몬테카를로 트리탐색은 최대우선탐색 알고리즘이며, 많은 게임 특히 바둑 게임에 성공적으로 적용되어 왔다. 삼목 게임에서 MCTS 간의 대국을 통해 성능을 평가하고자 했다. 첫 번째 대국자는 항상 두 번째 대국자에 비해 압도적인 우위를 보였으며, 최선의 게임 결과가 무승부가 됨에도 불구하고 첫 번째 대국자가 두 번째 대국자에 비해 우월한 이유를 찾고자 했다. MCTS는 반복적인 무작위 샘플링을 기반으로 하는 통계적 알고리즘이기 때문에, 특히 두 번째 대국자를 위해 전략을 요하는 시급한 문제를 적절히 대처하지 못한다. 이를 위해 전략적 MCTS(S-MCTS)를 제안하며, S-MCTS는 결코 삼목 게임에서 지지 않는다는 것을 보였다.
유한요소 해석 기술의 발달에 따라 수치해석은 실구조물의 상태파악 및 유지관리에 중요한 요소가 되었다. 이러한 유한요소 해석모델을 이용하여 실 구조물의 상태 파악하고 수치 실험을 행하기 위해서는 계측 응답을 바탕으로 수치해석 모델의 개선이 반드시 이루어져야 한다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 단변분 탐색법을 기반으로 반복적 개선을 수행하면서도 미분함수를 작성하지 않아도 되는 새로운 수치해석모델 개선기법을 소개하고, 동적안정성 분석을 통하여 고속철도교량에서의 적용성을 검토하였다. 정확한 동특성 분석을 위하여 무선계측시스템과 계측점 이동법을 이용한 세밀한 계측을 실시하고, 상관성 검토 및 모드분해기법을 활용하여 고유진동수와 모드형상을 추정하였다. 설계자료를 바탕으로 구축된 수치해석 초기 모델을 추정된 동특성과 개발된 수치해석 모델 개선 기법을 이용하여 모델 개선을 수행하였으며, 개선된 모델을 이용한 수치 실험 결과와 실 교량에서의 응답과 비교하여 수치해석 모델 개선 기법의 적용성을 검토하였다. 또한, 개선된 모델의 유용성을 검토하기 위하여 고속철도교량의 동적안정성 분석을 실시하여 성공적으로 수행할 수 있었다. 개발된 수치해석 모델 개선기법의 적용성을 추가적으로 검증된다면, 다양한 구조물 및 교량에서 개발된 수치해석 모델 개선기법을 사용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.
일반적으로 국지적 탐색에서 최적해를 획득할 가능성은 가능한 많은 이웃해를 생성하면서 반복 수를 늘릴수록 높아지나 긴 탐색시간이 소요된다. 따라서 한정된 시간 내에 최적해를 효율적으로 찾기 위해서는. 적절한 수의 이웃해를 생성하되, 탐색의 질을 높일 수 있는 이웃해를 선별해서 생성하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국지적 탐색기법을 적용하여 부하평준화 문제를 해결할 때, 탐색의 효율을 향상시킬 수 있는 이웃해 선정 기법을 제안하고, 실세계 데이타를 대상으로 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 이웃해 선정 기법은 확률적 선별에 기반 한 방법으로서, 탐색의 질을 개선시킬 가능성에 대한 추정치를 기준으로 부여된 확률에 따라 이웃해를 선별하여 생성하는 기법이다. 대상 문제에 국지적 탐색기법으로 tabu 탐색과 simulated annealing를 적용한 실험에서, 무작위 또는 그리디 선별에 기반 한 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
픽셀의 정보를 실숫값으로 표현하는 부동소수점 형식 이미지는 HDR 이미지 등에서 사용된다. 효율적인 중간값 필터 알고리즘에 관한 연구는 다양하게 이뤄졌지만 대부분 8비트 깊이 이하의 이미지에 적용할 수 있고 부동소수점 형식 이미지에 적용할 수 있는 알고리즘은 Gil과 Werman의 알고리즘을 비롯하여 제한적으로만 존재한다. 본 논문에서는 Gil과 Werman의 알고리즘을 개선한 Kim의 알고리즘을 다시 개선하여 부동소수점 형식 이미지에 대해 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 반복적으로 사용되는 이진 탐색 트리에 대한 중복 작업을 줄이고 역인덱스를 적용하여 실험 결과 Kim 알고리즘보다 약 10% 수행시간이 향상됨을 보인다.
산업용 포장재의 주원료로서 이용되고 있는 국산골판지고지(KOCC)는 반복적인 재활용 으로 인하여 섬유장이 짧고 매우 각질화된 상태이며, 펄프 내 미세분 함량이 50%이상에 달 하고 있다. 또한 섬유의 표면이 인쇄잉크, stickies 및 각종 이물질로 오염됨에 따라, 섬유자 체가 보유하고 있는 섬유간 결합 능력이 저하된 상태이다. 국산 골판지 고지를 재활용한 골판지 원지의 생산 시 탈수성 및 강도 저하의 단점을 극 복하는 것은 생산성과 품질향상의 측면이외에 고지 재생을 촉진시킨다는 의미를 지니고 있다. 상기한 KOCC의 단점을 극복하는 방안으로 섬유분과 미세분의 적절한 분급을 통하여 초지 시 탈수저향을 감소시키고 더불어 종이의 강도를 개선하는 방안이 본 연구센터에 의해 고안되었다. 아울러 고온압착건조 처리를 활용한 종이의 물성 개선법이 국내에 이미 적용된 상태로 건조시간의 단축 및 종이의 제반물성을 개선시켜주게 되었다. 하지만 이미 열화된 KOCC에 고온압착건조 처리를 적용하여 밀도를 증가시킨다 할지라 도 천연의 UKP를 이용한 종이에 준 하는 강도를 얻는 데에 한계가 있었다. K KOCC 펄프의 섬유간 결합 능력을 개선시키기 위하여 본 연구에서는 Kneading처리와 지력증강제를 첨가를 함께 실시하는 방안을 검토하였으며, 고온압착건조된 골판지 원지의 표면에 코팅처리를 실시하여 그 효과를 분석하였다. 이를 통해 국산 골판지고지를 재활용한 골판지원지의 강도 극대화 방안을 탐색하고자 하였다.
공급사슬망에서 분산되어있는 제조시스템에 대한 생산 계획수립은 공급사슬관리의 주요 연구분야 중의 하나이다. 본 논문은 공급사슬망에서 자원제약을 갖는 다단계 다품목 로트사이즈 결정 문제(Multi-Level, multi-item Capacitated Lot Sizing Problem: MLCLSP)를 위한 알고리즘을 제시한다. MLCLSP는 MIP(mixed integer program) 문제에 해당한다. 제안된 알고리즘은 휴리스틱과 최적화 패키지인 LINGO를 이용해 서로 반복적인 방식으로 해를 풀어나가는 혼성적인 성격을 갖는다. 휴리스틱을 이용하여 정수형 변수를 결정한 후, 얻게 되는 LP(linear program) 문제를 LINGO를 이용하여 해를 개선해 나가는 방식을 기본으로 한다. 본 논문에서는 탐색 휴리스틱 기법으로 임의 재시작 타부탐색 알고리즘을 제시한다. 다양한 시나리오의 실험을 통해 제안된 알고리즘들의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 Barnsley가 제안한 반복 함수 체계(IFS)에 근거한 새로운 영상 압축 기술인 프랙탈 영상 부호화의 성능 개선 방법을 제시한다. 기존의 완전 탐색을 이용한 프랙탈 부호화 방법은 영상의 복원 화질이 다른 프랙탈 기법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있지만 탐색시간이 지나치게 오래 걸리고, 선형 유사 변환을 통하여 블록의 근사화를 수행하므로 복잡한 블록의 근사화가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드 트리 분할을 사용하여 코딩 블록의 크기를 가변적으로 설정하도록 하여 복잡한 블록은 크기가 작은 블록으로 단순한 블록은 큰 블록으로 분할되도록 하였다. 이렇게 함으로써 블록의 근사화 정도도 높이고 변환의 수도 줄여 압축률의 개선을 가져왔다. 또한, 탐색 영역을 제한하여 부호화 시간이 짧으면서도 기존의 완전 탐색(full searching) 방법에 비하여 탐색 시간을 줄였으며 복원 영상의 주관적 평가의 화질은 더 우수했다. 그리고 매칭 블록의 탐색이 필요 없는 Monro 방법에 비해 부호화 시간이 다소 느리기는 하지만 화질 면에서 월등한 성능을 보였다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
효율적인 순차패턴 마이닝을 위해서는 후보패턴의 생성 비용을 줄이고 동시에 생성된 후보패턴에 대한 탐색공간을 줄여야 한다. 그러나 이전에 개발된 알고리즘들은 이러한 문제들을 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 특히 Apriori-like 방법들은 알고리즘은 단순하지만 많은 크기의 후보패턴 집합생성, 대용량 데이터 베이스의 반복적인 탐사 등의 문제점이 있고, PrefixSpan[2]은 단계별로 분할된 프레픽스 프로젝티드(prefix projected) 데이터 베이스들을 구성 하여 후보패턴의 지지도 계산을 위한 탐색 공간을 줄이지만 프로젝티드 데이타베이스들의 구성비용이 크다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 개선을 위해 본 논문에서는 새로운 순차패턴 마이닝 방법인 Suffixspan(Suffix Checked Sequential Pattern mining)을 제 안한다. Suffixspan은 순차패턴 집합의 단계별 분할특성과 서픽스(suffix) 특성을 이용하여 적은 비용으로 작은 크기의 후보패턴 집합을 생성하고, 1-프레픽스 프로젝티드 데이타베이스를 구성하여 후보패턴 검사를 위한 탐색공간을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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