• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.715-726
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• 2006

웹 서비스는 인터넷 상에 분산되어 있는 이질적인 응용들 사이의 연동 및 통합을 위한 표준화된 수단을 제공한다. 본 논문에서는 계층적인 연동 관계가 존재하는 복합 웹 서비스들에 대해 서비스 결과로 전달되는 내포 데이타를 활용하여 웹 서비스들의 호출 및 복귀 작업을 서버 및 통신 비용에 따라 효과적으로 분산 수행함으로써 웹 서비스 시스템의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 내포 결과를 이용한 적법한 웹 서비스 호출 실행 계획 및 이에 대한 비용 기반 최적화 문제를 정의하고, 최적 호출 실행 계획을 찾기 위한 휴리스틱 탐색 방법과 효율적으로 수행될 수 있는 그리디 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안한 그리디 알고리즘은 빠른 시간 내에 최적 해에 가까운 효율적인 호출 실행 계획을 생성하며, 복잡한 웹 서비스 연동 관계에 대해서 우수한 확장성을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권11호
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• pp.19-24
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• 2007

본 논문은 직교 분할 다중 반송파 다중 접속 방식(OFDMA, Orthogonal Frequency Division Multiple Access)에서 그리디 방법(GA, Greedy Approach)을 사용한 동적 채널 할당 알고리즘의 성능분석에 관한 것이다. GA를 기반으로 한 동적 채널 할당의 경우 사용자간의 다이버시티 효과를 통하여 성능 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 동적 채널 할당 알고리즘에서 다중 사용자 다이버시티 계수인 할당 가능한 사용자 수(NAU, Number of Allocable Users)를 모델링하고, 이를 통하여 GA를 기반으로 한 동적 채널 할당 알고리즘의 성능(실패 확률 및 데이터 전송량)을 분석한다. 분석된 결과를 기반으로 GA를 기반으로 한 동적 채널 할당 알고리즘의 성능을 최대화 할 수 있는 조건을 제시할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.73-75
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• 2003

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하였다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이고, 이질적인 환경에서 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 균등 분배 MPI 프로그램들에 대한 성능 예측 알고리즘과 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 성능 예측 알고리즘은 자원의 이질성, 네트워크 성능, 복수 노드에 있는 CPU 부하, 응용 프로그램의 특성을 고려해 성능을 예측 한다. 자원 선택 알고리즘은 k개의 후보 자원 집합들을 생성한 후, 이들 중 최적의 집합을 선택한다. 이를 통해 기존 그리디 알고리즘의 약점이던 지역성을 극복했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.464-470
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• 2011

V2V(Vehicle-to-Vehicle)는 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)의 한 형태로 높은 이동성과 빈번한 토폴로지 변화로 인하여 링크 단절 문제를 야기 시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 그리디 포워딩 (greedy forwarding)과 같은 지리 기반 라우팅 프로토콜이 제안되었다. 그러나 그리디 포워딩 방식은 자신의 전송 범위 안에 속해 있는 노드들 중 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 다음 전송 노드로 선정하기 때문에 교차로 및 차량의 진행 변화가 많은 도심 환경에서는 많은 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 2-hop 이웃 노드의 유/무와 도로의 특성을 고려한 GPUR(Greedy Perimeter Urban Routing) 알고리즘을 제안한다. ns-2를 사용한 성능 평가 결과 도심 환경에서 GPUR 알고리즘이 기존의 라우팅 프로토콜에 비해 경로 설정 오류 문제와 로컬 맥시멈(local maximum)에 직면할 확률을 현저히 감소시킴을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.381-388
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• 2020

Weapon target assignment problem is an essential technology for automating the operator's rapid decision-making support in a battlefield situation. Weapon target assignment problem is a kind of the optimization problem that can build up an objective function by maximizing the number of threat target destructed or maximizing the survival rate of the protected assets. Weapon target assignment problem is known as the NP-Complete, and various studies have been conducted on it. Among them, a greedy heuristic algorithm which guarantees (1-1/e) approximation has been considered a very practical method in order to enhance the applicability of the real weapon system. In this paper, we formulated the weapon target assignment problem for supporting decision-making at the level of artillery. The lazy strategy based on hierarchical structure is proposed to accelerate the greedy algorithm. By experimental results, we show that our algorithm is more efficient in processing time and support the same level of the objective function value with the basic greedy algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.466-468
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• 2003

그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.93-104
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• 2007

게임과 같은 실시간이며 복잡한 다중 에이전트 환경에서는 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 반복적으로 작업 할당이 수행된다. 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 $A^*$ 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 제안한다. 제안하는 조정 에이전트는 수행 가능한 에이전트와 할당 가능한 작업으로 정제된 모든 에이전트와 작업의 조합으로 상태 그래프를 생성하고, $A^*$ 알고리즘을 이용한 평가함수를 적용하여 최적화된 작업 할당을 수행한다. 또한 실시간 재 할당에 따른 지연을 방지하기 위해 그리디 방식을 선택적으로 사용함으로써 재할당 요구에 대한 빠른 처리가 가능하다. 마지막으로 모의실험을 통해 조정 에이전트를 통한 최적화된 작업 할당 결과가 그리디 방식의 작업 할당보다 성능이 25%향상되었음을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.483-488
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• 2016

본 논문은 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입을 이용하는 분류 학습을 제안한다. 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 초월구로 분할하는데 최근접 이웃규칙을 적용시키며, 초월구는 동일 클래스 데이터들만 포함시킨다. 초월구의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용한다. 제안하는 선택 방법은 클래스 별 프로토타입을 선택하는 그리디 알고리즘으로 설계되며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리가 가능하다. 분류 예측은 최근접 이웃 규칙을 이용하며, 새로운 훈련 데이터는 프로토타입 집합이다. 실험에서 제안하는 방법은 기 연구된 학습 방법에 비해 일반화 성능이 우수하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.92-95
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• 2010

기존의 반이중방식 단방향 중계 네트워크는 하나의 정보를 두 개의 시간 슬롯 동안에 보내므로 추가적인 자원을 필요로 하며 이로 인해 주파수 효율에서 감소가 생기게 된다. 이러한 주파수 효율의 감소를 막기 위해 제안된 양방향 중계 네트워크는 중계기에 중첩 부호화 또는 네트워크 부호화를 적용함으로써 기존의 단방향 중계 네트워크에 비해 향상된 주파수 효율을 제공한다. 한편, OFDMA 네트워크는 사용자에게 부반송파, 전력 등의 자원을 적응적으로 할당하여 네트워크의 성능 향상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 복호 후 전송 중계 기법을 사용하는 양방향 OFDMA 중계 네트워크를 위한 적응적 부반송파 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 사용자 쌍의 최소 전송속도를 보장하며 모든 사용자 쌍에 대한 달성 합 전송속도를 최대화 하기 위해 부반송파를 사용자 쌍과 중계기에 적응적으로 할당한다. 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 정적 알고리즘과 그리디 알고리즘, 두 알고리즘 모두 보다 훨씬 낮은 불능확률을 얻음을 확인한다.