• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제7권9호
• /
• pp.219-226
• /
• 2018

조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권4호
• /
• pp.1105-1116
• /
• 2014

추계학적 강우모형 NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 RPM (Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하여 시간 스케일의 강우를 생성함으로서 수문학적 적용성이 뛰어난 강우모형이다. NSRPM은 5개의 모형 매개변수로 이루어져 있으며 매개변수 추정을 위하여 최적화 기법으로 널리 쓰이고 있는 수치해석 기법인 DFP (Davidon-Fletcher-Powell)기법, 직접적 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 DFP 기법은 입력 초기값에 민감하며 국소 최저치에 수렴하는 확률이 높은 단점이 있으며 유전자 알고리즘기법은 탐색에 소요되는 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용된 Nelder-Mead기법은 순차적 탐색기법으로 연산 속도가 빠르며 입력 초기값이 필요하지 않아 사용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 본 연구는 전국 지상기상관측소 59개소를 대상으로 1973-2011년 39년 동안의 시간강우 자료를 수집하고 최적화 기법 DFP 기법, 유전자 알고리즘, Nelder-Mead 기법을 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여 지속시간 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 별 평균, 분산, 공분산에 대해서 각 기법의 정확성을 평가하였다. 본 연구결과 전반적으로 Nelder-Mead기법이 가장 높은 정확도를 보였으며 유전자 알고리즘, DFP 기법 순으로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.459-468
• /
• 2013

본 논문에서는 비선형적 움직임에 대하여 시각적 화질 향상에 목적을 둔 프레임 보간 기법을 제안한다. 그러므로 블록 현상과 영상의 중첩을 감소시키고자 블록 크기를 128x128부터 1x1까지 순차적으로 전역탐색을 실시하여 최소 오차값이 가장 작은 블록이 포함된 프레임을 선택하고, 비선형적인 움직임 벡터를 GRNN(General Regression Neural Network) 알고리즘을 이용하여 재 추정함으로써 프레임을 보간하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 성능 분석을 위해 프레임 반복, 단방향 움직임 보상, 양방향 움직임 보상의 기법들과 비교한다. 객체의 움직임이 크거나 카메라 초점의 이동과 줌인(zoom-in), 줌아웃(zoom-out) 효과가 들어간 대상 영상에 대하여 주관적 화질면에서 성능이 향상됨을 보인다.

• 경영정보학연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.195-209
• /
• 2008

고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.294-300
• /
• 2005

지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.1-8
• /
• 2022

본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제15권8호
• /
• pp.911-917
• /
• 2005

There were many attempts to reduce noise behind the noise barrier using active control techniques. Omoto(1993) Shao(1997) and Yang(2001) tried to actively control the diffracted noise behind the barrier and main concerns were about the arrangement methods for the control sources. Baek (2004) tried to get better results using the simulated annealing method and the sequential searching technique. The main goal of this study is to develop and compare the performance of several optimization techniques including those mentioned above, hybrid version of simulated annealing and genetic algorithm for the optimal control source positions of active noise barrier system. The simulation results show fairly similar performance lot the small size of searching problem. However, as the number of control sources are increased, the performance of simulated annealing algorithm and genetic algorithm are better than the others. Simulations are also made to show the performance of the selected optimal control source positions not only at the receiver position but at the surrounding volume of the receiver position and plotted the noise reduction level in 3-D.

• 응용통계연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.589-603
• /
• 2014

본 연구는 시간의 순서에 따라 순차적으로 발생한 신호 자료에 있어서, 변화점 검출을 위한 베이지안 방법을 개발하고자 한다. 특히, Reversible Jump MCMC를 이용하여, 차원이 정해지지 않은 모수 공간을 탐색할 수 있는 효율적인 베이지안 추론 모형을 개발한다. 신호가 각 구간에서 선형함수인 경우에 대한 모형과 이해가 용이한 모형을 제안하고, 추정을 위해 고유의 MCMC알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법을 모의실험 자료에 적용함으로써 그 정확성 및 효율성을 검증하였고, 실제 자료에도 적용하여 보았다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.173-198
• /
• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권11A호
• /
• pp.1925-1938
• /
• 2001

본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.