• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권5호
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• pp.1-7
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• 2004

규칙적인 논리적 연결방법을 이용하면 노드에서 라우팅을 위한 프로세싱 시간이 단축되므로 고속의 네트워크에 적용이 가능하다. 규칙적인 논리적 연결방법의 하나인 셔플넷은 일반적으로 p개의 직접 연결이 다른 노드들과 이루어진다. 그러나 우리가 제안한 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하면 2p개의 노드들과 직접 연결되므로 더욱 용량이 증대된 파장분할방식 링을 설계할 수 있다. 이 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하여 파장분할방식 링에 파장을 할당하는 방법을 본 논문에서 연구하였다. 필요한 파장수를 최소화하는 것을 목표로 네트워크를 최적화하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1381-1384
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• 2004

대상 지점의 수질 예측은 단순한 모델로 설명하는데 쉽지 않을 뿐만 아니라 많은 오차를 내포하고 있다. 그러나 최근, 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘과 같은 인공지능이 대두되면서 복잡한 비선형 과정들을 나타낼 수 있게 되었다. 나아가 진정한 인공 지능을 실현하기 위해서는 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘을 보다 효과적으로 이용하고 통합해야 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 T-S 퍼지시스템(Takagj-Sugeno Fuzzy system)의 삼각형 멤버쉽 함수 형태와 규칙 베이스를 최적화하기 위한 도구로 사용하였으면, 예측은 T-S 퍼지 시스템을 이용하여 실시하였다. 대상지점은 영산강 유역의 나주지점을 선정하여 유량자료 및 수질자료를 이용하여 GA와 T-S 퍼지 시스템의 결합에 의해 수질 예측을 실시할 결과 돌연변이율$(P_m)$ $0.05\~0.1$에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.58-60
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• 2005

대표적인 데이터마이닝 문제중의 하나인 연관규칙 탐사에는 지금까지 Apriori 기반의 많은 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 비트맵을 이용한 Apriori 알고리즘 구현방안을 제시한다. 우선, 핵심연산인 비트맵 논리곱(Bitmap AND)과 비트 카운팅(bit-counting)을 컴퓨터 CPU의 고급 기술을 이용해서 효과적으로 구현할 수 있음을 보인다. 또한, 트랜잭션 데이터를 비트맵으로 표현함으로써, 기존 Apriori와는 달리, 비트맵 논리곱 연산을 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제시한다. BAR의 이러한 구현기법을 통해, Apriori 기반의 최신 구현 방법에 비해, 성능이 최대 30배 정도 향상됨을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2995-2997
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• 2000

원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.937-940
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• 2004

프로세서 자원, 데이터 저장장치 자원을 제공하면서 가상기관(Virtual Organization)을 구성하는 각 사이트는 사용할 수 있는 네트윅 자원이 한정된 상황에서 애플리케이션 처리량을 극대화하는 최적화된 데이터그리드 시스템을 기대한다. 본 논문에서는 크기가 제한적이며 지리적으로 분산된 데이터 저장공간에서 적응적 데이터 복제 기법을 제안하고 Replica의 지리적 분배를 위한 평가 모델을 제안한다. 이를 위해 논리 시간 데이터 접근 기록 및 통계를 적용하여 복제할 파일들을 구분 하는 이산적 결정 모델을 제안하고 삭제할 Replica 결정에 논리 시간 접근 기록을 적용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.95-102
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• 2001

오늘날 공급사슬경영(Supply Chain Management)은 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기업경영의 화두가 되고 있다. 이는 비용절감, 리드타임 단축, 서비스 수준 향상 등의 가치창출이 기업내부에서 뿐만 아니라 오히려 기업과 기업 간에서 더욱 큰 잠재력을 가지고 있음을 발견하게 되었기 때문이다. 본 연구에서는 공급사슬경영의 논리적인 Frame work을 입증하기 위하여 최적화시스템을 시뮬레이션 한다. 최적화생산시스템을 이용하는 시스템 하에서는 생산 시스템의 문제를 효과적인 흐름의 통제라는 관점에서 파악하며. 생산 현장에서 발생하는 많은 문제가 이들 흐름을 방해하는 요인에 의하여 발생하고 있다고 간주하기 때문이다 이와 같은 실험을 통하여 본 연구에서는 최적화생산시스템의 시뮬레이션 결과를 제시하고, 이로써 공급사슬경영의 유용성을 입증하는데 그 의의가 있다

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권3호
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• pp.167-172
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• 2007

가상기계(Virtual Machine)는 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 컴퓨터이기 때문에 그 수행 속도와 필요 저장 공간 측면에서 성능이 떨어질 수밖에 없다. 이러한 환경에서의 가상기계 코드 최적화는 실행 성능을 향상시킬 수 있기에 중요하다. 특별히 임베디드 장치(Embedded Device)에서 작동하는 가상기계 환경에서의 최적화는 기존의 최적화에 비해 수행 비용 대비 효과에서 높은 효율을 요구한다. 이에 따라 프로파일링을 통하여 성능에 크게 영향을 주는 함수 또는 기본 블록(Basic Block)을 찾아 최적화하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 프로파일링을 이용한 가상기계 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 먼저, 가상기계 코드 최적화를 위해 코드를 실행하여 얻을 수 있는 동적 정보인 프로파일링 데이터(Profiling Data)를 정의하였고, 프로파일링 정보를 이용한 가상기계 코드 최적기를 구현하였다. 또한, 구현과 실험에 있어서 가상기계 코드는 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 언어인 SIL(Standard Intermediate Language)를 사용하였고, 구현된 최적화기에 대한 실험을 통해 최적화기의 효과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.229-237
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• 2010

최근 산림경영의 목표가 다양해지고 환경적인 기능을 고려한 공간적인 요소들이 고려되는 등 경영계획을 수립하는 것이 점차 복잡해지고 있다. 따라서 다양한 목표와 조건을 만족시킬 수 있는 최적화 경영기법의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 경영목표를 다루거나 공간적인 인자들을 다루는데 효과적인 Tabu Search(TS) 휴리스틱 알고리즘을 이용하여, 최적화된 경영계획을 수립할 수 있도록 산림경영 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해 TS 알고리즘의 논리적 흐름을 분석하여 여러 세부 프로세스를 설계하였다. 또한 시스템의 효율성을 높이기 위해서, 각 세부 프로세스의 운영시간 및 작업부하를 최소화하고 시스템 자원의 활용을 극대화하기 위한 방안들을 검토하였다. 이를 토대로 본 연구에서는 TS 알고리즘의논리적 흐름을 일부 변형한모델과 원형 알고리즘에 기반한 모델을 적용하여 최적화 모델링을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 본 연구를 통해 개발된 의사결정시스템은 주어진 경영목표 및 제한조건을 만족시키는 해를 제공하는 것이 가능하였으며, 특히 변형된 TS 알고리즘을 적용하는 경우 보다 안정적인 최적화 모델링이 가능한 것으로 나타났다. 앞으로 우리나라 산림의 최적화된 경영계획을 수립하는데 본 연구에서 개발된 의사결정시스템의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.43-58
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• 2014

최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-94
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• 2009

본 논문에서는 경로수 ${\zeta}$로 주어진 DCG(Directed Cyclic Graph)의 입출력간의 연관관계를 고효율디지털논리회로로 설계하는 알로리즘과 DCG의 각 노드들에 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 문제점을 도출한 후, 다른 접근방법으로써 DCG의 경로수로 부터 행렬방정식을 유도한 후 이를 통해 DCG의 경로수에 따른 회로설계 알리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 DCG의 특성을 만족하도록 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 고효율디지털논리회로설계 알고리즘은 기존의 알고리즘으로는 가능하지 않았던 경로수의 DCG에 대하여 회로설계가 가능하게 되었고, 보다 최적화된 디지털논리회로를 구현할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수를 경로수로 갖는 DCG에 대한 설계가 가능하며, 입출력단자 수의 감소. 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 잇점이 있고, 예제를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘의 적합성과 타당성을 검증하였다.