• 제목/요약/키워드: 문제 생성

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시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제에서 염색체 해석에 기초한 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬 (An Interpretation-based Genetic Algorithm and a Post Local Search Method for Vehicle Routing Problems with Time Windows)

  • 임동순;오현승
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.132-140
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    • 2008
  • 본 논문은 시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬을 적용한 방법을 소개한다. 유전자 알고리듬에서의 염색체는 노드를 나타내는 정수의 순열로 표현되어 직접적인 해를 나타내지 않지만, 경험적 방법에 의한 해석을 통해 유효한 해로 변형되도록 하였다. 유전자 알고리듬에 의해 생성된 주어진 수의 우수한 해들에는 세 부분 최적화 방법이 순차적으로 적용되어 보다 좋은 해를 생성하도록 하였다. 부분 최적화 방법들에 의한 해는 다시 유전자 알고리듬의 해로 바뀌지 않도록 하여 두 알고리듬은 느슨하게 연결되도록 하였다. 솔로몬의 데이터를 이용한 실험에서 본 연구에서의 방법이 모든 문제에 대해 우수한 해를 생성함을 나타내었다. 특히, 지금까지 알려진 가장 우수한 경험적 방법에 비교될 만한 결과를 가져옴을 보였다.

A*와 유전자 알고리즘을 이용한 효율적인 경로 탐색 (Efficient Path Search using A* and Genetic Algorithm)

  • 강호균;최재혁;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.71-73
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    • 2017
  • 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.

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모바일 환경에서 다중 속성 검색을 위한 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법 (Signature-based Indexing Scheme for Multi-attribute Retrieval in Mobile Environments)

  • 박성근;정성원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.52-54
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    • 2004
  • 모바일 환경에서 효과적인 데이터 전송 방법인 브로드 캐스트 기법에서 중요한 문제 중의 하나가 데이터에 대한 인덱스 생성이다. 데이터에 대한 인덱스가 제공되면 클라이언트는 튜닝 타임과 엑세스 타임을 줄일 수 있고, 그와 함께 배터리 소모도 줄일 수 있다 기존에 제시된 인덱스 생성 기법온 대부분 트리 구조를 기반으로 하고 있다. 트리 기반 인덱싱 기법은 튜닝 타임을 최소화하지만, 반면 멀티-어트리뷰트(multi-attribute)에 대한 엑세스나 다양한 종류의 멀티미디어 데이터들 혹은 클러스터링 된 데이터에 대한 인덱스 생성이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법이 제시되었다. 그러나 기존의 시그너쳐 기반 인덱싱 기법에서는 엑세스 타임이 전체 브로드 캐스트 타임으로 고정되는 문제가 있었다. 본 논문비서는 앞으로 브로드 캐스팅 될 데이터들에 대한 포괄적인 정보를 가지는 시그너쳐 집합을 인덱스로 제공해서 클라이언트의 엑세스 타임을 최소화시키는 시그너쳐 스킴을 제시한다.

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열역학적 데이터를 이용한 26도시 Traveling-Salesman Problem 시뮬레이션 (DNA Computing Simulation Using Thermodynamic Data For TSP With 26 Nodes.)

  • 장하영;신수용;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.316-318
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    • 2004
  • DNA 컴퓨팅에 대한 연구가 진행되어 강에 따라 기존의 튜링 머신과 동등한 계산 능력을 가진 다양한 계산 모델이 제안되고 있으며, 이와 함께 DNA의 병렬성을 이용하여 NP 문제들을 풀고자 하는 시도가 계속되고 있다. 그러나 전통적인 폰 노이만 기계에서의 알고리즘이 해집합에 대한 순차적 탐색을 하는 것과는 달리 가능한 모든 해를 미리 생성해 놓고 그 중에서 해를 찾아내는 기존의 DNA 컴퓨팅 알고리즘으로는 NP 문제의 크기가 증가함에 따라 초기 해의 생성조차도 불가능하게 된다. 이에 대한 해법의 하나로 진화적인 방법론을 생각할 수 있지만, 이 경우에는 진화 연산을 위한 추가적인 연산자의 고안과 이의 적용에 따른 어려움이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에서 가능한 초기 해를 모두 생성할 수 있는지를 열역학적인 데이터에 근거한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이러한 과정을 통해서 값비싼 실제 실험의 성공 여부나 실험 디자인의 정당성 등을 미리 예측할 수 있을 뿐만 아니라, DNA 컴퓨팅이 보다 큰 크기의 NP 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공할 수 있다.

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의사결정 트리 기반의 다중 보행자 추적 (Multiple Pedestrian Tracking based on Decision Trees)

  • 유혜연;김영남;김문현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1302-1304
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    • 2015
  • 컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.

경량의 GPS 트레이스 데이터를 이용한 지도 생성 기법 (Map Generation Method using Small Trace Data)

  • 장세라;이은석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.907-908
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    • 2009
  • 지리정보 시스템에서의 지도 데이터 생성은 많은 양의 실세계의 데이터를 기반으로 하기 때문에 그 생성 및 변경에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 경량의 차량 GPS 트레이스 데이터를 이용하여 높은 정확도의 도로 지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 제안 방법론은 Intelligent Transportation System(ITS)의 중요 요소인 지리정보 생성에 있어 효율적이고 경제적인 도로 지도 생성을 가능하게 한다.

다중 네트워크 카메라 기반 실시간 파노라마 동영상 생성 시스템 (Real-Time Panorama Video Generation System using Multiple Networked Cameras)

  • 최경윤;전경구
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권8호
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    • pp.990-997
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    • 2015
  • 파노라마 영상 생성관련 분야는 다양하게 연구되어 왔다. 기존의 방식들은 특수목적 하드웨어를 이용하거나, 후처리 소프트웨어를 이용하여 파노라마 영상을 생성한다. 하지만 이 방식들은 비용적인 문제와 조작의 번거로움의 문제가 있다. 또한 영상 내 특징 점의 존재 유무에 따라 정합이 가능한 범위도 제한된다. 본 논문에서는 저비용의 조작이 용이한 실시간 파노라마 동영상 생성 방법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 저비용의 범용 하드웨어를 이용하여 영상을 촬영하고, 동영상 압축 스트리밍 방법을 통해 서버로 영상을 전송한 뒤 파노라마 영상을 정합한다. 구현된 시스템의 성능 분석을 통해 파노라마 영상의 생성 시간을 측정하였고 동영상이 생성됨을 확인하였다.

추가 데이터 및 도메인 적응을 위한 기계독해 질의 생성 (Question Generation of Machine Reading Comprehension for Data Augmentation and Domain Adaptation)

  • 이현구;장영진;김진태;왕지현;신동훈;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.415-418
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    • 2019
  • 기계독해 모델에 새로운 도메인을 적용하기 위해서는 도메인에 맞는 데이터가 필요하다. 그러나 추가 데이터 구축은 많은 비용이 발생한다. 사람이 직접 구축한 데이터 없이 적용하기 위해서는 자동 추가 데이터 확보, 도메인 적응의 문제를 해결해야한다. 추가 데이터 확보의 경우 번역, 질의 생성의 방법으로 연구가 진행되었다. 그러나 도메인 적응을 위해서는 새로운 정답 유형에 대한 질의가 필요하며 이를 위해서는 정답 후보 추출, 추출된 정답 후보로 질의를 생성해야한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 듀얼 포인터 네트워크 기반 정답 후보 추출 모델로 정답 후보를 추출하고, 포인터 제너레이터 기반 질의 생성 모델로 새로운 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 추가 데이터 확보의 경우 KorQuAD, 경제, 금융 도메인의 데이터에서 모두 성능 향상을 보였으며, 도메인 적응 실험에서도 새로운 도메인의 문맥만을 이용해 데이터를 생성했을 때 기존 도메인과 다른 도메인에서 모두 기계독해 성능 향상을 보였다.

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질량-스프링 모델에서의 과다 신장 문제 해결 방법 (Super-Elongation Avoidance in Mass-Spring Model)

  • 배희정;백낙훈;유관우;장병태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.631-634
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    • 2001
  • 가상 현실이나 게임 제작 분야에서는 움지임에 따른 변형을 실시간으로 처리하는 것이 요구되고 있다. 변형 처리를 위한 일반적인 모델은 질량-스프링(mass-spring) 방법을 이용한 것으로, 그 구현이 쉽고 처리 속도가 빨라 대화형 시스템(interactive system)에서 실시간 처리를 위한 모델로 주목되고 있다. 반면에, 이 모델은 외부의 제어에 대하여 super-elastic한 문제를 내포하여 그 적용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 스프링 모델의 근본적인 문제인 super-elastic 문제를 극복하기 위한 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하이브리드 접근 방식으로, 이산 점 사이의 내부 힘들을 선처리(pre-processing)하여 elastic한 성분을 나누어 처리한다. 선처리 과정에서는 변형 물체의 물리적 속성에 따라 늘어나는(elongation) 성분과 굽어지는(bending) 성분을 따로 처리함으로써, 극심히 늘어나는(super-elongation) 문제를 극소화할 수 있다. 본 논문의 결과로는 빈번한 제어에 대응되는 움직임을 빠르게 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 움직임을 생성할 수 있음을 보인다.

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의료 데이터 불균형 문제 해결을 위한 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증강 (Generative Adversarial Networks Based Data Augmentation to Address Medical Data Imbalances)

  • 최재홍;이승리;서영재;서원진;허종욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.350-352
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    • 2022
  • 발병률이 낮은 병은 데이터 불균형 문제가 발생하며, 이는 의료계에서 겪는 원초적인 문제이다. 이런 불균형 문제를 해결하고자 Pix2Pix 로 생성적 적대 신경망 기반 의료 이미지 증강 기법을 설계하여 데이터 불균형 문제 해결 및 성능을 향상시켰다. 합성 데이터의 추가 및 기하학적 데이터 증강의 유무에 대한 4 가지 시나리오로 성능을 비교하여 제안된 기법이 가장 효과적임을 보인다.