다가 이온원 제조를 위한 ECR 이온원 제작과 더불어 이를 효과적으로 운전 제어할 수 있는 방안을 만들어야 한다. 이 운전 제어 방안은 두 가지 기능을 만족할 수 있도록 구성해야 하는데, 초기 실험실에서 ECR 이온원의 성능 검증을 하기에 유리하도록 알고리즘이나 시퀀스를 보다 용이하게 변경할 수 있도록 만들고 이후 확정된 알고리즘과 시퀀스를 이용하여 이온원의 안전을 보장하면서 최소한의 운전자만으로도 운전 가능하도록 구성해야 한다. 이를 구현하기 위해서 ECR 이온원 운전 제어와 관계된 모든 부대 장치들을 EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System)로 운전하고 제어할 수 있도록 통합하면서 알고리즘의 복잡함으로 인해 발생할 수 있는 불확실성을 줄이기 위해 부대 장치를 구성하는 개별 장치 단위로 알고리즘을 만들어 EPICS database로 구현하고 운전 및 장치 보호를 위해 필요한 시퀀스는 EPICS sequencer를 이용하여 구현하였다. 현재까지 ECR 플라즈마 생성, 빔인출 그리고 입자 진단을 위해 사용된 전원 장치들을 운전 제어하기 위해 구현된 내용을 소개하고 이를 바탕으로 개별 장치에 확대하여 적용할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다.
이 논문에서는 고차원 색인 구조인 CIR-트리를 위한 효율적인 벌크로딩 알고리즘을 설계하고 구현한다. 벌크로딩 기법은 대량의 고차원 데이터가 색인 구성 시 함께 주어진는 경우 색인의 구성을 빠르게 하고 구축한 색인의 검색 성능을 향상시킨다. CIR-트리는 변별력 있는 일부 차원만 이용해서 비 단말노드의 엔트리를 구성하기 때문에 엔트리 크기가 일정하지 않다는 특징이 있으며 이는 비단말 노드의 팬아웃을 높이고 탐색 성능을 향상시키는 효과가 있다. 기존에 다차원 및 고차원 색인구조를 위한 벌크로딩 기법이 제안되었지만 이러한 CIR-트리의 특징을 제대로 살릴 수 있는 방법은 없다. 따라서 이 논문에서는 기존의 벌크로딩 알고리즘을 개선하면서 CIR-트리의 특징을 효과적으로 색인 구성에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 이를 BADA-III의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현하고 다양한 실험을 통해 그 성능을 입증한다.
기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.
일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 초중등학생 대상 알고리즘 교육을 위한 알고리즘 분류체계를 제안하는 것이다. 연구자는 알고리즘의 구성요소를 정의하고, 분석합성식 방법으로 알고리즘 분류체계를 표현하였다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 분류의 목적과 분류의 종류에 대한 이론적인 탐색을 실시하였다. 둘째, 기존에 제안된 알고리즘 내용에 대한 분류체계의 내용과 그 한계에 대해 살펴보았다. 이와 더불어 알고리즘 교육 연구에서 사용되었던 알고리즘 교육 내용 및 선정 기준에 대해 살펴보았다. 셋째, 알고리즘의 분류를 위해 알고리즘 구성요소를 NRC에서 제시한 핵심 아이디어와 관통 개념을 사용하여 재정의하였다. 그리고 알고리즘 관통 개념을 디자인 구조와 자료구조로 세분화하여 그 내용을 제시하였으며, 이 내용을 분석합성식 분류체계를 사용하여 표현하였다. 마지막으로 전문가 집단의 검토를 통해 제안한 내용에 대한 타당도를 검증하였다. 알고리즘 분류체계에 대한 연구는 알고리즘 교육에 있어 내용 선정 및 교육 방법에 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
그룹 멀티캐스트는 그룹에 속한 모든 멤버들이 그룹 전체에 데이터를 송신할 수 있는 다자간 통신 방법이며. 그룹 멀티캐스트를 위한 라우팅 알고리즘들은 QoS(예: 대역폭) 제약 조건을 만족하면서 모든 그룹 멤버를 포함하는 멀티캐스트 트리의 구성을 목적으로 하고 있다. 현재가지 제안된 방법들로 소스 트리 구성 방법과 공유 트리 구성 방법이 있는데, 소스 트리 구성 방법은 그룹 크기에 따른 놀은 트리 관리 오버헤드와 낮은 확장성 문제를 가지고 있고 공유 트리 구성 방법은 트리 구성 성공률이 낮다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 그룹 멀티캐스트를 위하여 구성되는 트리의 수가 망 부하에 따라 변화하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여. 제안하는 알고리즘이 공유 트리 구성 방법에 비하여 월등히 놀은 수준의 트리 구성 성공률을 보장할 뿐만 아니라. 소스 트리 구성 방법에 비하여 현저히 낮은 트리 관리 오버헤드로 동일한 수준의 트리 구성 성공률을 보장함을 확인할 수 있다
문헌정보학분야의 용어사전을 이용한 자동시소러스 구축을 위한 첫단계로$\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$ MRD를 구성하고 이를 이용하여 상위어 자동 추출알고리즘을 개발하였다. MRD구성시 전처리과정을 통하여 상위어 추출에 불필요한 정보가 수록되는 것을 방지하였다. 상위어 추출을 위한 알고리즘 개발은 무작위 표본추출을 통하여 $\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$에 기술된 문장의 구문적 특성을 분석한 후, 이 구문정보를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘의 효율성 평가결과 89.4%의 정확도를 보였다.
n개의 동일한 프로세서 상에서 m개의 주기적인 태스크들의 적합한 스케줄을 구하기 위한 알고리즘을 제시한다. 정수이하의 작은 시간으로 태스크의 실행시간이 잘라질 수 있다는 가정 하에 태스크 집합은 기본 스케줄링 알고리즘을 통해서 부분적인 스케줄을 얻고 정수 화를 위한 다중프로세서 스케줄링 알고리즘으로 적합한 스케줄을 구성한다. 또한 태스크들에 대한 활용도의 합이 n보다 작거나 같다는 조건은 실시간 다중프로세서 시스템에서 주기적인 태스크 집합에 대한 적합한 스케줄을 구성하기 위한 필요.충분조건임을 보여준다.
본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.
전형적인 단순 유전자 알고리즘은 한 개의 모집단으로 구성되며, 진화 과정이 거듭되면 모집단의 개체들은 한 개의 전역해로 수렴하게 된다. 그러나, 많은 문제들은 여러 개의 최적해를 가질 수 있으며, 그것들 모두를 찾는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 모집단을 원환체(Torus)로 구성하고 개체에 이웃의 개념을 부여하여 모집단이 최적해 집단으로 수렴하는 유전자 알고리즘의 변형을 연구한다. 제안한 방법은 개체사이에 이웃이라는 개념을 부여함으로써 다수의 해를 동시에 찾는다는 생각을 넘어서 다양한 변형 유전자 알고리즘에 대한 새로운 모델이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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