앞으로 4 차 산업혁명 시대에 많은 인공지능 관련 소프트웨어 및 데이터 기반 소프트웨어가 개발이 필수적이다. 문제는 이런 소프트웨어 관련 품질을 고려하지 않고 있다. 또한 많은 Python 관련 공개 소프트웨어에 대해 품질 보장이 불가능하다. 이를 위해, 코드 가시화 메커니즘, 인공지능 관련 코드 품질을 높이기 위해 AI 관련 Python 코드 복잡도 기반 고품질화 및 코드 가시화 메커니즘을 제안한다. 또한 기존의 복잡도를 측정하는 품질 메트릭스 중 하나인 McCabe's Cyclomatic 복잡도의 개선을 제안한다. 기존의 복잡도 공식에 응집도, 결합도를 가중치로 적용하여 개선된 복잡도를 계산한다. 소프트웨어의 내부 구조 및 관계와 복잡도 정보를 가시화하여 소프트웨어의 품질 향상에 기여한다.
본 논문에서는 양방향 화면 간 예측에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. LIC는 화면 간 예측의 정확도를 높이기 위해 현재 블록과 참조블록의 주변 복원샘플을 이용하여 지역 조명 보상을 수행한다. 지역 조명 보상을 위해 필요한 가중치와 오프셋을 주변 복원 샘플을 이용하여 부/복호화기 양측에서 계산하기 때문에 별도의 정보 전송 없이 부호화 효율이 향상되는 장점이 있지만 부호화 예측 단계 및 복호화 단계에서 가중치와 오프셋을 구하기 때문에 부/복호화 복잡도가 높아지는 단점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 저 복잡도 LIC를 위해 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 양방향 예측 시 가중치 없이 오프셋만으로 조명보상을 적용하는 방법이고, 두 번째는 양방향 예측에서 LIC를 양방향예측을 통해 구해진 참조 블록의 가중 평균 단계 이후 적용하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BMS-2.0.1과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 BMS-2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.29%, 0.23%, 0.04%의 BD-rate 결과를 보이고 부/복호화 시간은 거의 동일하다. BD-rate의 손실이 있었지만, LIC 파라미터 유도과정에서 곱셈 연산이 제거되고 덧셈 연산이 절반으로 감소됨에 따라 LIC의 계산 복잡도가 크게 감소되었다.
본 논문은 복잡하고 거대한 도시장면의 빠른 렌더링을 위한 기여도 컬링에 대한 새로운 방법을 제안한다. 시각 절두체 컬링 기술은 복잡한 장면의 빠른 렌더링에 사용된다. LOD를 지원하기 위해 영상 영역을 분할하고 가중치 쿼드트리를 생성한다. 현재 카메라 위치에서 보이는 객체들만 현재 쿼드트리의 요소가 되고 가중치는 쿼드트리의 각 객체에 할당된다. 가중치는 투사된 객체의 영상 영역에 비례하기 때문에 카메라로부터 먼 거리에 있는 큰 구조물들은 가까운 거리에 있는 작은 구조물들보다 컬링될 확률이 적다. 렌더링 시간은 보이는 객체들의 수에 독립적으로 거의 일정하다. 제안된 방법을 현재 개발 중인 새로운 대도시 구역에 적용했다. 제안된 방법은 기존의 방법과 같은 렌더링 질을 보장하며 다각형의 수를 약 9% 감소시킴을 확인하였다. 제안된 렌더링 방법은 복잡하고 거대한 장면의 고품질 실간 렌더링을 위한 응용 시스템에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
전송 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS(Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 위상 가중치 값의 제한이 없고 탐색을 위해 부가적인 연산이 불필요한 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 계산 복잡도를 완전 탐색과 비교한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 탐색 알고리즘은 완전 탐색과 비교할 때 약간의 성능 저하를 가지고 계산 복잡도를 상당히 낮출 수 있음을 보였다.
네트워크 환경에 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 위하여 비디오의 트랜스코딩이 하나의 해결책으로 제시되었다. 시간당 프레임의 개수를 조절하는 기법은 이러한 비디오 트랜스코딩 기법들 중 하나이다. 이 기법에서는 삭제된 프레임을 참조하는 프레임의 움직임 벡터를 재생성 해야 되는데 이것은 비디오 트랜스코딩의 계산 복잡도를 높이는 주요 원인이다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 재생성 시 요구되는 계산 복잡도를 줄이기 위해 삭제된 프레임의 움직임 벡터를 재사용하는 영역과 활동 상태 정보를 고려한 벡터 합성 기법을 제안한다. 이 기법은 각 매크로블록들의 활동 상태정보량과 중첩영역의 크기를 기반으로 축출한 가중치를 이용하여 각 움직임 벡터들을 합성하는 기법이다. 실험 결과 RABVC는 기존의 가중치 기반의 움직임 벡터 선택 기법들에 비해 비슷한 계산 복잡도에서 높은 PSNR값을 보였다.
본 논문은 되먹임 집합 문제인 무방향 그래프의 정점과 간선, 방향 그래프의 노드와 호 문제들 중 간선 문제에 한정한 최소 원소개수 되먹임 간선 집합과 최소 가중치 되먹임 간선 집합 문제의 최적 해를 다항시간으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 집합은 최대신장트리 간선 집합과 최소 되먹임 간선집합의 합이 되는 특성을 적용하였다. 즉, 최소 되먹임 간선집합은 최대신장트리 간선 집합의 여집합인 특성이 있다. 제안된 알고리즘은 최소신장트리를 얻는 Kruskal 알고리즘을 변형시켜 간선들의 가중치를 내림차순으로 정렬시켜 사이클이 발생하지 않는 간선은 최대신장트리 간선 집합 MXST로, 사이클이 발생하는 간선은 되먹임 간선 집합 FES로 양분하는 방법으로 최적 해를 얻었다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 수 만큼 수행하는 선형시간 복잡도를 갖는 특징이 있다. 간선 가중치가 없는 경우와 가중치가 있는 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 100% 쉽게 최적 해를 얻는데 성공하였다.
다수의사결정그룹(MDMG : Multiple Decision-Making Croup)문제는 서로 의견이 상충하는 단위의사결정그룹(UDMG: Unit Decision-Making Croup) 문제로 구성되어 있다. 특히, 항만경쟁력 평가문제의 경우, 다계층$\cdot$복합$\cdot$다속성의 복잡한 평가특성을 가지며, 평가에 있어 선사, 포워더, 물류기업, 연구자 등 다수의 의사결정자들이 참여하는 대표적인 다수의사결정그룹문제가 된다. 이러한 복잡한 문제의 평가는 각 그룹간의 이질적인 선호도를 합리적으로 융합하는 가중치 보완과정이 필요하게 된다. 즉, 가중치 보완과정은 평가결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있는 매우 중요한 절차로써, 이를 위한 합리적인 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 여기에 주목하여 평가 문제에서 빈번히 발생하는 이질적인 선호도를 합리적으로 흉합하는 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 수립된 방안을 토대로 실제 다수 평가그룹이 참여하는 항만경쟁력 평가항목의 가중치 조정문제에 적용한 결과. 이질적인 선호도가 융합된 통합 가중치를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 RS(Reed-Solomon) 부호의 소실 복호를 이용한 수정된 PTS(Partial Transmit Sequences) 기법을 제안한다. 송신기에서 서브블록으로 분할된 RS 부호어의 체크 심볼의 일부만을 위상 가중치에 의하여 위상 천이 한다. 수신기에서 위상 가중치에 의하여 수정된 체크 심볼을 소실로 간주하여 수신 부호어를 복호한다. 이렇게 하여 송신기에서 선택된 위상 가중치에 대한 부가 정보를 전송할 필요가 없어진다. 또한 선택된 위상 가중치에 대한 추정 과정이 불필요하므로 수신기 복잡도가 감소한다. 부가 정보의 전송 에러나 위상 가중치의 추정 에러로 인한 성능 저하도 없다. 제안한 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 BER(Bit Error Rate)을 기존의 PTS 기법과 비교한다.
지속적 학습 환경을 위한 학습 방법 중 LwF(Learning without Forgetting)는 정규화 강도가 고정되어 있어 다양한 데이터가 들어오는 환경에서 성능이 하락 할 수 있다. 본 논문에서는 학습하려는 데이터의 특징을 파악하여 가중치를 가변적으로 설정할 수 있는 방법을 제안하고, 실험으로 성능을 검증한다. 상관 관계와 복잡도를 이용하여 적응적으로 가중치를 적용하도록 하였다. 평가를 위해 다양한 데이터를 가진 태스크가 들어오는 시나리오를 구성하여 실험을 진행하였고, 실험 결과 새로운 태스크의 정확도가 최대 5%, 이전 태스크의 정확도가 최대 11% 상승하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 구한 적응적 가중치 값은, 각 실험 시나리오마다 반복적 실험에 의해, 수동으로 계산한 최적 가중치 값에 접근한 것을 알 수 있었다. 상관 계수 값은 0.739 이었고, 전체적으로 평균 태스크 정확도가 상승하였다. 본 논문의 방법은, 새로운 태스크를 학습할 때마다 적절한 람다 값을 적응적으로 설정하였으며, 본 논문에서 제시한 여러 가지 시나리오에서 최적의 결과값을 도출하고 있다는 것을 알 수 있다.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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