순회 외판원 문제는 가장 유명한 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위해 많은 메타휴리스틱 탐색 알고리즘들이 제안되어 왔으며, 그중의 하나가 지역 탐색이다. 지역 탐색에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나가 이웃해 생성 방법으로 주로 역전(inversion)과 같은 무작위 기반 이웃해 생성 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 4가지의 새로운 그리디 기반 이웃해 생성 방법들을 제안한다. 3가지 방법은 그리디 삽입 휴리스틱을 기반으로 하는데, 선택된 도시들을 하나씩 차례로 현재 가장 좋은 위치로 삽입한다. 나머지 하나는 그리디 회전을 기반으로 한다. 제안된 방법들은 대표적인 지역 탐색 알고리즘인 first-choice 언덕 오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링에 적용된다. 실험을 통해 제안된 그리디 기반 방법들이 기존의 무작위 기반 방법들보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 일부 그리디 기반 방법들은 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 우수함을 확인하였다.
논문에서는 로우듀티사이클 환경을 고려하여 목적지까지 데이터 전송의 신뢰성뿐만 아니라 낮은 데이터 지연도 보장하는 DIGF (Delay Improvement Greedy Forwarding) 기법을 제안한다. 초기에 제안된 그리디 포워텅 기법들은 무선링크가 갖는 비신뢰성 및 비대칭성의 문제점을 해결하기 위해 데이터 전송 성공률과 에너지 효율을 높이는 기법이 제안되었다. 하지만 많은 그리디 포워텅 기법들은 노드들이 데이터를 송수신하기 위해 대기하고 있는 수신대기상태로 인한 많은 에너지 소모를 고려하지 않아 네트워크 라이프타임을 감소시킨다. 이러한 문제점을 해결하고자 제안기법인 DIGF는 무선링크의 비신뢰성과 비대칭성을 고려할 뿐만 아니라 로우듀티사이클 환경을 고려한다. 또한 로우듀티사이클 환경을 고려할 때 발생되는 높은 수면지연성 (Sleep latency) 을 해결하기 위한 알고리즘을 제안하여 낮은 전송지연과 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장한다.
그리디 포워딩(Greedy forwarding) 기법은 주변 노드들의 정보만을 이용해 패킷을 전달하는 기법으로, 전체 라우팅 경로를 유지해야 하는 다른 애드혹 라우팅 프로토콜에 비해 경로 유지가 쉽기 때문에 토폴로지가 자주 변하는 차량간 애드혹 네트워크에 적합한 방식이라고 할 수 있다. 그리디 포워딩 기법에서는 주기적인 비콘 전송을 통해 이웃 노드들의 위치를 획득하고, 패킷을 전달할 때 수신 노드와 가장 가까운 노드를 전달 노드로 선택한다. 이러한 그리디 포워딩의 성능을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나는 이웃 노드가 원래의 위치에서 벗어나면서 발생하는 링크 단절 문제이다. 본 논문에서는 그리디 포워딩 기반의 라우팅 프로토콜인 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) 프로토콜을 바탕으로 링크 단절 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이웃 노드의 위치와 비콘을 수신한 시간 등을 고려해 효율적이면서도 안정적인 라우팅 경로를 찾는 것을 목표로 한다. 다양한 환경에서의 실험 결과를 통해 우리는 제안하는 알고리즘이 GPSR과 기존의 연구 결과들에 비해 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 그리디 포워딩 기법(Geographic greedy forwarding) 은 한 홉 내의 주위 노드들의 위치 정보만 가지고 데이터 전송 경로를 설정하기 때문에 자신보다 목적지에 더 가까운 노드가 존재하지 않는 경우 데이터를 전달할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 보이드 문제가 발생한 환경에서 데이터를 효과적으로 전송하기 위해 향상된 위치 기반 라우팅 알고리즘(CGR: Cost based Geographic Routing)을 제안한다. 제안하는 CGR 알고리즘은 그림자 경계 영역을 설정하고 설정된 영역에 존재하는 노드들끼리 비용 함수 연산 알고리즘을 통하여 효과적인 그리디 포워딩이 수행되도록 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 평균 전체 라우팅 경로길이가 줄어들 뿐만 아니라, 데이터 전달성공 비율이 높고 에너지 절감 효과가 뛰어남을 확인하였다.
데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.
최근 몇 년간, 전력 소비의 급격한 증가로 인하여 전력 수급의 불안이 전 세계적으로 발생하였다. 또한 전력 예측의 불확실성 및 전력 발전량이 급격히 증가하게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 전력망과 IT 기술을 결합한 스마트 그리드기술은 각광을 받고 있다. 스마트 그리드는 전력 최대 부하율을 낮추며 효율적인 전력 사용을 유도한다. 이를 위하여 스마트 그리드 시스템은 다양한 요금 정책, 수요반응 기술, 스마트 전자 기기들을 활용한다. 특히 전력 사용을 효율적으로 스케줄링 해주는 수요반응 기술은 스마트 그리드의 핵심 기술이다. 본 논문에서는 수요 반응 기술을 위한 그리디 기법을 제안한다. 제안하는 그리디 기법은 전력 요금의 최소화뿐만 아니라, 사용자의 편의성을 고려하며 시스템 정전을 방지하는 것을 목표로 한다.
위치 기반의 라우팅 기법을 사용하는 센서 네트워크에서는 구현이 간단한 그리디(greedy) 라우팅이 흔히 사용된다. 그리디 라우팅은 센서 노드의 밀도가 높은 곳에는 잘 동작하지만 그렇지 않은 곳에서는 라우팅이 실패할 가능성이 크다. 그리디 라우팅 실패 시에는 패킷을 보이드(void)로부터 빠져나오게 하는 별도의 회복(recovery) 알고리즘이 필요하고 이러한 추가적인 알고리즘은 패킷의 송수신 양과 센서의 에너지 소비량을 증가시키는 문제를 발생시킨다. 여기서 언급한 보이드란 전송할 패킷을 가진 노드가 자신보다 목적지 노드에 더 가까운 이웃 노드를 찾지 못하여 그리디 포워딩으로 더 이상 패킷을 전송하지 못하는 지역을 의미한다. 따라서 본 논문은 보이드로 인한 라우팅 문제점들을 개선하기 위해 VODUA(Virtually Ordered Distance Upgrade Algorithm)라는 효율적인 라우팅 알고리즘을 제안한다. VODUA에서는 연결 정보를 나타내는 라우팅 그래프를 노드끼리 서로 교환하고, 패킷 전송이 불가능한 노드인 stuck 노드가 발생하면 거리 비용(DC)을 사용하여 네트워크 내의 stuck 노드를 제거한다. 본 논문에서는 거리 비용을 증가시켜 stuck 노드의 패킷이 보이드를 회피하여 원하는 목적지 노드까지 성공적으로 전송할 수 있도록 하는 새로운 방식의 라우팅 알고리즘을 설명한다. 또한 회복 알고리즘과 같은 추가적인 알고리즘 없이도 패킷이 전송 가능 한 경로를 가질 수 있도록 설계하여 기존의 라우팅 기법보다 더 빠르고 적은 에너지 소모를 통해 라우팅한다. 그리고 VODUA에서는 각각의 노드들이 네트워크 전체가 아닌 한 홉(hop) 이내에서 라우팅하고 토폴로지 상태정보를 사용하지 않기 때문에 노드의 실패(failure)나 토폴로지 변화에 적응이 빠르다. 시뮬레이션 결과는 VODUA가 짧은 전송 지연 시간을 통하여 신속하게 패킷을 전송할 수 있음을 보인다. 또한 GPSR과 DUA에 대해 더 적은 홉 수를 가지는 경로로 패킷이 전송 가능함을 보인다.
본 논문에서는 커널 주성분 분석 (KPCA, kernel principal component analysis)으로 강화한 화자 특징을 이용하여 복수의 분류기를 학습하고 이를 앙상블 결합하는 화자 식별 방법을 제안한다. 이 때, 계산량과 메모리 요구량을 줄이기 위해 전체 화자 특징 벡터 중 일부를 랜덤 선택하여 커널 주성분 분석의 기저를 추정한다. 실험 결과, 제안한 방법이 그리디 커널 주성분 분석 (GKPCA, greedy kernel principal component analysis)보다 높은 화자 식별률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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