본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.
무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.
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.
데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.
최근 우리나라는 정보통신산업의 발전으로 인해 수출이 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 특허권을 사용할 때 발생하는 지식재산권 사용료 수지는 단 한 번도 흑자를 낸 적이 없을 정도로 만성적인 적자가 계속되고 있는데, 이는 국내에서 보유하고 있는 원천특허 혹은 표준기술특허가 부족하기 때문이라고 여겨진다. 이에 표준특허에 대한 관심과 그에 관한 중요성이 부각되면서 관련 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 하지만 표준특허를 선별하거나 탐색하는 방법에 관한 연구는 찾아보기 힘든 실정이다. 따라서 본 연구에서는 표준특허의 확보를 위한 정성적인 방법, 정량적인 방법과 두 가지 방법을 혼합하여 표준특허를 선별, 탐색하는 연구 동향에 관하여 정리하였다. 표준특허의 연구 동향을 파악하고 분석함으로써 향후 표준화의 가능성이 있는 특허를 도출하고 선별하는 연구를 수행하는데 많은 도움이 될 수 있다고 기대한다.
최근들어 새로운 항생물질을 발견하기 위한 연구 동향은 크게 세가지로 대별된다. 첫째는 Streptomyces 속을 제외한 희귀 방선균류를 분리하거나 해양 미생물과 버섯류 및 곰팡이를 대상으로 하여 새로운 항생 물질의 발견 가능성을 증대시키려는 것과 둘째는 기존의 무작위 탐색방법을 탈피하고 보다 선택적이고 특이적인 목표 지향적인 탐색(target directed screening)을 통해 선별적인 탐색을 행하고 셋째는 유전자 조작을 통해 hybrid 항생물질을 생산하기 위한 여러 시도로 나눌수 있다. 한편 방선균의 가장 중요한 경제적인 측면은 항생물질 생산이라고 일컬어지고 있으나 방선균은 항생물질 이외에도 다른 상업적인 제품의 공급원이 되고 있으며, 어떤 방선균들은 한 종류 이상의 항생물질을 생산하기 때문에 새로운 발효기술을 응용하면 새로운 물질을 발견하는데 매우 커다란 도움을 줄 것으로 생각된다.
본 연구는 '보편주의 vs 선별주의 복지태도'를 개념적으로 정의한 후, 이것에 영향을 미치는 변수를 탐색해보보자 하였다. 분석 결과, 기존 선행연구들에서 한국인의 복지태도에 영향을 미치는 것으로 파악되어 온 많은 변수들 중 대표적으로 응답자의 '경제적 지위'나 '교육수준' 등은 연구의 종속변수인 '보편주의 vs 선별주의 복지태도'에는 영향을 미치고 있지 못한 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 효과는 '정치적 지향'이나 '무상보육 및 무상교육' 등과 같은 정치사회적 의식 관련 변수들에서 주로 나타났다. 이에 대해서는 측정상의 오류를 포함한 여러 가지 원인에 대한 추정이 가능하다. 하나의 가능성은 한국인이 보이는 '보편주의 vs 선별주의' 구분은 학습 또는 경험된 논리나 의식의 차원이 아닌 정치적 구호나 수사(修辭) 차원에서 작동하고 있을 수 있다는 것이다. 한국에서의 보편주의와 선별주의 논쟁은 강단 학자들 중심의 이념형(ideal-type)적 차원과 현실 정치인들의 정치투쟁의 장(場)을 제외한 현실 사회정책이나 제도 구현의 영역에서는 의미 있는 진전을 거두고 있지 못하고 있는 것으로 보인다.
웹상의 교육용 학습물에 대한 탐색과 기술을 위한 다수의 표준적 메타데이터들이 개발되어왔다. 그러나 이러한 메타데이터들은 학습물이 지닌 고유한 자료적 특성 및 멀티미디어와 관련한 기술에 있어서 여러 가지 문제들을 지녀왔다. 애플리케이션 프로화일은 기존의 표준적 메타데이터 시스템들이 지닌 경직성에서 벗어나 다양한 응용환경을 지원하기 위한 방편으로 점차 그 이용이 확대되어 가고 있다. 이 연구에서는 교육용 학습물의 기술을 위한 애플리케이션 프로화일 작성을 위하여 웹상에서 이용 가능한 멀티미디어 형식의 학습물에 대한 기술과 탐색에 필수적인 엘리먼트들을 선별하고 이에 상응하는 XML스키마작성를 모색하였다.
본 논문에서는 소수 노드가 대부분의 네트워크 트래픽을 차지하는 실제 트래픽 형태에서 이동 애드혹 네트워크가 효율적으로 동작하기 위한 선택적 경로 탐색 라우팅 프로토콜을 제안한다. 선택적 경로 탐색 라우팅 프로토콜은 각 송신노드마다 자주 사용되는 목적노드를 주기적으로 선별하고 주기적인 RREQ 메시지를 보냄으로써 빠른 응답성을 가지도록 한다. 마지막으로 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법이 기존의 On-Demand 라우팅 프로토콜보다 우수함을 보인다.
gradient decent 를 기반으로 한 Differentiable architecture search(DARTS)는 한 번의 Architecture Search 로 모든 후보 연산 중 가장 가중치가 높은 연산 하나를 선택한다. 이 때 비슷한 종류의 연산이 가중치를 나누어 갖는 "표의 분산"이 나타나, 성능이 더 좋은 연산이 선택되지 못하는 상황이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 상황을 막기위해 Architecture Parameter 가중치의 gradient 를 기반으로 연산들을 클러스터링 하여 그룹화 한다. 그 후 그룹별로 가중치를 합산하여 높은 가중치를 갖는 그룹만을 사용하여 한 번 더 Architecture Search 를 진행한다. 각각의 Architecture Search 는 DARTS 의 절반 epoch 만큼 이루어지며, 총 epoch 이 같으나 두번째의 Architecture Search 는 선별된 연산 그룹을 사용하므로 DARTS 에 비해 더 적은 Search Cost 가 요구된다. "표의 분산"문제를 해결하고, 2 번으로 나뉜 Architecture Search 에 따라 CIFAR 10 데이터 셋에 대해 2.46%의 에러와 0.16 GPU-days 의 탐색시간을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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