• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1132-1136
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• 2006

본 논문에서는 3-이웃 셀룰라 오토마타의 도달 가능/불가능한 상태를 분석하고 도달가능 상태의 직전자를 구하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.406-409
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• 2006

본 논문에서는 3-이웃 셀룰라 오토마타의 도달 가능/불가능한 상태를 분석하고 도달가능 상태의 직전자를 구하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.852-855
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• 2005

본 논문에서는 3-이웃 비가산 셀룰라 오토마타의 도달 가능한 상태와 도달 불가능한 상태의 특성을 분석하고 도달 가능한 상태와 불가능한 상태를 검사하는 효과적인 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1C호
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• pp.78-83
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• 2002

유한 상태 기계(finite state machine)의 도달성 분석(reachability analysis)은 통신 프로토콜이나 마이크로 프로세서 설계 등의 다양한 컴퓨터 원용설계응용(computer-aided design applications)에 매우 유용하다. 도달성 분석은 정확한 도달가능상태를 계산하는 정해분석(exact analysis)과 도달 불가능상태의 일부만을 계산하는 근사분석(approximate analysis)으로 나뉘는데, 본 논문은 기존의 방법보다 크게 정확도를 향상시킨 근사 도달분석 기법을 소개하며, 그 기본적인 원리는 근사분석 알고리즘을 반복 적용하되 이전 근사분석 결과를 이후의 근사분석에 활용하는 반복적 근사 도달성 분석 (iterative reachability analysis)을 통해 근사분석의 정확도를 향상시킬 수 있도록 하는 것이다. 반복적 근사 도달성 방식을 이용하여 기존의 근사분석보다 크게 향상된 근사도달상태를 계산할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.91-95
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• 2001

본 논문에서는 GF(2)상에서 주어진 상태에서 도달불가능한 상태들을 가지는 1차원 선형 nongroup CA의 특성에 관하여 연구한다. 특히, 0-tree와 임의의 순환상태 $\alpha$를 root로 하는 $\alpha$-tree 사이의 관계들을 밝힌다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권1호
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• pp.111-116
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• 2006

주어진 상태가 도달 가능한지를 판정하는 작업은 모델 체킹과 같은 유한 상태 모델의 분석에서 필수적이다 만일 모델의 크기가 작다면 상태 공간을 전부 조사해서 판정할 수 있지만, 크기가 큰 경우에는 전체 상태 공간을 조사하는 것이 어렵거나 불가능할 수 있다. 이런 경우, 도달성 여부를 조사하기 전에 추상화를 통해서 모델을 축소해야 하며 이때 사용된 추상화는 false positive 오류를 허용하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 추상화를 고안하여 네모라이즈 게임 풀이에 적용하였다. 그 결과, 상태 폭발 문제로 풀 수 없었던 큰 규모의 문제를 추상화를 통해서 해결할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2968-2974
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• 2015

선형/가산 CA에서 끌개는 패턴인식, 패턴 분류 또는 연관기억장치 디자인, 질문처리기 등과 같은 분야에서 활용되고 있기 때문에 이를 어떻게 찾을 수 있는지는 주요한 연구 대상이 되어 왔다. 그러나 복잡한 현실을 모델링하고 그 해결방안을 모색하기 위해서는 비선형 CA의 도입이 불가피하게 되었다. 본 논문에서는 RMT를 개선한 CLT를 도입하여 비선형 CA의 끌개와 도달불가능 상태를 효율적으로 찾는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.307-310
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• 2002

인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1121-1122
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• 2011

대용량 삼상 변압기에서 무부하 정상상태에서의 특성을 예측하는 것은 변압기의 설계 과정에서 중요한 과정 중 하나이다. 통상적으로 전기기기의 무부하 정상상태 해석을 위해 시간차분 유한요소법이 사용되어왔다. 대용량 삼상 변압기 또한 이을 이용하여 무부하 정상상태 해석을 수행할 수 있지만, 삼상 변압기의 인덕턴스 성분이 권선 저항에 비해 매우 크기 때문에 정상 상태 도달까지 매우 많은 시간이 소요되어 실제적으로 정상 상태 해석이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용량 삼상 변압기의 무부하 정상상태 해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.399-408
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• 2002

다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.