시에 고려하는 Two-Phase 알고리즘을 제안한다. Two-Phase 알고리즘은 두 단계로 구성된다 찻 번째 단계에서는 Bi-section 방법과 보정된 k-medoid 군집화 기법을 이용하여 네트웍의 최소 중심 개수와 위치를 결정한다. 두번째 단계에서는 RBF 네트웍의 weight를 결정하고 네트웍 설계를 마친다. 제안된 알고리즘을 다양한 수지 예제에 적용한 결과, 중심결정에 관한 기존의 알고리즘에 비해 더 적은 수의 중심으로 더 정확한 예측성능을 보임을 알 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제8권12호
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• pp.89-95
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• 1985

MRP System에서 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 하나의 인자는 우수한 Lot-Sizing rule의 선택과 발견이다. 널리 사용되고 있는 Lot-Sizing rule 들 중 Wagner-Whitin 알고리즘은 생산준비 비용과 재고 유지비용이 가변적일 경우 동적 로트크기 결정에 우수한 forward 알고리즘이다. 본 연구에서는 Wagner-Whitin 알고리즘의 중요 원리들을 응용하여 LDS 알고리즘이라 명명한 backward 알고리즘을 개발한다. 그리고 개발된 알고리즘을 Wagner-Whitin 알고리즘과 비교함으로 그 유효성을 테스트하고 backward 알고리즘이 가지는 계산상의 장점을 고찰한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.487-492
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• 2011

본 논문에서는 가장 단순한 구조를 가진 Nearest Prototype Classifier의 성능 개선을 위해 차분 진화 알고리즘을 적용하여 prototype의 위치를 결정하는 방법을 제안하였다. 차분 진화 알고리즘을 이용하여 prototype의 위치 벡터가 결정이 되며, 차분 진화 알고리즘에 의해 결정된 prototype의 class label을 결정하기 위한 class label 결정 알고리즘도 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.355-357
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• 2001

TFRC(TCF-friendly Rate Control) 혼잡제어는 연속적인 재생을 필요로 하는 멀티미디어 서비스를 위한 TCP-friendly 알고리즘이다. 이러한 TCP-friendly 알고리즘의 성능을 결정하는 가장 중요한 요인으로 기존 TCP 혼잡제어 알고리즘을 이용하는 트래픽과의 전송대역폭에 대한 공정성(fairness)이다. TFRC 혼잡제어 알고리즘에서는 이러한 공정성을 만족시키기 위하여 TCP를 모델링한 식에 의하여 전송률을 결정한다. 그러나 TFRC 혼잡제어는 혼잡이 심한 네트워크 상황에서는 공정성이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 TFRC 혼잡제어알고리즘의 전송률 결정방법의 개선을 통하여, 높은 손실률을 보이는 혼잡한 네트워크상황에서 공정성이 떨어지는 문제를 해결한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.1065-1068
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• 2007

본 논문에서는 무선 멀티 홉 네트워크에서 시스템 성능을 높이기 위한 효율적인 핸드오버 결정 알고리즘을 제안한다. 기존의 핸드오버 결정에 대한 연구들은 대부분 싱글 홉 환경에서 이루어졌고, 802.16 환경에서 중요한 이슈가 되는 사용자의 QoS 요구를 고려하지 않고 있다. 제안하는 알고리즘은 기지국(BS)으로의 전송 시간을 기준으로 하는 경로 결정 방법과 전송 시간, 사용자의 QoS 요구, 기지국의 트래픽 로드를 입력 값으로 하는 퍼지 로직 기반(Fuzzy Logic based)의 핸드오버 알고리즘을 포함한다. 제안하는 핸드오버 결정 알고리즘은 802.16j 환경의 특성을 고려하였으며, 기존의 SINR 기반의 방식에 비해 전송 시간, 세션 당 핸드오버 횟수, 전송 끊김 횟수가 5%~30% 향상되는 결과를 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.929-935
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• 2017

일반적으로 수중 센서 네트워크에서 모든 센서 노드는 위치가 결정된 앵커 노드를 이용하여 자신의 위치를 결정한다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크에서 모든 센서 노드의 위치를 결정하기 위해 최소의 수를 가진 앵커 노드를 결정하기 위한 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가함에 따라 앵커 노드의 수를 결정하는 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 밀집도가 높은 네트워크에서 적정한 시간 내에 최소의 앵커 노드수를 결정하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최소 앵커 노드의 수와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 5-10% 우수함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1-17
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• 2011

분산 이기종 컴퓨팅 시스템의 성능은 입력 그래프인 방향성 비순환 그래프DAG)를 스케줄링 하는 알고리즘의 성능에 따라 좌우된다. 그러나 분산 이기종 컴퓨팅 시스템에서의 태스크 스케줄링은 NP-complete 문제로 휴리스틱 방법으로 접근해야한다. 태스크 스케줄링 알고리즘은 우선순위 결정 단계와 프로세서 할당 단계로 구성되며, 많은 연구들이 두 단계를 함께 고려하고 있다. 본 논문에서는 태스크 우선순위 결정 단계에 초점을 맞추어 태스크 복제 기반 프로세서 할당 방법에 최적화된 태스크 우선순위 결정 알고리즘인 WPD 알고리즘을 제안한다. 제안하는 WPD 알고리즘의 성능 분석을 위해 태스크 복제 기반 프로세서 할당 방법을 사용하는 기존의 태스크 스케줄링 알고리즘인 HMPID, HCPFD, HCT 알고리즘의 프로세서 할당 단계에 본 논문에서 제안하는 WPD 알고리즘을 결합하여 성능을 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 WPD 알고리즘이 기존 태스크 우선순위 결정 방법에 비해 태스크 복제를 더욱 효율적으로 사용하여 HCPFD 알고리즘보다 9.58%, HCT 알고리즘보다 1.31% 성능 향상이 있는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.96-105
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• 1998

소프트웨어 재사용 분야에 있어서 우선적으로 연구되어야할 부분은 소프트웨어 부품의 품질 보증에 관한 연구이다. 그러나 기존의 연구들은 사용자 요구의 복잡, 다양화와 소프트웨어 복잡도증가등과 같은 변화하는 환경에 능동적으로 대처하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 재사용되고 있는 부품들, 정량적인 척도을과 분류 기준들을 이용하여 변화하는 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 적응성이 있는 재사용성 결정 알고리즘 생성 모델을 제안한다. 이 모델은 적응성 있는 재사용 결정 알고리즘을 찾기 위해서 데이터의 숨겨진 패턴들을 발견하는 효율적인 알고리즘을 제고？는 러프 집합 이론을 이용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.194-199
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• 2006

본 논문에서는 불확실한 환경 상에서의 의사결정 알고리즘인 "Case-based Decision Theory" (CBDT) 알고리즘을 dynamic하게 연동되는 연속된 의사결정 문제에 대하여 강화학습의 대표적인 Q-learning의 강화기법을 응용하여 확장한 새로운 의사결정 알고리즘 "Dynamic CBDT"를 제안하고, CBDT알고리즘에 대한 Dynamic CBDT의 효율성을 테트리스 실험을 통하여 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.324-333
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• 2001

본 논문에서는 가우시안 혼합모형을 이용한 새로운 칼라 영상의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 EM 알고리즘의 문제점인 국부적 최대값의 문제를 해결하기 위하여 최대 엔트로피의 원리를 이용하는 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 소개하였고, 여러 색상들로 구성된 영상에 대하여 가우시안 혼합모형을 가정하였으며, 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 사용하여 이들의 모수를 추정하는 방법을 알아보았다. 또한 혼합모형에 성분의 수를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였으며 선택된 최적의 혼합모형을 사용하여 각 화소에 대한 사후확률을 계산하고 이들의 최대값을 이용하여 영상분할을 실시하였다. 결정적 어닐링 EM 알고리즘이 기존의 EM 알고리즘보다 혼합모형의 모수를 더 정확하게 추정한다는 것과 혼합모형의 성분의 수를 결정하는 제안된 방법의 성능을 실험결과를 통하여 고찰하였고, 또한 두 가지 실제 영상을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 영상을 더 효율적으로 분할 할 수 있음을 보였다.