본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks: SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.
대학의 시간표 문제를 해결하기 위해서 시간표의 문제는 종종 그래프 착색 알고리즘으로 표현된다. 각 노드를 강좌로, 에지는 연결된 강좌간에는 동일한 시간에 서로 배정이 불가능한 조건으로 표시한다. 그러나 순수한 그래프 착색 알고리즘은 바로 대학의 시간표 문제에 적용하기 곤란하다. 그 이유는 대부분의 시간표 문제에서 강좌는 한시간 이상으로 존재하고 이들은 반드시 연속된 시간에 배정이 되어야 한다는 등의 제약 조건을 갖기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 적용된 것이 가중치 그래프 착색 알고리즘이다. 이 경우 각 노드는 강의 시간의 길이의 값을 갖게 된다. 이와 관련된 기존의 연구가 진행되었으나 탐색의 시간이 지수적으로 증가하거나 해의 질이 뛰어나지는 못하였다 라는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 가중치 그래프의 착색 방법을 제안한다.
그리드 컴퓨팅은 분산된 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하며 자원을 공유하여 성능을 높이고 비용을 절감 할 수 있는 시스템이다. 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용되는 노드는 높은 성능을 가지고 있지만 단일 운영체제가 모든 하드웨어 자원을 제어하기 때문에 작업 진행시 부하가 높을 때 유휴자원을 쉽게 활용 할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 서버에 가용된 자원을 효율적으로 사용 할 수 있도록 가상화를 적용하고 구성된 가상환경에 작업 스케줄링을 대행 할 수 있는 마스터노드를 이용하는 작업 스케줄링을 제안한다.
본 논문은 널리 알려진 3차원 꼬인 큐브를 기반으로 하는 새로운 상호연결망 꼬인 큐브 토러스(TT) 네트워크를 제안한다. 꼬인 큐브 토러스 네트워크는 동일한 노드수를 갖는 honeycomb 토러스보다 짧은 지름을 갖고, 망 비용이 개선된 연결망이다. 본 논문에서는 꼬인 큐브 토러스의 라우팅 알고리즘을 제안하고, 지름, 망 비용, 이분할에지수, 해밀토니안 사이클을 분석한다.
본 연구에서는 만족성 검사기를 이용하여 두 유한 상태 기계의 행위가 동치인지를 검사한다. 기존의 동치 검사는 대부분 BDD를 기반으로 했었기 때문에 변수 순서 배열 및 내부 BDD노드 폭발 문제에 시달렸었다. 하지만 여기서는 BDD대신 명제 논리를 이용하기 때문에 위와 같은 문제점을 피할 수 있다. 하지만 논리식을 만족성 검사기의 입력 형태인 논리곱 정규형으로 변환하는 과정에서 절의 3기는 식의 크기에 지수적으로 증가하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 기반의 네트워크에서 긴급 메시지 전송을 위한 효율적인 매체 접근 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 매체 접근에 있어서 높은 우선순위를 할당받기 위해 표준화 문서에서 정의한 것보다 짧은 기간의 프레임 간격을 갖는다. 둘째, 지수적으로 증가하는 백오프 윈도우가 아닌, 고정된 크기의 윈도우를 사용한다. 제안된 기법의 성능평가는 시뮬레이션을 통하여 이루어졌으며, 평가를 위한 비교대상은 표준화 문서에서 정의한 기법을 사용하는 노드이다. 성능평가 결과, 제안된 기법을 사용하는 노드는 경쟁에 참여하는 노드 수가 늘어남에 따라 기존의 기법을 사용하는 노드와 비교하여 보다 적은 매체 접근 지연시간을 갖는다. 또한 지연시간의 감소로 인하여 동일한 크기의 데이터를 전송하기 위한 시간이 줄어듦으로 처리량에서도 향상을 가져왔다.
본 연구는 전형적인 차량경로 문제에서 각 노드간의 이동 시간이 일정하지 않은 특수한 경우의 상황에 대한 해법 절차를 제공한다. 본 연구는 상황에 따라 변화하는 이동시간을 갖는 외판원 문제의 특별한 경우인 '한 노드까지 도달한 경로가 다음 노드로 이동하는 데 걸리는 시간에 영향을 주는 외판원 문제'(경로의존 이동비용을 갖는 외판원 문제(RDTSP: Route Dependent Travelling Salesman Problem))의 해법을 제시한다. RDTSP 문제의 해결을 위해 먼저 문제 상황을 묘사하는 정수 계획 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 정수계획 모형에서는, 모든 가능한 경로에 대하여 각각의 경로를 하나의 변수로 정의하고 이 변수들 중에서 하나를 선택하는 형태로 개발되었다. 이 모형에서는 변수에 해당하는 가능한 경로의 수가 노드수에 지수적(exponentially)으로 증가하기 때문에, 처음부터 모든 변수를 문제에 포함시켜 풀 수 없게 된다. 그러나, 개발된 정수계획 모형의 변수를 실수로 완하시킨 선형완화(LP relaxation) 문제에 대해서는 열 생성(column generation) 기법을 통해 그 해를 구할 수 있다. 또한 본 연구의 결과가 PCB 조립 공정의 작업시간 최적화 문제에 어떻게 적용될 수 있는가를 제시한다.
인프라구조 도움을 받는 최 인근 다중 홉 라우팅 및 순수 최 인근 다중 홉 라우팅은 다수 개의 무선 노드와 중계기가 균일하게 분포되며 패킷이 특정 확률로 삭제되는 거대한 패킷 소거 네트워크에서 최적의 용량 스케일링을 취득하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 보다 실제적인 시나리오로써 무선 노드가 랜덤하게 분포하는 인프라구조 도움을 받는 소거 네트워크에서의 용량 스케일링 법칙을 보인다. 소거 확률을 모델링하기 위해 지수적 감쇠 모델을 사용한다. 혼합 랜덤 소거 네트워크에서 고용량 취득을 위해 침투 이론을 사용한 고속도로 기반 다중 홉 라우팅을 제안하고, 대응되는 용량 스케일링을 분석한다. 주요 결과로써, 제안한 침투 고속도로 기반 라우팅 기술은 혼합 균일 소거 네트워크에서 최 인근 다중 홉을 사용한 경우와 동일한 용량 스케일링 취득이 가능함을 보인다. 즉, 노드가 랜덤하게 분포하는 상황에서도 성능 손실은 발생하지 않음을 확인한다.
무선 센서네트워크(Sensor Network)에서는 많은 수의 센서 노드를 영구적으로 사용하기 보다는 일회성의 목적으로 사용하기 때문에 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 수명을 장시간 유지시키는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 무선 센서네트워크의 연결 유지 시간(network lifetime)을 연장시키기 위한 EASR(Energy Aware Source Routing) 프로토콜을 제안한다. 제안하는 EASR 기법은 기존의 EAR(Energy Aware Routing)처럼 다중 경로 중에 확률에 의해 결정되는 단일 경로로만 데이터 트래픽을 전송하여 에너지 소비를 분산시키는 방법을 사용한다. 하지만 제안하는 EASR 기법에서는 기존의 SMR(Split Multipath Routing)에서 사용되는 다중 경로 선정 기법을 개선한 방법으로서 센서 노드들의 에너지 소비를 최소화 하기 위하여 다중 경로간의 overhearing 지수를 정의하고 이를 근거로 overhearing 현상에 의한 에너지 소비를 최소로 하는 다중 경로를 설정하는 기법이다. 제안하는 EASR기법이 무선 센서네트워크 환경에서 노드의 수명을 장시간 유지시키고 합리적인 데이터 전송 지연시간을 갖는다는 것을 시뮬레이션 분석을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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