• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.650-656
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• 1999

본논문에서는 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 진화전략에 적용하여 진화전략의 수렴성에 대해서 고찰한다. 또한 진화전략의 탐색법으로 랜덤 지역탐색법과 강화 지역 탐색법을 제안한다. 랜덤지역탐색은 미리 정한 일정한 회수의 지역탐색을 랜덤하게 수행하는 것이고 강화 지역탐색은 주어진 범위내에 존재하는 모든개체의 적합도를 평가하여 가장 적합도가 높은 개체 주변을 탐색하는 것이다. 이러한 관점에서 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 기본으로 하는 강화 지역탐색은 단순히 랜덤하게 주변개체의 적합도를 탐색하는 것이 아니라 해 공간상에서 적합도가 높아지는 방향으로 지역 탐색을 행함으로써 랜덤 지역탐색에 비해 보다 효과적으로 주변 개체를 탐색할 수 있어 전역적 탐색능력의 향상은 물론 수렴속도의 향상은 가져 올수 있었다. 결과적으로 진화과정에 학습을 도입함으로써 진화만으로 최적해를 탐색할때보다 그성능이 향상됨을 볼 수 있다, 제안한 방법은 다양한 함수최적화 문제에 적용하여 그 시뮬레이션을 통해 학습이 진화에 미치는 영향에 대해서 고찰한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.59-64
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• 2024

소형 추적 레이더는 표적에서 운용하는 RGPO(Range Gaet Pull Off)등 기만신호를 피하기 위하여 송신주기를 랜덤하게 변화하여 송신을 한다. 이때 의사랜덤코드를 활용하여 랜덤하게 송신 주기를 변경을 한다. 의사랜덤코드는 특정구간이 지나면 반복을 하기 때문에 반복이 노출되면 기만신호를 피하기 힘들어 진다. 본 논문에서는 FPGA를 통한 랜덤 코드 생성과 시스템 백색잡음을 더하여 보다 실제적인 송신 펄스 코드를 생성하였다. FPGA를 이용하여 EPROM에 의사랜덤코드를 사용하면서 반복을 피할 수 있는 PRF를 생성하는 코드 생성에 대한 연구결과를 제시한다. 또한 추적 레이더에 적용하여 랜덤한 PRF 펄스 설계된 결과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.494-496
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• 2020

기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.62-66
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• 2011

본 논문에서는 퍼지 제어기를 최적화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)과 결합한 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법을 제안하였다. 랜덤 신호 기반 학습은 직렬 탐색구조로 되어 있어서 지역 탐색 능력은 뛰어나지만 전역 탐색 능력은 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 다양한 탐색 영역을 가지는 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법이 소개 되었으며, 시뮬레이티드 어닐링을 랜덤 신호 기반 학습과 결합하여 학습 능력을 향상시켰다. 제안된 최적화 알고리즘을 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.23-34
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• 2023

본 논문의 목적은 이항출력 실험을 이용할 경우에 확률적 전역 최적화 방법론들을 검토하고 알고리즘들간의 성능을 비교하기 위한 것이다. 모 성공확률은 알수 없고 확률적 특성을 갖기 때문에 확률적 전역 최적화 방법론에서는 모 성공확률 대신 성공확률의 추정치를 이용한다. 언덕오르기 알고리즘 , 단순랜덤탐색, 랜덤재출발 랜덤탐색, 랜덤 최적화, 담금질 기법 및 군집기반의 알고리즘인 입자 군집 최적화 알고리즘을 확률적 전역 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 알고리즘의 비교를 위하여 두가지 테스트 함수(하나는 단봉이고 나머지는 다봉임)가 제안되었고 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 단순 테스트 함수에 대하여는 모든 알고리즘이 유사한 성능을 보이고 있다. 복잡한 다봉의 테스트 함수에 대하여는 랜덤재출발 랜덤최적화, 담금질 기법과 군집 기반의 입자군집 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.359-364
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• 2001

필기 한글문자 인식은 다양한 필기 변형, 자모 간의 접촉과 같은 문제들을 내포하고 있다. 최근 이를 해결하기 위한 방법으로 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링이 제안되었으나, 상향식 정보처리의 한계인 시간 복잡도 문제를 겪고 있다. 영어 단어인식에 관한 인지과학적 연구에서는 하향식 정보처리의 주요한 역할 중 하나로 인식 과정에서의 계산 중복을 없애는 필터링의 역할을 들고 있다. 본 논문에서는 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링을 기반으로 하여 필기체에 나타나는 다양한 변형을 흡수하며, 시간 복잡도를 해결하기 위한 한글 문자의 구조에 바탕을 둔 하향식 정보처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 발화를 이용한 자모 후보 추출 DP 정합과 동적 격자 탐색을 이용한 문자 후보 탐색, 그리고 문자의 구조적 제약을 이용한 후보 제거 기법을 포함한다. 필기 한글 데이터베이스인 SERI-DB에 대한 예비 실험 결과, 제안한 방법은 인식률의 큰 저하 없이 상향식 정보 처리에 바탕을 둔 기존 방법에 비해 높은 속도 향상을 가져 왔다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.9-17
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• 2023

이 연구는 청년 삶의 만족도를 높일 수 있는 방안을 모색하고자 청년의 삶의 만족도에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해 한국청소년정책연구원의 '2021 청년 사회·경제 실태조사의 데이터를 활용하여, 2021년 기준 만 18세~34세 청년 2,041명을 연구대상으로 하였다. 청년 삶의 만족도에 영향을 미치는 다양한 변수를 탐색하기 위해 랜덤 포레스트 방법을 적용하였다. 분석에 활용된 변수는 인구·사회학적 요인과 심리·정서를 포함하는 요인으로 총 21개이다. 랜덤 포레스트를 적용한 청년 삶의 만족도에 영향을 미치는 변수들을 탐색한 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석에 투입된 요인 21개의 예측변수는 모두 청년 삶의 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 청년 삶이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 '직업가치관'으로 나타났다. 셋째, '정치적효능감', '기성세대인식'과 같이 청년들의 사회에 대한 인식도 청년들의 삶의 만족도에 영향을 미치는 변수임을 확인할 수 있다. 이러한 연구결과를 바탕으로 청년 삶의 만족도에 영향을 미치는 변수들을 설명하고 논의점을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.23-39
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• 2019

군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1300-1312
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• 1991

본 논문에서는 단일버퍼 스위치에서 다중스롯호의 수용에 따른 타임스롯 순서보전을 알아보고, 타임스롯 순서보존을 고려하여 트래픽혼합비의 변화와 타임스롯의 랜덤 탐색횟수의 변화, 그리고 타임스롯의 랜덤탐색방법에 따른 호종별 호손율 톡성을 분석하였다. 이 결과는 TDX IA/B 교환기와 같은 단일 버퍼형식의 스위치망의 구성시 활용될 수 있을 것이다.