본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 rural Postman problem with Time windows(RPPTW) 해법을 위해 유전자 알고리즘에 사용되는 교차 연산자를 제안하고, 기존의 교차 연산자와 비교한다. RPPTW는 다중목적 최적화 문제로서, Rural Postman Problem(RPP)에 서비스 시간 제한을 위한 시간 윈도우(Time Windows)를 두고 제한된 시간 내에 서비스를 받을 수 있도록 구성된 문제이다. 따라서, RPPTW는 주어진 시간 내에 서비스를 받으면서 최소 비용으로 라우팅을 하는 다중 목적 최적화 문제이다. 다중 목적 최적화 문제인 RPPTW를 해결하기 위해서는 Pareto-optimal 집합을 구해야 한다. Pareto-optimal 집합은 각 목적값들의 우수성을 비교할 수 없는 집합이다. 본 논문에서는 12개의 임의로 생성된 문제들에 대해 3개의 교차 연산자를 사용하여 실험을 하여 그 결과를 비교하였다. 본 논문에서 사용된 교차 연산자들은 PMX(Partially Matched Exchange), OX(Order Exchange), 그리고 본 논문에서 제안한 MOX(Modified Order Exchange)이다. 각 문제들에 대한 실험 결과를 통해서 RPPTW를 위한 교차 연산자 중에 본 논문에서 제안한 MOX방법이 효율적임를 알 수 있었다.
본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.
최근의 감성분류 연구는 출력변수가 하나인 단일레이블 분류방법을 사용한 연구가 많다. 특히, 이러한 연구는 하나의 극성 값(긍정, 부정)만을 찾는 연구가 많다. 그러나 한 문장 안에는 다중적인 의미가 내포되어 있다. 그 중에서도 감정과 오피니언이 이러한 특징을 갖는다. 본 논문은 두 가지 연구목적을 제시한다. 첫째, 한 문장 안에 다양한 토픽(주제 또는 애스팩트)이 있다는 사실을 기반으로, 해당 문장을 각 애스팩트 별로 감성을 분류하는 애스팩트 마이닝을 수행한다. 둘째, 두개 이상의 종속변수(출력 값)를 한 번에 분석하는 다중레이블 분류방법을 적용한다. 이에 본 연구는 감성분류의 연구가 단일분류기에 의해서만 이루어진 연구를 개선하고자 다중레이블 분류방법에 의한 애스팩트 마이닝을 수행하고자 한다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해 국내 뮤지컬 데이터를 수집하였다. 분석결과 문장 안에 있는 다양한 애스팩트별 감성을 추출하였고, 유의한 결과를 얻었다.
이동 Ad Hoc 네트워크(MANET)에서 많은 영역에 걸쳐 다양한 라우팅 프로토콜들이 제안되어 왔다. 다중전송률은 현재 많은 무선 랜 카드에 의해 지원되고 있고, 그 효과에 관한 라우팅 프로토콜 알고리즘들이 연구되고 있다. 다중전송률에서의 high-rate을 이용한 데이터 전송은 일정한 시간 내에 더 많은 데이터를 전송할 수 있기 때문에 높은 throughput을 기대 할 수 있다. 그러나 high-rate을 이용한 데이터 전송의 경우 전송이 가능한 거리가 짧아져 목적노드까지 도달하는 데에 더 많은 홉을 거쳐야 한다. 그로 인해 패킷을 전달하는데 걸리는 시간이 늘어나 전교 네트워크의 성능을 저하시킬 수도 있다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 네트워크의 토폴로지 변화나 채널의 상태에 따라 어떤 전송 속도로 데이터를 전송할 것인가를 결정하기 위해 다중전송률을 고려한 위치 정보 기반의 라우팅 프로토콜을 제안한다.
폰 노이만 모델의 지역성과 데이터플로우 모델의 병렬성을 결합하여 등장한 모델이 다중 스레드 모델이다. 다중스레드 모델의 목적은 통신시간과 계산 시간을 겹침으로써 프로세서의 활용도를 높이고자 하는 것이다. 기존의 대부분의 다중 스레드 모델의 스레드 스케쥴링 기법은 FIFO 혹은 FILO 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 프로세서의 활용도를 높이고 프로세서의 휴지 시간을 줄이기 위해서 원격 함수 호출 혹은 원격 메모리 참조 기능의 스레드(이후로는 원격 스레드라 부름)와 계산 기능의 스레드가 동시에 활성화되었을 때 원격 스레드들을 먼저 수행하는 것이 프로세서의 지연 시간을 줄이고 병렬성을 높이는 데 효과적임을 제안한다. 이것을 구현하기 위해서 프레임 내부의 지속 벡터(CV)를 CCV(call continuation vector)와 LCV(local continuation vector) 둘로 구분하였다. 스레드가 활성화될 때 CCV에는 원격 스레드들을, LCV에는 계산 스레드들을 저장한 후, CCV에 저장된 스레드들을 먼저 수행하고 LCV를 나중에 수행한다.
인터넷의 발빠른 성장으로 모든 비즈니스가 웹에 집중되고 있다. 현재 웹에서 접할 수 있는 사이트들의 대부분은 하나의 DB에서 모든 작업을 처리하고 있는 실정이다. 데이터베이스들이 각각의 다른 지역 DBMS에 흩어져 있고 상이한 DBMS 테이블 사이에 하나 이상의 relation이 존재할 경우에는 한번의 질의로 서로 다른 DBMS로부터 트랜잭션을 처리하는데는 많은 문제가 발생할 수 있다. 일반적으로, 데이터베이스는 한 지역에서 하나의 DBMS에 의해 관리되지만, 효율적인 관리를 위해서 다른 지역으로 분산되어 존재하기도 한다. 더 나아가 독려된 데이터베이스를 서로 다른 지역에서 다수의 DBMS로 관리하는 다중 데이터베이스 시스템을 이용하기도 한다. 다중 데이터베이스 시스템을 이용하면 각 지역적으로 독립적인 관리 전략을 세울 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 트랜잭션을 처리하기 위해서 더 복잡한 질의 처리 시스템을 필요로 하게 된다. 이것은 데이터베이스의 무결성과 동시처리 성능으로 직결되는 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존의 C/S 시스템을 이용한 다중 데이터베이스 시스템 설계를 웹으로 확장시켜 무결성 제약사항을 유지하고, 동시처리를 가능하도록 가상 처리장치(virtual processor) 아키택처를 설계하는 데 그 목적이 있다
본 논문에서는 CAT를 적용하여 다중 처리를 지원하는 계측 시스템의 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 다중 처리는 프로세스 기법으로 트레드 방식을 사용하였고, 스케쥴링으로는 라운드 로빈 방식을 사영하엿다. 구현된 다중처리 시스템은 HP8590A 스펙트럼 분석기와 HP473B 전력계를 시스템 운영 계측기로 이용하였다. 이밖에도 15대까지의 계측기를 첨가하여 시스템을 운용할 수있도록 하였다. 개발된 소프트웨어는 총 9개 모듈로 구성되어 있고 각 모듈들은 상호 공유되도록 구현하였다. 더 많은 예측기를 부가할 경우에는 목적 계측기에 알맞는 소프트웨어 모듈을 합하여 구성할 수 있도록 하였다. 또한 계측기를 여러대 접속할 때 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결책을 제시하였다.문제점은 정보의 전송도중 버스가 데드록이 되거나 데이터를 손실하는 경우이다. 문제 발생의 원인은 각 계측기가 갖고 있는 정보 전송 프로토콜의 차이점이 있기 대문인데, 이를 알아내고자 프로토콜 분석기를 설계하여 컴퓨터에 접속할 수 잇도록 구현하였다. 실험한 결과 두 대의 서로 다른 계측기가 갖고 있는 공통적인 프로토콜 패턴을 찾을 수 있었다. 이 시스템을 이용할 경우 사용자는 전문지식 없이도 측정 시간과 오차를 줄일 수가 있다.
신뢰성 있는 위성합법기반의 위치정보 서비스 제공을 위해서는 오차정보서비스와 항법신호의 이상을 감시하는 서비스가 요구된다. 항법신호 이상감시는 그동안 단일 기준국에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 본 연구에서는 단일 기준국이 아닌 다중 기준국을 기반으로 한 항법신호 이상을 감시하기 위한 소프트웨어를 설계하고 구현하는데 그 목적이 있다. 다중 기준국을 기반으로 한 항법신호 이상감시 소프트웨어는 GPS 메시지를 효과적으로 수집하는 수집부와, 수집된 데이터를 이용하여 다중 기준국에서의 항법신호를 감시하기 위한 알고리즘 처리부로 나누어 소프트웨어의 효과적인 동작을 위해 모듈화를 진행하였으며, 시스템에 대한 안정성 및 확장성을 고려하여 설계하였다. 본 연구를 통하여 단일 기준국에서는 확인할 수 없는 항법신호 이상을 정밀하게 탐지할 수 있게 되었으며, 오차정보 서비스를 제공하는데 있어 기반자료로 활용될 수 있다.
현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.
다중 프로세서 시스템이 개발됨에 따라, 새로운 일정계획문제, 하나의 작업이 하나이상의 기계에 의해 동시에 처리되어야 하는 문제가 대두되었다. 이 연구에서는 선행관계를 가진 이러한 다중 프로세서 일정계획문제에 대해 다루어 보았다. 이 연구의 목적은 makespan을 최소화하는 일정계획을 찾는 것이다. 일반적으로 Branch and Bound 기법을 이용하여 선행관계를 가진 다중 프로세서 일정계획문제의 최적해를 찾았는데, 해의 탐색시간이 너무 오래 걸린다는 단점이 있었다. 본 연구에서는 짧은 시간 내에 최적해와 가까운 근사해를 simulated annealing(SA)방법을 이용하여 구해보았다. SA의 성능을 측정하기 위하여, SA의 CPU 처리시간과 구한 근사해를 40개의 예제문제를 통하여 Kramer의 방법의 CPU 처리시간과 최적해와 비교해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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