이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
VLSI 셀 배치문제는 셀(노드)과 넷으로 구성된 회로를 최소의 비용과 제약조건을 만족하면서 칩 위에 배치하는 문제로 지금까지 여러가지 다양한 배치 알고리즘들이 제시되어왔다. 배치 알고리즘은 입력으로 회로정보를 받아서 결과를 숫자 데이터로 출력하기 때문에 알고리즘 개발자는 배치결과를 숫자 데이터로 분석할 수 밖에 없다. 이런 점에서 실험 결과에 대한 신뢰성 문제가 발생될 수 있는데 2003년 발표된 밴치마킹에 관한 논문[1]에 따르면 뛰어난 성능을 가진 대표적인 알고리즘들을 비교 분석한 결과 실제 최종 배치된 결과에서 셀들의 오버랩 현상과 균일하지 못한 배치 등 몇 가지 문제점들이 지적되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 알고리즘 개발자가 실험 결과를 가시화해서 직접 확인하고 분석할 수 있는 가시화 도구를 제안한다. 또한 가시화 도구는 결과분석을 통해 보다 향상된 알고리즘 개발에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.
두 문자열의 부분배치(local alignment)를 찾는 대표적인 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘(SW 알고리즘)은 정규화된 최적부분배치를 찾지 못하는 단점이 있다. 최근에 fractional programming 기법을 이용하여 여러 번의 SW 알고리즘을 수행함으로써 정규화된 최적부분배티를 찾는 알고리즘이 제시되었지만 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 fractional programming 기법을 이용하여 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘에, 완전매치(Exact Match)을 이용한 휴리스틱 기법인 Banded SW 알고리즘을 적용하여, 낮은 오차를 가지면서 실용적으로 매우 빠른 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘을 제시하고 이 알고리즘과 제시하고 이 알고리즘과 기존의 알고리즘을 직접 구현하여 실험한 결과를 비교 분석한다.
본 논문에서는 아이콘과 레이블을 가진 도식화된 지도(Schematic map)를 생성차기 위한 아이콘과 레이블의 효과적인 배치 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 지리정보시스템(GIS)의 데이터베이스로부터 원시 정보를 파서로 분석한 후, 지형도 데이터에서 시각화에 필요한 부분만을 추출한 후 이들 선분에 대하여 선분 간략화 알고리즘을 적용하여 기도를 생성한다. 그리고 장식 및 정보의 표기를 목적으로 사용하는 아이콘 및 레이블 정보들의 특징을 반영하여 후보 영역을 생성한다. 마지막으로 생성된 후보영역 내에서 중첩이 발생하기 않으면서 아이콘을 설명하는데 적절한 최적화된 위치의 레이블을 배치하여 이들의 배치 값들 중 최적의 값을 얻은 후 이 최적의 위치에 아이콘과 레이블을 배치하도록 하였다.
설비 배치는 기업의 장단기 생산능력 효율에 상당한 영향을 미치므로 제품 및 서비스의 생산에 있어 최대의 효율을 올릴 수 있도록 배치되어야 하나, 최적의 설비 배치안을 찾는다는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 설비 배치 문제는 이차할당문제(Quadratic Assignment Problem : QAP)로 모형화할 수 있으며, 이의 해결을 위해 일반적으로 휴리스틱 알고리즘은 전통적인 검색 기법에 비해 우위에 있는 것으로 알려지고 있다. 따라서 본 연구에서는 설비 배치 문제의 해결을 위하여 유전 알고리즘의 개발을 시도하였으며, 선행 연구들과의 비교 분석 결과 기존 연구들에 비해 더 우수한 해을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 실내 위치 추정시스템에 주로 사용되는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 알고리즘의 성능향상을 위한 노드배치 알고리즘에 대해 연구한다. 기존의 노드선택 또는 배치알고리즘은 다수의 타겟이 위치하는 공간의 중심값에 노드들을 위치시켜 성능향상을 이루는 반면, SBL에서는 위치추적 알고리즘 특성상 타겟을 에워싸는 공간에서의 노드배치가 효율적일 수 있음에 주목한다. 이를 실현하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 통한 노드배치 가능 공간을 선정하고, 그 선정된 공간상의 효율적 노드위치를 찾기 위해 2분법을 활용하여, 설계 복잡도가 낮은 노드배치 알고리즘을 제시한다. 제안된 노드배치알고리즘은 다양한 모의실험을 통해 무작위 노드배치 알고리즘 대비 뛰어난 위치추정성능을 보여주며, 노드위치를 위한 전역탐색 (full search)과 비교하여, 상당히 낮은 설계복잡도를 유지하면서도 만족할 만한 성능을 보인다.
YLSI 칩 설계에서 물리 설계의 과정은 칩의 크기나 성능 그리고 칩 생산수율 등에 결정적인 영향을 미치는 매우 중요한 단계로써 이 자체가 매우 복잡하기 때문에 또 여러 세부 단계로 나누어 물리 설계가 수행된다. 그러므로 물리 설계를 위한 많은 연구가 계속되어 왔고 그 중 배치를 위한 연구도 20여년 이상 되어 왔다. 좋은 배치를 얻기 위해 크게 두 단계, 즉 광역배치(global placement)와 미세배치(detailed placement) 단계로 나누어 수행되는데 본 논문에서는 미세 배치를 매우 효과적으로 개선할 수 있는 동적 프로그래밍 기법을 이용한 효율적인 알고리즘을 제시하며 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 최근의 최신 배치프로그램을 통해 얻은 결과에 본 논문에서 제시한 알고리즘을 적용했을 경우 HP(half perimeter)가 평균 3.4% 정도 개선되었다.
전자회로의 설계 자동화에 있어 중요한 단계인 레이아웃(layout)의 주기능은 배치(placement)와 배선(routing)이라 할 수 있으며, 그중 배치는 크게 constructive와 iterative의 두 부류로 나누어진다. 이들의 가장 주된 목적은 배치의 다음과정인 배선(routing)에서 높은 배선율(routability)을 이룰 수 있도록 하는 데 있다. 본고에서는 배치에 있어서 일반적으로 사용되는 알고리즘과 개발동향에 대해 살펴봄으로써 앞으로 새로운 알고리즘의 개발과 자동설계 시스팀의 효율적인 사용에 도움이 되도록 하였다.
서열 배치 문제는 두 개의 서열에서 가장 유사한 부분을 찾는 문제이다. 이 문제를 푸는 알고리즘으로 가장 많이 쓰이는 것은 Smith-Waterman 알고리즘이다. Smith-Waterman 알고리즘은 동적 프로그래밍을 이용하여 두 서열에서 유사한 부분을 찾아낸다. 그러나 Smith-Waterman 알고리즘은 서열을 이루는 문자들의 품질 정보를 사용하지는 않는다. 각 문자가 얼마 정도의 신뢰도를 가지고 있는지를 나타내는 품질 정보는 생물학에서는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 각 문자에 주어지는 품질이 서로 다를 때에, 품질 정보를 이용하여 가장 적합한 부분 배치를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 실제로 현재 서열 배치에 가장 많이 사용되고 있는 프로그램 중 하나인, Phred/Phrap에서 사용하는 LLR 값을 이용해서 비교했을 때, 본 논문에서 제시한 알고리즘은 기존의 Smith-Waterman 알고리즘보다 더 좋은 결과를 얻었다.
DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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