주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
최근 딥러닝, 즉 거대 또는 깊은 인공신경망을 사용한 기술이 놀라운 성능을 보이고 있고, 점차로 그 네트워크의 규모가 커지고 있다. 하지만, 신경망 크기의 증가는 계산양의 증가로 이어져서 회로의 복잡성, 가격, 발열, 실시간성 제약 등의 문제를 야기한다. 또한, 신경망 연결에는 많은 중복성이 존재한다, 본 연구에서는 이 중복성을 효과적으로 제거하여 이용하여 원 신경망의 성능과 원하는 범위안의 차이를 보이면서, 네트워크 연결의 수를 줄이는 방법을 제안하고 실험하였다. 특히, 재학습에 의하여 성능을 향상시키고, 각 계층별 차이를 고려하기 위하여 계층별 오류율을 할당하여 원하는 성능을 보장할 수 있는 간단한 방법을 제안하였다. 대표적인 영상인식 신경망구조인 FCN (전연결) 구조와 CNN (컨벌루션 신경망) 구조에서 대하여 실험한 결과 약 1/10 정도의 연결만으로도 원 신경망과 유사한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 최근 다양한 네트워크 분석에 활발히 적용되고 있는 복잡성 분석을 통하여 수도권 지하철 망의 구조적 특성을 연구하는 것이다. 이를 위하여 수도권 지하철 망을 점과 선으로 구성되는 네트워크로 구성하고, 네트워크의 복잡성 분석에서 계산하는 다양 지표들을 산출하여 그에 대한 해석을 시도하였다. 특히 본 연구에서는 교통카드를 이용해 움직이는 수도권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 수도권 지하철망의 구조적 특징을 찾아내기 위한 알고리즘을 개발하고 그의 적용으로 얻어진 결과를 분석하였다. 또한 지하철역과 역 사이의 시간거리와 실제거리에 대해 최단경로를 탐사하는 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 얻어진 최단경로거리와 최단거리의 분포 구조를 분석하였다. 특히 최단 경로거리와 최단 거리의 합을 산출하여 수도권 지하절망을 통하여 각 역에서 다른 모든 역들에 도달하기 용이한 정도를 의미하는 접근성 지표로 삼고, 이를 GIS를 사용하여 수도권의 접근성의 공간적 분포를 나타내고 그의 공간적 구조를 분석하였다.
복잡한 도시환경의 경우, 주어진 셀에 대해 적은 수의 오브젝트들만이 보이므로 이러한 가상환경에 대해 가시성 검사를 수행하는 것은 렌더링 성능을 향상시키기 위한 매우 효과적인 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 주어진 공간에 대해 잠재적으로 보이는 오브젝트들을 효과적으로 계산하는 새로운 가시성 전처리 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 일반적인 3차원의 폴리곤 모델을 다루며, 다수의 occluder에 의해 가려지는 오브젝트들을 다룰 수 있다. 제안하는 접근법은 볼륨 가시성 문제를 점 가시성 문제들로 나누고, 점가시성 문제를 하드웨어 가시성 큐어리, 특히 HP_occlusion_test 와 NV_occlusion_query를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 다양한 대규모 가상환경에 대한 실험을 수행하고 이를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능을 보인다.
사용후 핵연료용 수송용기의 설계 안전평가에서는 이제까지 용기에 수납되는 연료는 미조사, 즉 신연료라 가정해서 보수적으로 임계안전설계를 수행하여 왔다. 이것은 연소에 따른 연료내의 핵연료 물질의 감손 및 생성의 의한 반응도의 변동을 계산 평가하는 것이나 또는 연소로 인해 생성되는 중성자 흡수 핵종의 조성 및 함유량 등을 정확히 계산 평가하는 것이 복잡해서 곤란했던 것으로 그 요인을 들 수 있다. 사용 후 핵연료를 신 연료로 가정하는 등의 불합리성을 해소하고, 안전성을 잃지 않고 사용 후 핵연료 운반용기 들의 경제성을 추구하는 기운이 높아지고, 관련 연구가 적극적으로 진척되게 되었다. 그 결과 연소에 따른 연료내의 핵연료 물질의 감손 생성과 핵분열 생성물 등에 의한 반응도의 저하, 즉 중성자 실효 증배율의 저하를 고려한 것을 사용 후 핵연료용 캐스크 설계 안전평가에 취할 수 있게 되었다. 연소도 크레디트를 채용함으로서 사용후 핵연료내의 핵연료물질량은 실제로 존재하는 양을 사용하는 것이 되므로 초기 농축도가 높은 고연소도 연료에서 그 효과가 보다 크게 될 것이다. 이것은 연소도 크레디트 채용에 따라 연료 바스켓의 중성자흡수제 사용량 감소가 가능해져 사용 캐스크의 수를 줄일 수 있어 경제성 향상이 기대되고 아울러 그이 취급 횟수 및 수송횟수가 감소됨에 따라 안전성의 향상도 기대된다.
본 논문에서는 무선 노드의 이동성에 따른 링크 에러로 인한 Mobile Ad hoc Network (MANET) IP 자동 네트워크 프로토콜(Address Autoconfiguration Protocol: AAP)의 메시지 복잡도를 분석하고자 한다. 링크 에러로 인해 목적지까지 전달되지 못한 메시지는 재전송되어야 하고, 이러한 재전송 횟수 (S)를 링크 에러 확률 ($P_e$)에 따라 계산하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, O-표기법에 따라 N개의 노드에 의해 발생된 메시지의 Upper Bound를 각 AAP에서 유도하였다. 본 연구에서 검토된 AAP는 Strong Duplicate Address Detection (DAD), Weak DAD with proactive routing protocol (WDP), Weak DAD with on-demand routing protocol (WDO), MANETconf이다. 컴퓨터 기반 시뮬레이션에서, 제안된 알고리즘에 의해 링크 에러가 있을 때, 각 AAP의 성능을 분석해본 결과, WDP가 가장 낮은 메시지 복잡도를 가졌고, MANETconf가 가장 높은 메시지 복잡도를 보였다.
탑재 장비의 위치 결정 문제는 감항, 성능, 정비성, 환경요구사항 등의 다양한 기준을 고려해야 하는 복잡한 문제이다. 항공기의 기능이 복잡해짐에 따라 필요한 장비가 증가하고 있으며, 무인항공기는 조종사를 대신할 장비의 탑재로 더 많은 장비가 장착된다. 문제의 복잡성, 대상 장비의 수량 증가, 제한된 개발 기간 등으로 인하여 장비의 배치 결정은 설계자의 직관과 경험에 의존하는 부분이 크다. 최적화를 위해서는 정량적인 기준으로 평가가 필요하나 안전, 성능, 정비성 등의 기준은 정량적인 비교가 어렵거나 대상이 제한적인 한계가 있다. 본 연구에서는 장비의 장착과 정비를 고려하고 배치 모델을 순회판매원 문제로 단순화하고, 장비 간 연결 케이블의 중량이 최소가 되도록 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 전역 계산 결과와 비교하였을 때 더 적은 소요 시간으로 동일한 결과를 얻을 수 있었으며, Heuristic과 비교하여 개선됨을 확인하였다.
곡선 보는 철교 그리고 자동차와 갈은 구조물의 구성으로 널리 사용되어왔다. 많은 연구자들의 관심분야인 이러한 구조물의 안정성 거동 해석분야는 괄목할 만한 성과가 있어 왔다. 곡선 보 구조물의 기하학적 구조 및 물성치가 탄성 및 강성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 정역학적 동역학적 해석이 필요하다. 그러나 구조물의 복잡성 때문에 어떠한 경계조건에서도 엄밀해를 얻기가 매우 어렵다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한차분법 혹은 유한요소법으로 해결해왔으나 이러한 방법들은 때론 복잡한 비선형 구조물에는 과도한 컴퓨터 용량사용과 복잡한 알고리즘 프로그램을 요구한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 미분구적법(DQM)이 여러 분야에 사용되어왔다. 본 연구에서는 복잡한 편미분 방정식의 해를 구하기 위하여 미분구적법이 사용되었다. 중면 신장을 고려한 등분포 하중 하에서 선형으로 변하는 비대칭 곡선 보의 내평면 신장 좌굴의 지배방정식을 유도하였고, DQM을 이용하여 지배방정식의 해를 구하였다. 다양한 열림 각, 경계 조건, 그리고 파라미터에 의한 임계하중을 계산하였다. DQM 결과는 비교 가능한 엄밀해와 비교하였고 DQM은 적은 격자점을 사용하고도 정확성을 보여주었다. 예를 들어 열림 각이 180°인 비 신장 고정단 곡선 보의 경우, 엄밀해의 임계하중 값은 8.0이고 DQM의 임계하중 값은 7.98로, 오차가 0.3% 미만 이었다. 곡선 보의 내평면 비 신장 임계하중도 계산하였고, 두 이론을 상호 비교 분석하였다. 아크축의 중면 신장을 고려한 연구는 곡선 보의 임계하중에 중대한 영향을 미치는 것을 보여준다.
유비쿼터스 환경에서 계산의 복잡성,메모리,전력소비등의 제약성으로 인하여 공개키 암호시스템을 적용하기는 매우 어렵다. 초타원 곡선 암호시스템은 RSA나 ECC보다 짧은 비트 길이를 가지고 동일한 안전성을 제공한다. 초타원 곡선 암호시스템에서 스칼라 곱셈은 핵심적인 연산이다. T.Lange는 다수의 좌표를 사용하여 초타원 곡선 암호시스템에서 역원 연산이 없는 스칼라 곱셈 알고리즘을 개발 하였다.그러나 다수의 좌표를 사용하는 것은 SCA에 노출되고 더 많은 메모리가 요구 된다. 본 논문에서는 초 타원곡선 암호시스템에서 동시원알고리즘을 가진 안전한 스칼라 곱셈 알고리즘을 개발하였다. 안전성 과 성능을 위하여 동시역원 알고리즘을 적용하였다 개발한 알고리즘은 SPA와 DPA 에 안전하다.
비압축성 점성 흐름을 수치해석하기 위한 효율적인 대각행렬화된 근사 인수분해(DAF) 알고리즘을 개발하였다. 압력에 근거한 인공압축성(AC) 기법을 이용하여 3차원 정상 비압축성 Navier-Stokes 방정식을 계산한다. AC 형태로 변형된 지배방정식은 2차 정확도의 유한차분법을 이용하여 공간에 대해서 이산화하였다. 이산화된 방정식계를 2차 정확도로 분할하기 위해서 본 연구에서 개발한 DAF 기법을 적용한다. 이 연구의 목적은 이 DAF 기법의 계산상 효율성을 검토하는 것이다. 만곡부를 갖는 사각형 덕트에서 완전히 발달한 층류 흐름과 발달하는 층류흐름 그리고 공동에서의 층류흐름에 대한 DAF 기법의 해석결과를 잘 알려진 4단계 Runge-Kutta(RK4)기법에 의한 해석해와 상대적으로 비교평가 하였다. 공간에 대해서 동일한 이산화기법을 이용하므로 동일한 격자상에서 계산된 DAF기법과 RK4기법의 해는 근본적으로 동일한 반면에, 이들 두기법의 계산상 효율성은 확연히 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 DAF기법은 적용한 모든 흐름 문제에 대해서 RK4기법에 비해 최소 2배 이상 적은 계산 시간만을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이러한 DAF 기법의 계산상 효율성은 계산용량의 추가나 프로그래밍의 추가적인 복잡함이 없이 확보된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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