• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.681-691
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• 2014

마케팅조사 등 다양한 분야에서 순위기반 컨조인트분석과 선택기반 컨조인트분석이 많이 활용되고 있다. 컨조인트 분석가들은 각 분석 기법의 상대적인 강점과 약점들을 고려하여 상황에 적합하다고 판단되는 기법을 선택하여 사용한다. 본 연구는 컨조인트분석 기법을 선택할 때 참고할 수 있는 준거를 제공하기 위하여 두가지 기법의 예측력을 실증적으로 비교하고자 한다. 순위집합과 선택집합을 통합한 측정집합 개념을 새롭게 도입함으로써 동일한 소비자 집단에 두 가지 분석기법을 동시에 적용할 수 있는 조사를 설계하였다. 실제로 측정집합을 설계하여 RTD커피에 대한 선호도를 측정하고 순위기반과 선택기반 컨조인트분석을 적용하여 소비자 선호도를 분석하고 두 기법에 의한 시장점유율 예측치와 적중률을 비교하였다. 비교결과 두 기법의 예측력에 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 응답자의 응답결과를 사전에 점검하여 부실한 자료를 제외시킴으로써 자료의 품질을 향상시키려 하거나 컨조인트분석 결과를 바탕으로 시장세분화 작업을 하기 원하는 경우에는 순위기반 컨조인트분석을 채택하고, 선호도 측정과정에서 응답자의 부담을 덜어주고 실제 시장과 가장 유사한 상황에서 선호도를 측정하고자 하는 경우에는 선택기반 조인트분석을 채택할 것을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.82-84
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• 2001

Real-Time Linux는 기존의 Linux에 실시간 기능을 추가한 것으로서, 태스크 스케줄링 방법은 우선순위 기반의 스케줄링 방법을 사용한다. 그러나, 태스크의 개수가 많아지면 가장 높은 우선순위의 태스크를 찾는데 걸리는 시간이 태스크 개수에 비례해서 많이 걸린다. 이러한 이유로 태스크의 개수가 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 우선순위별로 서로 다른 목록을 유지하고, Bit Masking 기법을 사용함으로써 가장 높은 우선순위 태스크를 선택하는데 걸리는 시간을 상수시간으로 줄이고 각 태스크들의 시그널을 처리하는 부분을 좀더 효율적으로 처리하도록 함으로써 Real-Time Linux의 실시간 스케줄링 기능을 개선하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.169-172
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• 2004

유전 알고리듬은 NP-Hard 문제의 해결이나, 함수 최적화, 복잡한 제어기의 파라미터 값 추적 등, 광범위한 분야에 걸쳐 이용되고 있다 일반적인 유전 알고리듬은 적합도 함수를 통해 해들의 품질을 결정하고, 해들의 품질에 따라 선택 연산을 거쳐, 교차나 돌연변이를 통해 우수한 품질의 해를 찾는 과정을 가진다 현재 이 과정은 대부분 소프트웨어적으로 구현되어 범용 프로세서를 통해 수행된다. 그러나 높은 소프트웨어 의존성은 해집단의 크기가 커질수록 교차/변이 연산과 해들의 품질비교에 수행되는 시간을 크게 증가시키는 약점이 있다. 따라서 본 논문에서는 순위 기반 선택과 일점 교차(one-point crossover)를 사용한다는 제약하에, 해들의 순위를 정렬 네트워크를 통해 결정하고 해들을 Residue Number System(RNS)로 표현하여 하드웨어적으로 교차연산을 처리하는 프로세서 구조를 제안한다 이러한 접근을 통해 해들의 품질비교에 걸리는 시간을 크게 줄이고 교차/변이 연산의 효율을 높일 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권8호
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• pp.372-377
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• 2008

최근 활발히 연구가 진행 중인 유전발현 데이타를 이용한 다중클래스 암 분류는 DNA 마이크로어레이로부터 획득된 대규모의 유전자 정보를 분석하여 암의 종류를 판단한다. 수집된 유전발현 데이타에는 대상 암과 관련이 없는 유전자도 포함되어 있기 때문에 높은 성능의 분류 결과를 얻기 위해서 유용한 유전자를 선택하는 것이 필요하다. 기존의 순위기반 유전자 선택은 이진클래스를 대상으로 고안되었고 이상표식 유전자(Ideal marker gene)를 이용하기 때문에 다중클래스 암 분류에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이상표식 유전자를 사용하지 않고 유전발현 수준의 분포를 직접 분석하는 순위기반 다중클래스 유전자 선택 기법을 제안한다. 유전발현 수준을 이산화하고 학습 데이타로부터 빈도를 계산하여 클래스 간 분별력을 측정한 후, 선택된 유전자를 이용하여 나이브 베이즈 분류기를 사용해 다중 암 분류를 수행한다. 제안하는 방법을 다수의 다중클래스 암 분류 데이타에 적용하여 기존 유전자 선택 방법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.637-644
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• 2020

VANET (Vehicular Ad Hoc Networks)은 차량 간, 차량과 인프라 간의 네트워크이다. 높은 이동성, 이동 제한, 장애물에 의한 신호 방해와 같은 VANET 고유의 특성은 안정적인 VANET 서비스 제공을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기존 버스 기반 클러스터링을 개선한, 차량 종류 기반 우선순위 클러스터 방법을 제시한다. 제안 알고리즘은 차량 종류, 예상 통신 수명, 주변 노드 링크 차수를 바탕으로 우선순위, 링크 품질, 연결성을 평가해 클러스터를 구성한다. 차량의 종류를 바탕으로 미리 결정된 우선순위를 활용함으로써 클러스터 헤드 선택을 단순화하고 클러스터 커버리지를 높이고자 한다. 제안 알고리즘은 커넥티드카 환경에서 안정적인 서비스를 제공하는데 기여함으로써 다양한 서비스 활성화의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.384-393
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• 2015

본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.619-621
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• 2003

최근 무선 환경에서 기지국 없이 이동 노드들만으로도 서로 통신할 수 있는 ad­hoc 네트워크에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 무선 ad­hoc 네트워크 환경에서는 라우팅 프로토콜이 중요한 역할을 하게 되는데 그 중에서 DSR(Dynamic Source Routing)은 무선 ad­hoc 네트워크 환경에 적합한 소스 라우팅을 기반으로 한 라우팅 프로토콜이다. 그러나 DSR은 데이터 전송 경로를 선택할 때 그 경로의 신뢰성을 고려하지 않는다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 ad­hoc 네트워크 환경에서 노드의 우선순위에 기반한 신뢰성 있는 경로 설정 기법을 제안한다. 이 기법은 경로 설정 후에 데이터를 송수신하는 과정에서. 선택된 경로의 링크가 유실될 확률을 줄여줌으로써 더욱 신뢰성 있는 데이터 송수신을 보장한다. 그러므로 이 기법은 무선 ad­hoc 네트워크 환경에서 데이터의 손실을 줄일 필요가 있는 멀티미디어 통신 등의 응용분야에 적용시킬 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.101-108
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• 2014

최근 들어, 소셜 네트워크 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠의 열람과 공유가 보편화됨에 따라, 사용자의 관심이나 특징에 부합되는 콘텐츠의 효과적 제공에 대한 욕구가 높아지고 있다. 특히, 생성되는 콘텐츠의 방대한 양을 고려할 때 적합한 콘텐츠의 효과적 선택이 사용자의 만족도를 크게 좌우하게 된다. 예를 들어, 사람간의 관계에 기반하여 관심 콘텐츠를 제공하는 방법의 경우 신뢰성이 어느 정도 보장되기 때문에, 사용자의 효과적인 열람이 가능하다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook에서 제공하는 Facebook 페이지는 관심사에 대한 콘텐츠를 획득할 수 있는 공간이지만, 사용자는 제공되는 콘텐츠의 양이 너무 많아 원하는 목적에 맞게 콘텐츠를 획득하기 어렵다. 본 논문에서는, 개인 사용자의 관심에 따라 Facebook 페이지 콘텐츠를 순위별로 선정하여 대표 콘텐츠를 제공하는 기법을 제안한다. 사용자 간의 친밀도를 이용해 사용자를 관심 분야에 따라 그룹화하고, 그룹화 된 사용자들에게 Facebook 페이지 콘텐츠를 중요도 순위별로 선택하여 사용자에 제공한다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.139-141
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• 2006

유전자 알고리즘에서 좋은 염색체(chromosome)를 선택하는 방법은 알고리즘의 성능을 향상시키는데 매우 중요한 핵심 요소이다. 이러한 선택 기법 중에는 비례 선택 기법, 순위기반 선택 기법, 토너먼트 선택기법 등이 잘 알려져 있다. 이 중 가장 성능이 좋은 토너먼트 선택 기법은 열성 염색체중 우성인 유전자를 포함하는 열성 염색체가 선택에서 배제되어 지역적 최적해(local minima)를 구할 가능성, 열성 염색체가 다음 세대 진화를 방해할 가능성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 해결하기 위해서 토너먼트-교배 선택 기법을 제안하였다. 이 방법은 토너먼트 선택 기법을 기반으로 하되 열성 염색체가 선택되었을 경우 그 안에 들어 있는 우성 유전자를 알고리즘 진화에 반영시키고자 교배 단계를 추가한 기법이다. 제안된 토너먼트-교배 선택 기법을 이용하면 기존의 토너먼트 선택 기법보다 평균수행시간이 짧아져 해에 수렴하는 속도가 향상된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권11호
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• pp.1427-1438
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• 2001

본 논문에서는 관련성 분포 정보를 이용한 새로운 컬렉션 융합 모델을 제시한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 관련성 분포 정보를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 통합하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다. 그리고 질의어에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의어에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘의 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 통합하는 통합검색 시스템을 제시한다.