• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.65-74
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• 2009

신경망의 구조를 최적화하기 위해서는 노드 또는 연결을 잘라내는 가지치기 방법과 노드를 추가해 나가는 구조 증가 방법이 있다. 이 논문은 신경망의 구조 최적화를 위해 가지치기 방법을 사용하며, 최적의 노드 가지치기를 찾기 위해 유전 알고리즘을 사용한다. 기존 연구에서는 입력층과 은닉층의 노드를 따로 최적화 대상으로 삼았다 우리는 두 층의 노드를 하나의 염색체에 표현하여 동시 최적화를 꾀하였다. 자식은 부모의 가중치를 상속받는다 학습을 위해서는 기존의 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 실험은 UCI Machine Learning Repository에서 제공한 다양한 데이터를 사용하였다. 실험 결과 신경망 노드 가지치기 비율이 평균 $8{\sim}25%$에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다. 또한 다른 가지치기 및 구조 증가 알고리즘과의 교차검증에 대한 t-검정 결과 그들에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.80-82
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• 2000

공간 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 {{{{k}}}}-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 {{{{k}}}}=최근접질의 처리방법은, 조건을 만족하지 않는 노드를 가지 치기 기법을 사용하여 노드 방문 횟수를 줄인다. 그러나, 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 {{{{k}}}} 개의 최근접객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조 횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%, 평균 7%정도의 디스크 참조 횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.59-70
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• 2003

공간 데이터베이스 관리시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 k-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 k-최근접 질의 처리방법은 조건을 만족하지 않는 노드를 가지치기 기법을 사용하여 노드 방문횟수를 줄인다. 그러나 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 k개의 최근접 객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 연구에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%,평균 7% 정도의 디스크 참조횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.278-283
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• 2006

결정 트리는 큰 가설 공간을 가지고 있어 유연하고 강인한 성능을 지닐 수 있다. 하지만 결정트리가 학습 데이터에 지나치게 적응되는 경향이 있다. 학습데이터에 과도하게 적응되는 경향을 없애기 위해 몇몇 가지치기 알고리즘이 개발되었다. 하지만, 데이터가 속성 축에 평행하지 않아서 오는 공간 낭비의 문제는 이러한 방법으로 해결할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 다변수 노드를 사용한 선형 분류기를 이용하여 이러한 문제점을 해결하는 방법을 제시하였으며, 결정트리의 성능을 높이고자 지지 벡터 머신을 도입하였다(SVMDT). 본 논문에서 제시한 알고리즘은 세 가지 부분으로 이루어졌다. 첫째로, 각 노드에서 사용할 속성을 선택하는 부분과 둘째로, ID3를 이 목적에 맞게 바꾼 알고리즘과 마지막으로 기본적인 형태의 가지치기 알고리즘을 개발하였다. UCI 데이터 셋을 이용하여 OC1, C4.5, SVM과 비교한 결과, SVMDT는 개선된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.468-470
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• 2012

본 논문에서는 기존 VectorBoost기반 분류기의 문제점이었던 다중 분할 노드에서의 오판단 발생을 해결하기 위해, LDA를 이용해 학습 샘플들을 가장 잘 분리할 수 있는 최적의 초평면을 구하고, 이 초평면을 이용해 Positive샘플에서 VectorBoost의 판단율을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 적용했을 때 Positive샘플들의 오판단율이 감소하는 효과를 보였으며, 불필요한 연산의 감소로 약 30%의 속도향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1263-1266
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• 2004

무선 환경에서의 멀티캐스트 문제는 기존의 유선 환경에서와는 다른 접근방식을 필요로 한다. 기존 유선환경에서의 멀티캐스팅 문제가 링크기반 모델에서 접근을 한 반면 무선환경에서는 노드기반 모델로의 접근 방법이 무선환경의 잇점을 고려하는 것이 된다. 더욱이 게이트웨이나 라우터 등의 기반시설 없이 무선 노드들 만으로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서는 멀티캐스트 문제에 추가적인 사항이 고려되어야 하는데 그 대표적인 것 중의 하나가 에너지이다. 보다 짧은 경로의 최단 전달시간 보다. 에너지의 소비를 줄일 수 있는 멀티캐스트 트리의 구성이 더 중요한 경우가 있다. 본 논문에서는 브로드캐스트 트리의 가지치기(prune) 방법을 향상하여 통신으로 인한 전력소비를 줄이는 멀티캐스트 트리 생성 알고리즘을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.149-154
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• 2024

본 논문은 단일 링크드 리스트의 사이클을 검출하는데 특화된 Floyd의 거북이와 토끼 경주법이 다중 입력, 다중 출력을 갖는 무 방향 그래프, 방향 그래프, 트리 등에 대해서는 사이클 검출 실패의 단점을 보완한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 단일 간선을 갖는 원천(source)과 싱크(sink)를 가지치기하는 단일 간선 노드 전정 사이클 검출 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 리스트, 무 방향 그래프, 방향 그래프, 트리 등에 적용한 결과 모든 경우에 대해 사이클을 검출하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 사이클 검출 분야에서 가장 단순하고 빠른 장점을 갖고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.11-19
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• 2014

본 논문에서는 고차 MIMO 시스템을 위한 저 복잡도의 병렬 구형 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 정적 가지치기와 가변 가능한 다수의 노드연산기에 의한 동적 가지치기 기법을 통해서 종래의 Fixed-complexity sphere decoder(FSD) 알고리즘 대비 더 낮은 복잡도를 갖게 되며, quasi-maximum likelihood 검출 성능을 보인다. 알고리즘과 함께 제안된 노드연산기 또한, 기존 구형검출기의 순차적 연산 구조를 갖는 노드 연산을 고정된 복잡도를 갖도록 제안하여 하드웨어 구현의 용이성을 제공한다. 16QAM 복조를 하는 고차 MIMO 무선통신의 몬테카를로 모의실험을 통해서, 종래의 저 복잡도를 갖는 FSD 알고리즘 대비, 제안된 알고리즘이 평균적으로 단 6.3%의 검출 시간이 증가되면서 평균 55% 탐색노드가 감소하여 연산 복잡도가 낮아지는 것을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.238-246
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• 2000

R 트리와 같은 다차원 인덱스로 구성된 2개의 공간 데이타 집합들에 대하여 거리가 가까운 순서대로 점진적으로 객체 쌍을 찾는 거리조인(distance join) 알고리즘이 이전에 제안된 바 있다. 본 논문에서는 찾고자 하는 객체 쌍의 개수 K를 미리 정할 때 거리 우선순위 큐를 이용한 효율적인 K-거리조인 기법을 제안한다. 특히 양쪽 노드 확장 방식과 스위핑 축 및 방향의 선택 기법을 이용한 최적화된 평면 스위핑 가지치기 기법을 통한 거리조인 알고리즘을 개발한다. 실제 지리정보 데이타 집합을 가지고 실험을 수행하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들보다 좋은 성능을 나타냄을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.427-430
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• 2018

본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.