• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권1호
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• pp.48-55
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• 2001

Using BDD, we can represent Boolean functions uniquely and compactly, Hence, BDD have become widely used for CAD applications, such as logic synthesis, formal verification, and etc. The size of the BDD representation for a function is very sensitive to the choice of orderings on the input variables. Therefore, it is very important to find a good variable ordering which minimize the size of the BDD. Since finding an optimal ordering is NP-complete, several heuristic algorithms have been proposed to find good variable orderings. In this paper, we propose a variable ordering algorithm based on the $\mu$O(microcanonical optimization). $\mu$O consists of two distinct procedures that are alternately applied : Initialization and Sampling. The initialization phase is to executes a fast local search, the sampling phase leaves the local optimum obtained in the previous initialization while remaining close to that area of search space. The proposed algorithm has been experimented on well known benchmark circuits and shows superior performance compared to a algorithm based on simulated annealing.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.571-573
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• 2004

지금까지 시스템의 자원을 효율적으로 활용하고, 응용 프로그램의 실시간 응답을 보장하는 등의 사용자의 요구를 만족시키기 위해 다양한 다중 프로세스 스케줄링 기법들이 연구되어 왔다. 대부분의 스케줄링 기법들은 프로세서, 즉 CPU 자원을 어떻게 할당할 것인가에 초점을 맞추고 있다. 그러나 오늘날 급격한 발전을 이루고 있는 무선 모바일 네트워크 시스템에서는 전력 자원이 네트워크의 지속시간을 결정짓는 중요한 지표가 되기 때문에 프로세스 스케줄링 기법에 있어서도 전력 자원을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 충.방전을 고려하여 전력 자원을 효율적으로 사용하기 위한 스케줄링 기법에 대해 연구하였다. 각 프로세스의 실행시간과 실행 시 소비되는 전력량을 기준으로 한 6가지의 스케줄링 기법을 제안하고 이를 비교 분석하여, 그 중 단위 실행시간 당 소비되는 전력량이 작은 순서로 프로세스를 실행시키는 스케줄링 기법이 가장 효율적임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.2113-2119
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• 1998

BOD의 최적화 문제는 논리합성과 형식검증 영역에서 필수적인 것으로 인식되고 있다. 변수 순서화 문제는 BOD의 크기와 형태에 직접적인 영향을 미치므로, 적절한 변수 순서를 구하는 문제는 매우 중요한 문제이다, 본 논문에서 는 점진적 시프팅이라 부르는 새로운 변수 순서화 알고리듬을 소개한다. 제안된 알고리듬은 기존의 시프팅 알고리듬에서의 탐색공간을 절반이하로 줄이며, 성능의 저하없이 계산시간을 크게 감소시킬 수 있다. 더욱이 점진적 시프팅 알고리듬은 시프팅 알고리듬을 비롯한 다른 변수 순서화 알고리듬에 비해 매우 단순하다. 제안된 알고리듬은 많은 벤치마크 회로를 이용한 실험에서 그 효율성이 입증되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.234-251
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• 1995

본 연구에서는 EDI감사 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해서 기존의 EDP감사 의사결정지원시스템 및 감사전문가시스템분야의 연구를 고찰했다. EDI감사를 위한 의사결정지원시스템은 통계, 위험, 회사의 개요, 테스트 항목등의 데이타를 저장한 데이타베이스 시스템이다. 시스템 개발을 위해서 E/R(Entity Relation)이나 DFD(Data Flow Diagram)분석을 통해서 논리적인 설계를 하였다. 시스템 개발은 개인용 데이타베이스팩키지인 FoxPro를 사용하였다. 이 시스템을 통해서 감사인이 필요한 테스트 결과를 조회하거난 저장할 수 있고 통제, 위험, 회사등의 상호조회를 통한 필요한 통제나 위험정도를 쉽게 조회해 볼수 있다. 회사마다 필요한 통제, 위험, 테스트 항목등의 체크리스트가 달라지는 경우에 이 시스템을 통해서 입력 저장하여 각각의 회사에 대해 다른 체크리스트를 저장하여 놓을수 있다. 본 시스템은 EDI감사뿐만 아니라 일반 EDP감사분야에도 적용가능할 것이다. 종이를 사용한 감사증적이 없음으로 인해 수작업에 의한 EDI감사는 어려움이 있고 EDP감사시스템분야의 국내 연구가 전무한 실정에서 EDI감사를 지원하는 시스템의 연구는 의의를 갖는다고 생각된다. 본 시스템을 통해서 EDI의 보안 및 감사업무의 효율성이 높아지고 EDI에 대한 위험에 효율적으로 대처할수 있게 될 것이다. 그리고 이러한 보안 및 감사기법과 통제모형을 지식베이스로 구축해서 실제의 위험노출상황에서 가능한 보안을 위한 통제방안이 여러가지가 있는 경우에 비용/편익 분석, 효율성, 회사방침 및 법률적인 문제등을 고려해서 최적의 보안통제 및 감사기법을 선택하는 것을 지원할 수 있을 것이다.고리듬을 개발 함으로써 내부점 선형계획법의 수행속도의 개선에 도움이 될 것이다.성요소들을 제시하였다.용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.611-616
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• 2007

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.203-206
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• 2008

O-tree 표현법을 이용한 기존의 플로어플랜 알고리즘은 결정적 기법에 기반한 것으로써, 회로의 각 모듈을 차례대로 삭제한 후 가장 좋은 다른 위치에 삽입하는 과정을 함으로써 해 공간을 검색해 간다. 이는 모듈을 처리하는 순서에 따라 결과가 결정되는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Simulated Annealing 프레임을 이용하여 해 공간을 효과적으로 검색하는 방법을 제시한다. 이웃 해를 탐색하기 위한 플로어 플랜의 변형은 매우 단순하면서도 효과적인 두 가지 방법을 사용한다. 첫째 방법은 한 쌍의 모듈을 선택하여 상호위치를 맞바꾸는 방법이고, 둘째는 임의의 한 모듈을 선택하여 삭제한 후 삽입 가능한 모든 위치 중 임의의 한 곳에 삽입하는 연산을 사용한다. 실험 결과는 매우 고무적이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.115-122
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• 2006

대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 결과를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2574-2576
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• 2004

본 논문에서 디지털 영상의 인증과 무결성을 확인하는 새로운 워터마킹 기법을 제안하였다. 컨텐츠에 대한 인증과 무결성을 체크하는 방법 중, 암호학적 해쉬함수(MD5)를 이용한 Wong의 방법이 인증과 무결성을 위한 워터마크 방법으로는 가장 적합하다. 특히 이 방법은 암호학적인 해쉬함수를 사용하므로 워터마킹 알고리즘의 안정성이 암호학적 해쉬함수의 안정성에 의존하게 되므로 안전하다. 해쉬 값을 계산하려면 법(modulus), 보수 (complement), 시프트 (shift), XOR (bitwise exclusive-or) 등 연산이 필요하다. 그러나 본 논문에서는 곱셈 연산만 필요로 한 산술부호화기법 (Arithmetic coding)을 이용하였다. 이 기법은 입력되는 심벌 (symbol)들의 확률구간을 계속적으로 곱하여 결과적으로 얻어지는 누적확률구간을 출력한다. 본 논문에서 키(key) 값에 의하여 심벌들의 확률구간을 결정하고, 그리고 키 값에 의하여 심벌들의 입력순서론 재배치함으로써 결과적으로 얻어지는 누적확률 값은 키 값에 의존하게 하였다. 실험을 통하여 본 알고리즘이 무결성을 입증할 수 있고, PSNR은 51.13dB 이상으로서 아주 좋으며, 위변조를 판단하는데 소요되는 시간은 해쉬함수 (MD5)를 사용하는데 걸리는 시간이 1/3배이다. 그러므로 실시간으로 사용 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.310-312
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• 2002

볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.