• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.201-207
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• 2018

2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 거리 합을 오름차순으로, 물동량 합을 내림차순으로 정렬하여 1:1 매치시킨 최소 거리 위치에 최대 물동량 시설을 배정하는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 $O(n^2)$의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-32
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• 2019

군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.4999-5008
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• 2015

제약조건이 있는 공학 최적화 문제에서 보다 좋은 결과를 얻기 위해서는 효율적인 제약조건 처리기법의 적용은 필수적이다. 본 연구에서는 네 가지의 제약조건 처리기법을 적용하여 메타휴리스틱 최적화 기법으로 널리 사용되고 있는 Harmony Search 알고리즘의 최적화 효율성을 평가하였다. 평가를 위해 대표적인 이산형 최적화 문제 중 하나인 상수관로 최소비용설계 문제를 적용하였다. 적용결과 전통적인 제약조건 처리방법으로 사용되던 벌칙함수에 비해 제안된 제약조건 처리기법의 결과가 효율적임을 확인하였다. 특히, ${\varepsilon}$-Constrained Method의 경우 기존방법에 비하여 효율적이고 안정적인 결과를 도출하였다. 제안된 방법은 새로운 최적화 알고리즘의 개발 필요 없이 HS의 성능을 증가시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 또한 400개 이상의 결정변수를 가지는 대규모 문제의 적용을 통하여, 제안된 방법이 대규모 공학 최적화 문제에서도 활용이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권2호
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• pp.82-90
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• 2002

BDD는 부울 함수를 간결하고 유일하게 나타낼 수 있기 때문에 다양한 컴퓨터 지원 설계 분야에 널리 활용되고 있다. BDD 크기는 변수 순서에 따라 매우 민감하게 변하므로, BDD의 크기를 최소화할 수 있는 변수 순서를 구하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 최적의 변수 순서를 찾는 것은 NP-complete 문제이므로, 근사 최적 변수 순서(near--optimal variable ordering)를 결정하기 위한 여러 가지 휴리스틱 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 최근에 제안된 μ0 (Microcanonical Optimization) 알고리즘에 기반하여 BDD 최소화 문제에 더욱 적합하도록 보완한 Faster-μ0 알고리즘을 제안한다. Faster-μ0 알고리즘은 빠르고 더 나은 해를 찾기 위한 국부 탐색 방법으로 임의의 해를 반복적으로 생성하는 초기화 단계 대신에 시프팅 알고리즘을 실행하는 시프팅 단계로 대체한다. 제안된 알고리즘의 튜닝을 위하여 실험적으로 알고리즘 파라메타를 구하였으며 제안된 알고리즘은 많은 벤치마크 회로에 대하여 실험되었으며 기존의 μ0 알고리즘 보다 빠르고 좋은 성능을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1053-1058
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• 2009

기존의 수동적인 TV를 보는 방식에서 벗어나 원하는 시간에 원하는 컨텐츠를 골라 볼 수 있는 디지털케이블 TV (DCATV)와 IPTV는 많은 가정에서 호응을 얻고 있고 그 발전 가능성은 더욱 커지고 있다. 본 연구는 20대 사용자들에게 적합하고 사용하기 편리한 VOD메뉴 구조와 새로운 메뉴 스타일을 제안하는 데 있다. 이를 위해 우선 휴리스틱 분석을 통해 예상 문제점을 파악하였다. 이를 바탕으로 나온 문제점을 검증하고 개선하기 위해 반복적인 사용성 평가를 실시하였다. 더불어 선호도 조사를 통해 메뉴스타일 및 GUI요소를 제시하였다. 그 결과, VOD메뉴 구조의 오류를 개선하고 사용자들이 인식하기 쉬운 메타포, 컬러, 아이콘 등을 포함한 새로운 메뉴스타일을 제안하였다. 즉, VOD 카테고리는 의미가 명확한 것끼리 그룹핑 되어야하고 그룹핑이 모호한 것들은 그냥 두어야 한다. 그리고 메뉴스타일은 방식의 새로움 보다는 사용 편리성이 사용 경험자들에게는 더 중요한 요소라는 점을 발견하게 되었다. 본 연구는 차후 디지털 케이블 방송 메뉴를 개선할 때 기초 자료가 될 뿐만 아니라, 다른 방송 메뉴를 설계할 때 참고 자료로 활용 될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.491-498
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• 2016

소프트웨어 정의 네트워크는 네트워크 제어 기능을 데이터 전송 기능으로부터 물리적으로 분리하여 소프트웨어적으로 구현한다. 광범위한 지역으로 소프트웨어 정의 네트워크를 설치하기 위해서는 다중의 제어기가 요구되며, 제어기의 배치는 소프트웨어 정의 네트워크 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워크에서 효율적인 제어기 배치를 위한 메타 휴리스틱 알고리즘인 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 보다 좋은 결과를 효과적으로 얻기 위해 새로운 타부 서치의 이웃해 생성 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 소프트웨어 정의 네트워크에서 최소 전송지연과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 유전 알고리즘 및 랜덤방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.527-531
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• 2012

본 논문에서는 종래의 PSO 알고리즘 성능저하의 주요 원인들 중 하나인 입자들의 조기수렴 현상을 개선한 DPSO-QI (Distributed PSO with quantum-infusion mechanism) 기법을 제안한다. DPSO-QI 알고리즘은 다음과 같은 두 가지 특징을 지닌다. 첫째, 분산형 구조의 PSO 기법을 도입한다. 이는 먼저 적절한 수의 입자들로 소그룹을 형성하고, 최적해 탐색에 필요한 다양한 정보의 교환이 각 소그룹 내에서만 이루어지도록 한 기법이다. 이러한 기법을 바탕으로 입자들의 탐색 다양성을 증대시킴으로서 조기수렴 현상을 감소시키는 효과를 달성할 수 있다. 둘째, 상기의 입자 소그룹에 Quantum-infusion (QI) 메커니즘에 기반 한 기법을 도입시킨다. 이를 통해 입자들의 전역 최적해 탐색 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다. 끝으로 다양한 수치예제를 통하여 제안하는 새로운 PSO 기법이 종래의 방식들에 비해 매우 뛰어난 성능을 구현할 수 있음을 입증하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1-7
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• 2018

데이터 전처리 기법 중 하나인 특징 선택은 대규모 데이터셋을 다루는 다양한 응용분야에서 주요 연구 분야 중 하나로 각광받고 있다. 특징 선택은 패턴 인식, 기계학습 및 데이터 마이닝에서 사용됐고, 최근에는 텍스트 분류, 이미지 검색, 침입 탐지 및 게놈 분석과 같은 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 제안 방법은 메타 휴리스틱 알고리즘 중의 하나인 유전 알고리즘을 기반으로 한다. 특징 부분 집합을 찾는 방법은 크게 필터(filter) 방법과 래퍼(wrapper) 방법이 있는데, 본 연구에서는 최적의 특징 부분 집합을 찾기 위해 실제 분류기를 사용한 평가를 하는 래퍼 방법을 사용한다. 실험에 사용한 훈련 데이터셋은 클래스 불균형이 심하여 희소클래스에 대한 분류 성능을 높이기 어렵다. SMOTE 기법을 적용한 훈련 데이터셋을 사용하여 특징 선택을 하고 다양한 기계학습 알고리즘을 사용하여 선택한 특징들의 성능을 평가한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.23-29
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• 2012

일반적인 실내 보행자 대피모형 및 대피시뮬레이터는 보행자 특성(예, 이동속도, 방향, 기동성, 성별, 나이, 몸무게, 신체사이즈 등)을 고려하여 개개인이 출구까지 대피할 때의 최단거리나 최소시간, 즉, 국지적(local)인 해를 구한다. 따라서 이러한 모델을 이용해서는 대상 공간 전체(예, 건물 전체)의 재실자들이 모두 대피한다고 할 때, 전체 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해를 얻기 힘들다. 본 연구는 건물내의 전체 인원분포를 고려하여 건물 내 재실자들의 총 대피시간을 최소화할 수 있는 전역적인 실내 보행자 최적 대피모형을 제시하고자 한다. 총 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해는 다항식으로 찾기 힘든 문제로, 본 연구에서는 메타 휴리스틱기법 중 유전자 알고리즘을 이용하였다. 다양한 분포 상황을 염색체로 표현하고 해를 반복적 필터링하여 최적에 가까운 대피경로 및 대피시간을 산출하였다. 설계된 알고리즘을 표현하고 실험하기 위해서 CA(cellular automata) 기반의 대피 시뮬레이터를 이용하였으며, 다양한 실내 인원분포에 적용하여 그 결과를 제시하였다.

• 산업융합연구
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• 제17권4호
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• pp.131-137
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• 2019

전통적으로 예상 전송 시간 메트릭을 라우팅으로 사용하는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크는 모바일 유저에게 심각한 지연을 발생한다. 캐시를 갖는 메쉬 라우터를 통해 성능 향상을 기대할 수 있지만, 콘텐츠 인기도, 캐시 비용 및 다운로드 지연을 고려한 캐싱 할당 기법에 대한 연구는 부족하다. 이러한 문제점을 해결하고자 모바일 유저 수의 증가에 따라 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기반 사용자 중심의 캐싱 기법을 제안한다. 또한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘 (일정 교차/변이)을 적용하여 예상 지연 시간을 줄이며 캐시 적중률에 만족하는 최적의 모바일 유저 수를 찾는다. 이는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크를 운영하는 통신 사업자가 다양한 캐싱 비용, 라우터 속도, 콘텐츠 인기도를 고려한 목표 캐시 적중률을 만족할 뿐만 아니라 성능 향상을 기대할 수 있다.