• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.309-316
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• 2004

본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38％의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50％의 향상된 결과를 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.157-164
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• 2023

본 논문은 NP-완전 문제로 분류된 기업 세금 구조 최적화 문제를 O(n²)의 다항시간으로 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 목적지(T)인 본사 노드를 레벨 1으로, 세금코드 범주 T_e=1, 4, 3, 2의 노드들을 레벨 2,3,4,5 순서로 배치하였다. 원천(S)-목적지(T)의 최대세금감면 경로를 찾기 위해, 첫 번째로 노드 u에서 v 노드로 송금 시 u 관점에서 부과되는 유출 과세(r_w(u, v))를 최소화시키는 방법으로 _minr_w(u, v)의 호를 연결하였다. 이 결과 모든 S로부터 T까지의 신장트리를 구성하여 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로, v 관점에서 자국에 유입되는 이익금에 대한 외국 소득세(r_fi)를 최소화시키는 _minr_fi(u, v)의 대체 경로를 찾아 두 경로 중 최대 세금감면 경로를 선정하였다. 제안된 휴리스틱 알고리즘을 10개의 벤치마킹 데이터에 적용한 결과 선형계획법이나 메타휴리스틱의 일종인 Tabu 탐색 법에 비해 보다 최적의 결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.105-111
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• 2004

Traveling Salesman Problem(TSP)을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을, TSP에 적용하였을 때, 정점과 정점사이의 가중치를 효율적으로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 TSP의 정점과 정점 사이의 가중치를 효율적으로 표현하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 TSP에 적용하였고, 그 결과 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘보다 가변길이의 DNA 코드와 간선의 가중치를 효율적으로 표현할 수 있었다. 또한 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50% 정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 최단경로를 탐색할 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.276-284
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• 2011

본 연구는 철도 네트워크에서의 통행배정 모형에 관한 것이다. 기존의 통행배정모형은 주로 도로 혹은 도시 대중교통 네트워크에 초점을 둔 연구로서, 최적전략 기반 통행배정 모형을 비롯한 대부분의 통행배정 모형 이 지역간 철도 네트워크에 대해서는 비현실적인 수요를 생성한다고 알려져 있다. 특히 KTX개통 이후, KTX가 포함된 환승경로를 이용하는 승객이 점차 증가하는 추세이며, 이러한 KTX가 포함된 환승 경로 및 스케줄이 지속적으로 개선되고 있다. 본 연구는 환승을 고려한 새로운 다항로짓 기반 통행배정 모형을 제시한다. 특히 본 연구에서 제시하는 모형은, 통행 시간, 경로의 최소 운행횟수, 환승 저항 등 다양한 변수가 포함된 효용함수가 주어져 있을 때, K개의 최대 효용을 갖는 경로를 탐색하는 알고리즘을 포함하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.59-68
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• 2011

최적침투경로 분석은 GIS 기술을 군사적 목적을 위해 유용하게 사용할 수 있는 대표적인 분야 중 하나이다. 그러나 군사목적의 최적경로분석은 일반적인 최적경로분석이 네트워크 데이터에서 이루어지는 것과는 달리 래스터 데이터에서 이루어져야한 필요가 있으며, 래스터 데이터에서의 연산량은 네트워크 데이터를 사용할 때에 비해 급격히 증가하기에, 연산량은 많으나 일반적으로 네트워크 데이터에서 최적경로 탐색을 위해 사용되는 Dijkstra 알고리즘과 같은 방법을 적용시키기 어렵게 만든다. 따라서, 본 연구에는 최적화문제에서 우수한 성과를 거둔 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 최적경로분석에 적용시켜 문제를 해결하고자 하였다. 이를 위해 최적침투경로를 적의 탐지에 발각될 확률을 최소화 시킬 수 있는 경로로 결정하고, 래스터 데이터에서의 침투경로분석에 적합한 2차원 2진 배열 (2D binary array)형태의 유전자형 및 이들의 교차(crossover) 및 변이(mutation) 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 대한 실험은 개체집단의 크기를 500, 1000, 2000, 3000으로 증가시켜가며 각각의 경우에 대해 30번씩 실험을 수행하였다. 실험결과 세대가 거듭될수록 평균 누적탐지확률이 안정적으로 감소하며 성공적으로 최적침투경로를 찾아 수렴하였으며, 개체집단의 크기가 커질수록 그 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.425-430
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• 2007

Mobile Ad hoc Networks(MANET)는 구조 특성상 경로 구성을 위해 필요할 때마다 경로 구성 메시지를 브로드캐스팅하여 경로 정보를 얻는 것이 경로 정보를 계속 유지하고 있는 것보다 효율적이다. MANET의 라우팅 프로토콜 중 하나인 AODV에서 소스 노드는 목적지 노드를 효율적으로 찾기 위해 Expanding Ring Search(ERS) 알고리즘을 사용한다. ERS 알고리즘은 네트워크의 혼잡을 줄이기 위해 네트워크 전체를 대상으로 RREQ 메시지를 브로드캐스팅하는 것이 아니라 소스 노드는 목적지 노드로부터 타이머가 만료될 때까지 RREP 메시지가 도착하지 않는다면 TTL 값을 점차적으로 늘이면서 RREQ 메시지를 브로드캐스팅한다. 기존의 AODV는 고정적인 NODE_TRAVERSAL_TIME 값을 사용하기 때문에 목적지 노드를 찾는데 많은 비용이 소요된다. 본 논문은 기존의 AODV 프로토콜에 추가되는 메시지 없이 헬로우(HELLO) 메시지를 이용하여 이웃 노드들과의 메시지 지연시간을 측정한다. 측정된 메시지 지연시간을 NODE_TRAVERSAL_TIME에 적용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하는 적응적인 확장 링 검색(AERS : Adaptive ERS) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 AERS를 이용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하고, 이를 이용하여 불필요한 메시지 발생을 억제함으로써 네트워크 성능을 향상 시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 효율성을 입증한다.

• 융합보안논문지
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• 제11권1호
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• pp.71-77
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• 2011

NCW(네트워크 중심전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결된 통신 기술의 능력을 NCW(네트워크 주임전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결관 통신 기술의 능력을 활용하여 정보의 공유를 보장함으로서 효율성을 향상한다는 개념으로, 정보기술의 발전에 따라 무기체계 위주의 재래전에서 네트워크 기반의 네트워크 중심전으로 바뀌어 가고 있다. 이런 환경적인 변화에서 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성이 중요시 되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드들도 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하고 변경되어 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 NCW환경의 Ad-hoc에서 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 경로에서 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단 경로를 통해 데이터 전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법을 사용하게 되면 노드에 대한 신고가 있을 경우 확인절차를 거쳐 불필요한 경로 재탐색을 막을 수 있게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.871-872
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• 2014

이 논문에서는 군집 로봇들이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안한다. 로봇들은 ZIGBEE로 서로 통신할 수 있으나 로봇들의 연산기능이 낮아 중앙제어 시스템이 로봇들에게 명령을 전달한다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어 시스템에 전송한다. 중앙제어시스템은 수신된 데이터를 분석하여 미로 탈출을 위한 경로를 찾는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.131-137
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• 2010

현재 많은 박물관들이 유비쿼터스 기술과 함께 자신의 형태를 바꾸어 가고 있다. 기존에 유물에 부착된 정적인 텍스트 기반 정보만을 방문객에게 제공하는 전통적인 박물관과 달리, 이러한 유비쿼터스 박물관은 각종 PDA 혹은 휴대폰을 통해 유물에 대한 텍스트 정보뿐만이 아니라 음성, 동영상 등의 다양한 형태의 정보를 제공하고 있다. 그러나 이러한 기존 유비쿼터스 박물관은 각 방문객에게 유물 중심적인 정보만을 매우 단편적인 방법으로 제공하는 데 그치고 있다. 이러한 불리한 특성은 모든 방문객에게 획일적인 관람경로만을 제공하여 전시실의 혼잡을 야기하는 문제점이 있다. 이러한 한계성은 방문객에게 자신의 선호를 고려하여 보다 다양하고 유용한 유물 정보 제공에 대한 가장 큰 장벽이 될 수 있다. 본 논문에서는 방문객의 선호도에 따라 편안한 박물관 관람을 제공하는 새로운 최적의 관람 경로 검색 알고리즘을 제안한다. 또한 방문객의 박물관 관람 시 방문객들이 몇몇 쏠림 지역으로 모이는 것을 예방함으로써 박물관 관람의 편안함을 최대로 향상시키도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.265-270
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• 2010

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때문에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다.