본 논문은 영상처리에 사용되는 코너점 추출을 위한 GP(Genetic Programming)기반의 코너 검출자를 소개한다. Harris와 SUSAN등 기존의 대표적인 코너 검출자들이 소개되어 왔고, 여러 가지 경험적인 알고리즘들이 연산 시간과 정확도 측면에서 이들 기법을 개선하기 위해서 연구되어 오고 있다. 이들 기법들은 코너점에 대한 특성을 고찰하여 이를 알고리즘화한 것으로 효율성이 높으나, 한편으로 기존의 방식이나 알고리즘에서 크게 벗어난 혁신적인 알고리즘을 발견하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 GP의 진화연산에 의해 자동적으로 코너 검출자를 생성함으로서 새로운 기법의 가능성을 발견하고자 한다. 제안된 방법을 다른 코너 검출자들과 테스트영상을 통해 비교 분석 하였다.
송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.
기존의 이동 Ad Hoc On-demand 라우팅 알고리즘은 단지 경로의 손실이 발생할 경우에만 경로 발견을 시작하며, 단절된 경로를 발견하고 새로운 경로 확립하는데 막대한 경비와 시간이 소요된다. 본 논문에서는 기존 라우팅 알고리즘에서 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 방식을 추가하는 것을 제안한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 손실되기 전의 최적 임계치 신호파워 세기까지 근접하게 되면 경로는 손실될 경향이 높다고 간주하는 것과 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 최적 임계치 이하로 떨어졌을 경우, 사전경고 패킷을 발생하는 것이다. 사전경고 패킷을 발생 후에, 송신 노드는 계속적으로 패킷이 전송하는 동안 사전에 경로 발견을 시작하기 때문에, 모든 경로의 단절에 대한 잠재적인 가능성을 피할 수 있다. 성능평가 연구를 위하여 네트워크 시뮬레이토(NS2)가 사용된다. 결과에 의하면 된 알고리즘은 기존의 DSR과 AODV 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간 그리고 오버헤드 측면에서 성능이 우수한 경향을 나타낸다.
컴퓨팅 사고 교육에서 알고리즘의 설계는 학습자의 논리적 사고력과 절차적 사고력이 요구되는 중요한 학습 과정이다. 하지만 알고리즘 학습에 관한 연구와 학습자가 실제 학습에서 겪는 오류에 관한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 알고리즘 설계 학습에서 순서도를 활용한 프로그래밍 제어 구조 설계에서 발견된 학습자의 오류를 분석하여, 오류 유형을 제시하였다. 대학생을 대상으로 한 강의에서 세 가지 제어 구조에 관한 평가 문항을 제시한 결과, 순차 구조에서는 오류 유형이 발견되지 않았다. 하지만 조건 구조에서는 2개의 조건문이 중첩된 경우 조건 설정에서 오류가 발생하였다. 반복 구조에서는 반복의 횟수를 조절하는 조건, 반복되는 명령문의 위치, 중첩된 반복문에서 조건과 명령문의 위치 오류가 발견되었다. 본 연구에서 나타난 오류 유형은 초 중등학교와 대학에서 실시하고 있는 컴퓨팅 사고 교육의 알고리즘 설계 학습에 참고할 수 있는 사례가 될 것이다.
지구 물리학이나 의공학 분야등에서 이용되왔던 전기비저항 탐사법은 관심 영역에 전류 입력을 가한 후, 그에 대한 전압 응답을 측정하여 관심 영역 내의 전기비저항 분포를 규명하는 방법으로서 역해석 문제의 범주에 포함된다. 따라서 일반적인 역해석 문제가 지니고 있는 해의 존재성, 유일성, 그리고 측정 데이터에 대한 해의 연속적 의존성이라는 기본적 문제들을 가지게된다. 이러한 역해석 문제의 해결에는 정확한 정해석 풀이법과 효율적인 역해석 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 정해석 방법으로 유한요소법을, 역해석 방법으로는 전체 최적점을 발견할 가능성이 높은 유전 알고리즘을 최적화 방법으로 사용하였다. 기존의 역해석 문제의 해결책으로 제시되어왔던 기울기 방법에 기반한 결정론적 최적화 알고리즘들이 지니고 있는 국소해로의 수렴, 즉 단순한 전기비저항 분포의 불연속성 확인이라는 한정된 정보의 획득을 넘어서 실제 전기비저항 분포와 가장 가까운 분포는 전체 최적점 근처에서 발견될 수 있음을 보이고자 한다. 이러한 전기비저항 분포의 역해석적인 규명을 간단한 2차원 수치해석문제를 풀어보므로서 확인해본다.
차세대 시퀀싱(NGS)은 암에서 전사체 싱글 뉴클레오티드 변형 발견과 모든 지놈 발견을 가능하게 한다. 어느 한 위치에서 배열된 다수의 짧은 리드 시퀀스로부터 개인의 유전자형을 결정하는 가장 기초적인 방법이다. Byesian 알고리즘은 사후 유전자형 확률을 사용하여 파라미터 추정한다. 또 다른 방법인 EM 알고리즘은 최대 가능성 추정 방법을 사용해서 관측된 데이터에서 파라미터를 추정한다. 본 논문에서는 새로운 유전자형 조사 시스템을 제안하고 시퀀싱 에러 비율과 체세포 돌연 변이 상태 그리고 유전자형 확률의 사후 추정치에 관한 샘플 크기(S = 50, 100, 500)의 영향을 비교 분석하였다. 그 결과 작은 샘플 크기 50에서도 Byesian 알고리즘을 사용하여 추정한 파라미터가 EM 알고리즘 보다 더 정확하게 실제 파라미터에 근접하였다.
본 논문에서는 새로이 유도된 진동기초 손상검색방법을 제시하고, 제한적인 모드특성치가 측정된 구조물을 대상으로 이 알고리즘의 적합성과 손상예측의 정확도를 검증하고자 하였다. 먼저, 기존의 Kim과 Stubbs에 의해 발표된 손상발견 알고리즘들을 검토하였으며, 이 알고리즘들의 적용한계와 오류적 가정을 극복할 수 있는 손상검색 알고리즘을 새로이 유도하였다. 다음으로, 손상발생 전후에 소수의 진동모드 특성치가 측정된 2경간 연속보를 대상으로 손상예측실험을 수행하여, 이들 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도를 분석하였다. 기존의 손상검색 알고리즘에 비하여 새로이 유도된 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도가 향상된 것으로 분석되었다.
BPMS, ERP, SCM 등 프로세스 인식 정보시스템들이 널리 쓰이게 되면서 프로세스 마이닝에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실행되는 동안 저장된 이벤트 로그로부터 정보를 추출하는 기법이다. 추출된 로그정보는 비즈니스 프로세스의 분석 및 재설계에 사용될 프로세스 모델을 생성하게 된다. 프로세스 마이닝 기법은 프로세스의 자동화 및 기업의 업무정보들을 관리하는 프로세스 기반 정보시스템의 정확성 및 효율성을 위한 중요한 부분을 차지하지만 현재까지의 연구는 생성된 이벤트 로그로부터 프로세스 모델을 재설계하는 프로세스 발견 기법 (Process Discovery Technique)을 적용한 부분에서만 활발히 진행되었다. 프로세스 마이닝은 프로세스 발견 기법 외에도 프로세스 적합성검사 기법 (Process Conformance Checking Technique) 및 프로세스 확장 기법 (Process Extension Technique)이 존재한다. 이들은 많은 프로세스 발견 기법에 대한 연구들이 진행되고 나서야 최근 프로세스 마이닝의 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 프로세스 적합성 검사를 위해 수집된 이벤트 로그와 기존에 나와 있는 여러 가지 프로세스 발견 알고리즘을 통해 생성된 프로세스를 수치적으로 비교할 수 있는 두 가지 애트리뷰트를 제시하였다.
사용자 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내는데 매우 유용하다. 또한 이러한 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성 하는 데 필수적 이 다. 본 논문에서 사용자 웹 방문 패스를 클러스터링 하기 위한 시간적으로 효율적이며, 패스 특성을 보다 정확하게 표현하여 클러스터링 할 수 있는 알고리즘이 제안되며, 제안된 알고리즘은 패스 간의 유사도 측정을 통한 클러스터링, 하이퍼플랜을 이용한 K-평균 클러스터링의 2단계 과정으로 이루어져 있다.
지리 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)에서 가장 주요한 부분을 차지하는 것 중의 하나가 공간 데이터 모델(spatial data model)에서 정의된 각 공간 데이터들간의 공간 관계 연산자(spatial relational operator)의 효과적인 구현이다. 공간 데이터는 점(point), 선(line), 면(area)으로 표현될 수 있다. 이들 사이의 모든 공간 관계는 Disjoint, Touch, Cross, In, Overlap의 다섯 가지 연산자로 표현 가능함이 알려져 가능함이 알려져 있으며, 이들에 대한 실체적인 위상 관계를 표현하는 다양한 수학적 모델링 방법이 존재한다. 하지만, 실제 이들 공간 연산자들을 수학적 모델에 따라 그대로 구현하려고 하면, 컴퓨터 상에서는 표현할 수 없다거나 많은 자원을 차지하는 데이터 구조를 필요로 한다거나, 또는 비효율적인 알고리즘으로 구현할 수 밖에 없는 현실적인 어려움에 봉착한다. 그 중에서도 구현하기 어려운 연산은 면과 선과의 관계, 면과 면과의 공간 관계를 찾아내는 공간 연산자이다. 본 논문에서는 선분의 양끝점을 이용하여 면과 선분(line segment)과의 관계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하여 면과 선, 면과 면과의 관계를 찾아내는 공간 연산자를 효율적으로 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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