• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.172-178
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• 2005

순환탐색 알고리즘 및 스택기반 알고리즘 등은 유방향그래프에서 순환과 순환경로를 발견하는 특정 정점으로부터 출발하여 연결된 그래프에서 순환을 탐색하는 것이다. 기존 연구의 단점은 모든 순환을 다 찾아내지지 못하는 경우라든지, 동일한 순환을 중복해서 찾아내는 문제가 있었다. 본 연구에서 제시하는 정점제거 순환탐색 알고리즘은 특정 정점의 순환을 발견한 뒤 그 정점을 삭제하므로 중복된 순환을 발견하지 않고 모든 순환을 찾을 수 있다. 또한 순환을 발견했을 때, 순환경로를 출력하는데 있어서 스택의 인덱스를 이용해, 저장경로를 탐색하지 않고 출력하는 방법을 제안하였다. 실험에서는 임의의 정점과 간선을 생성하여 그래프로 만들고, 각 알고리즘에 따른 모든 정점을 찾을 수 있는지, 그래프 상황에 따라 어떠한 장단점이 있는지, 간선이 많아질수록 인덱스 순환탐색 알고리즘보다 탐색시간이 얼마나 차이를 보이는지를 확인하였다. 웹 구조처럼 일정한 크기의 웹페이지와 많은 수의 링크가 존재하는 그래프에서 정점제거 순환탐색 알고리즘이 순환을 찾는데 적합하다는 것을 입증했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.97-105
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• 2009

본 논문에서는 일반화된 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 결합을 통한 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 새로운 알고리즘은 패턴분류문제(pattern classification problem)의 신속한 해결을 위하여 비순환 뉴런이 유리한지 순환 뉴런이 유리한지 또는 수직성장이 유리한지 수평성장이 유리한지 고민할 필요 없이 후보뉴런의 학습 중에 네트워크의 구성을 스스로 결정한다. 이 알고리즘의 성능평가를 위하여 학습 알고리즘에서 중요한 기준 문제(benchmark problem) 중의 하나인 콘택트렌즈 문제(Contact lens problem)와 밸런스 스케일 문제 (Balance scale problem)에 대하여 실험하였고 기존의 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘 및 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 성능을 비교 하였다. 이 실험에서 활성화 함수는 일반적으로 많이 사용하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 와 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 사용하였다. 이 새로운 알고리즘은 학습을 통하여 기존의 알고리즘보다 적은 수의 은닉뉴런을 생성하여 보다 빠른 학습 속도를 보여주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.440-445
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• 2017

전자상거래 발전에 따라 온라인 쇼핑을 이용하는 사람들이 증가하였고 제품 또한 다양해지고 있다. 이러한 추세로 구매자가 만족할 수 있는 정확한 추천시스템의 중요성이 증대되었으며 정확도를 높이기 위한 새로운 방법의 연구가 계속되고 있다. 순환신경망은 시퀀스 학습에 적합한 딥 러닝 방법 중 하나이며 본 연구에서는 추천시스템의 정확도를 높이는 방법으로 구매자의 제품 접근순서를 순환신경망에 적용하여 알고리즘 성능평가를 하였다. 알고리즘 성능평가에는 대표적인 순환신경망 알고리즘과 최적화 알고리즘으로 진행하였다. 순환신경망 알고리즘으로는 RNN, LSTM, GRU 그리고 최적화 알고리즘으로는 Adagrad, RMSProp, Adam optimizer를 사용하였다. 실험 도구로는 구글의 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 사용하였고 데이터는 RecSys Challenge 2015에서 제공하는 e-commerce session 데이터를 활용하였다. 실험 결과 실험 데이터에 적합한 최적의 하이퍼파라미터를 발굴하고 적용하여 RecSys Challenge 2015 참가자들의 결과와 비교하였다. 상품 접근 순서만을 학습시킨 결과이기 때문에 등수가 높지는 않았지만 기존 추천시스템에 접목한다면 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2012

최근의 검색시스템에서는 두 객체집합에 대하여 가장 근접해 있는 K개의 객체 쌍을 찾는 질의가 자주 발생한다. 이러한 K개의 최대근접 객체 쌍을 찾는 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 객체의 순환적 위치속성이 고려되어야 한다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 서로 간에 가장 근접해 있는 K개의 객체쌍을 찾는 최적의 알고리즘을 제안하고 그 성능을 실험을 통하여 보인다. 제안한 알고리즘은 객체의 순환적 위치속성이 반영된 순환검색거리를 이용하여 K개의 최대 근접객체 쌍을 찾는 비용을 최적화한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권2호
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• pp.145-154
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• 1999

본 논문에서는 주어진 문제의 루프 알고리즘으로부터 시스톨릭 어레이 구현이 용이한 정규 순환 방정식으로의 자동적 유도를 위한 대수적인 방법과 조건을 제시하였다. 이를 위하여 계산점 집합과 순차 정렬 벡터를 구하고, 행렬의 커널을 이용하여 자료 흐름 벡터를 찾았으며, 정규 파이프라이닝 가능성 조건을 제시하였다 그리고 각 계산점에 대한 배열 원소의 초기 입력 위치를 구하였다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용하면 주어진 루프 알고리즘을 정규 순환방정식으로 자동적으로 유도 할 수 있으며, 주어진 알고리즘이 정규 순환 방정식으로 유도될 수 있는지를 검사할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.243-246
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• 2003

기존에 만들어진 미로 생성 알고리즘은 ‘Perfect 미로’를 지향하는 알고리즘이다. Perfect 미로는 두 점사이의 path가 유일하며, 순환되지 않고, 막힌공간이나, 접근할 수 없는 공간이 없는 미로를 말한다. 이런 미로 알고리즘을 사용하여 만든 미로는, 정형적인 형태를 띄게 된다. 이 알고리즘들을 아무런 수정 얼이, RPG/액션/시뮬레이션/전략게임 둥에 사용하게 되면, 게임 캐릭터는, 유일하면서 막힘이 빈번한 path 안에서 부자연스런 움직임을 가지게 될 것이다. 그래서 보다 넓은 면적을 탐험할 수 있고, 전진성을 높여주기 위하여 여러개의 path와 순환을 허용하는 알고리즘을 제안하게 되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.13-16
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• 2016

본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.168-169
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• 2017

본 논문에서는 ZCMV(zero common mode voltage) PWM을 사용하는 병렬형 3상 3레벨 NPC 컨버터의 DC단 전압의 불평형 제어를 이용한 순환전류 저감 알고리즘을 제안한다. 이상적으로 ZCMV PWM은 공통 모드 전압을 발생하지 않지만, 초기 운전 및 데드타임과 같은 실제적인 문제로 인해 공통 모드 전압이 발생한다. 발생한 공통 모드 전압은 미세한 순환전류를 발생시키며 이는 컨버터의 효율을 감소시킨다. 따라서, 본 논문에서는 DC단 전압 불평형 제어를 이용하여 순환전류를 저감하는 제어 알고리즘을 제안한다. 상, 하단 DC 전압의 불평형은 공통 모드 전압을 발생시키며 이를 통해 미세하게 발생한 순환전류를 저감하여 컨버터의 효율을 향상 시킬 수 있다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 타당함을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.637-642
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• 2014

본 논문은 블록 LDPC(low density parity check) 부호 설계를 위한 순환 천이 값(shift index)을 탐색하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 여기에는 메시지-패싱(message-passing) 기반의 순환 주기(cycle) 탐색 알고리즘과 ACE(approximate cycle extrinsic message degree) 알고리즘이 결합되어 있다. LDPC 부호 성능에 영향을 미치는 요인들에 우선순위를 두어 효율적으로 순환 천이 값을 찾을 수 있도록 했다. 이 알고리즘을 통해 기존의 탐색 알고리즘 보다 훨씬 낮은 복잡도로 행렬 저장 공간을 절약하면서 좋은 성능의 패리티 검사 행렬(parity check matrix)을 만들 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.552-559
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• 2005

실시간 순환형 훈련 알고리즘(RTRL)과 같이 경사법에 의해 훈련되는 순환형 뉴럴 네트웍(RNN)은 수렴속도가 매우 느린 단점을 지니고 있다. 이 알고리즘은 또한 오차 역전달 처리과정에서 결코 쉽지 않은 미분 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 완전하게 결합된 RNN의 훈련을 위하여 소위 언센티드 칼만필터라고 불리우는 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 시스템의 상태공간 상에서 표현하였다. 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘은 순환형 뉴럴 네트웍 훈련시 미분 계산 없이 매우 빠른 수렴속도와 좋은 추정 성능을 보여준다. 비선형 채널 등화 실험을 통하여 미분 없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 이용한 RNN의 성능이 향상되었음을 보였다.