본 논문에서는 저장 데이터베이스의 정보 시스템을 정제하여 새로운 객체를 근사 추론하기 위한 규칙 생성에 관한 연구이다. 이 때 많은 수의 규칙 생성은 의사결정자로 하여금 직관적인 판단을 어렵게 하며 의사 결정 시 부가되는 시간적인 단점도 있다. 그러므로 본 논문에서는 확률적 러프 이론에 기반하여 규칙을 최대한 간결화 하는 데 주안점을 두었다. 제안하는 알고리즘은 러프 이론에 기반한 최적 리덕트를 생성하는 과정에 확률적 개념을 도입하여 리덕트 생성에서부터 어느 정도의 허용치를 부여함으로써 기존의 규칙 생성 알고리즘의 근사 결정 규칙을 보다 간결하게 표현할 수 있다. 이 과정에서 제안한 확률적 최소 리덕트 생성 알고리즘은 기존의 리덕트를 더욱 작게하여 추론에 필요한 조건 속성의 수를 최소화하였고 이는 확률적 근사 결정 규칙의 생성 과정에서 시간 복잡도에 따른 시간을 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대해 실험하였으며 허용된 분류율 하에서 규칙의 수와 간결함의 정도를 기존 알고리즘과 비교하였다.
근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
본 연구에서는 MLS 차분법을 이용하여 동역학 문제를 해석하기 위한 explicit 동적해석 알고리즘을 제시한다. 격자망이 없는 장점을 부각시키기 위해 이동최소제곱법에 근거한 Taylor 전개로부터 미분근사를 얻고 차분식을 구성했다. 지배 미분방정식의 시간항을 CDM(Central difference Method) 차분하여 빠른 속도로 동적해석을 수행하였다. 수치결과를 통해 본 연구에서 제시한 알고리즘의 정확성과 안정성을 확인할 수 있었다.
게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 다각 근사화 방법과 래스터 기반 연산 알고리즘을 이용하여 평면 지도상에 나타난 등고선을 3차원 가시화(Visualization)하여 보여준다. 다각 근사화 방법은 입력한 등고선에 대한 특징을 반영할 수 있는 최소한의 선형구분 오차 임계값을 이용하여 등고선에 근사화 시킨 것으로 저장 데이터의 양을 축소할 수 있다. 래스터 기반 알고리즘은 이웃한 두 개의 등고선 내부점의 높이 값을 그 점에서 두 등고선까지의 최단거리 및 등고선의 높이값을 변수로 하는 선형보간식으로 정의하고, 거리변환 연산을 도입하여 계산하는 알고리즘으로 구현이 용이하며, 간단한 계산만을 수행하기 때문에 처리 방법이 간단하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 래스터 방법만을 이용한 복원보다 자료의 양이 감소함을 보였고, 전체 처리과정의 간단함과, 3차원 가시화된 등고선을 그래프 좌표상의 X, Y, Z축으로 원하는 각도만큼씩 회전시키며 관찰 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 지형의 특징을 원형 등고선과 유사하게 유지하면서, 데이터 양을 축소하고 계산식을 간략화된 효과적인 지형정보 시각화를 보여주었다.
본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.
본 연구는 B-spline 근사법과 유전자 알고리즘을 이용하여 기하학적 경계 조건-양끝점의 위치 벡터 및 접선 벡터-을 만족하는 혼합 곡선 근사법에 의한 선형 표현을 내용으로 한다. B-spline 근사법을 이용하여 선형을 표현하고, 이들 곡선을 제어하는 조정점들이 기하학적 경계조건을 만족하도록 유전자 알고리즘으로 조정한다. 이 방법은 선형 생성시 순정 작업을 동시에 수행하므로 효율적인 선형 설계를 가능하게 한다.
Berman과 Feuer의 SLMS(smoothed least mean square)알고리즘의 근사적 분석을 행하여 보다 유용한 분석결과를 얻었다. 수렴범위와 misadjustment에 대한 분석에서는 기존의 알고리즘의 분석결과들과 비교할 수 있는 형태로 얻었을뿐만아니라 여러 변수들이 이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 명확히 알 수 있는 형태로 얻었다. 둘째로 몇몇 서로 유사한 알고리즘들을 비교검토함으로써 서로간의 관계를 밝히고 이 결과들을 해석하였다. 이어서 위의 분석결과들이 유효함을 실험을 통하여 밝혔다. 수렴한계 근처에서 LMS알고리즘보다 안정됨을 보였다. 이들 아고리즘의 비정상특성(nonstationary characteristics)에 대하여서도 살펴보았는데, SLMS알고리즘의 경우 추적능력의 별다른 희생 없이도 가중계수(weight)의 잡음을 줄일 수 있음을 보였다.
이차원 평면에 주어진 n개의 점 집합 P에 대한, 최소 신장 트리(minimum spanning tree, MST)는 P의 점들을 연결한 신장 트리 중에서 에지 길이의 총합이 최소가 되는 트리로 정의된다. P에 대한 신장 트리의 지름(diameter)은 트리의 두 점을 연결한 트리 경로 중에서 최장 경로의 길이로 정의되며, 최소 지름 신장 트리(minimum-diameter spanning tree, MDST)는 P에 대한 신장 트리 중에서 지름이 가장 작은 트리를 의미한다. 현재까지 알려진 가장 좋은 알고리즘[3]은 MDST를 O(n$^3$) 시간에 구한다. 본 논문에서는 MDST의 지름보다 최대 5/4배 이내의 지름을 보장하는 신장 트리를 구하는 $O(n^2)$ 시간 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제시한다. 이것은 MDST 문제에 관한 첫 번째 근사 알고리즘이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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