• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1289-1292
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• 2000

그래프는 실세계의 많은 문제를 푸는데 아주 강력한 방법을 제공한다. 이와 같은 그래프를 효율적으로 표현하기 위한 자료구조와 그래프 연산에 대한 알고리즘이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 그래프를 관계형 테이블로 표현하고, 그래프에 대한 연산과 알고리즘을 라이브러리화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 관계형 데이터베이스를 이용하여 개발할 수 있으며, 개발된 라이브러리는 그래프로 모델링되는 실세계의 많은 문제를 푸는데 손쉽게 활용할 수 있을 것이다. 또한, 방대한 양의 그래프를 효율적으로 관리할 수 있으며 다수의 사용자가 공유할 수도 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.232-234
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• 2006

본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.190-192
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• 2004

우리 주변의 실생활에서, 위급한 환자가 병원을 가려고 할 때 가장 가까이 있는 구급차를 부르거나, 차량에 대한 주유를 할 때 차량의 현재 위치와 가장 근접하게 위치한 주유소를 검색하는 등의 이동 객체에 대한 최근접(Nearest Neighbor) 질의가 빈번하게 발생되고 있다. 이와 같이 실생활에 응용되고 있는 기존 최근접 질의 처리 연구는 질의 객체와 대상 객체의 위치를 처리할 때 단순히 가장 가까운 거리를 가지는 객체를 찾아서 반환해 준다. 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 꾈 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다 파라서 이 논문에서는 실세계 환경에 적합한 최근접 질의 처리를 위해 이동 객체의 방향과 속도 값에 대한 가중치 함수론 사용하여 최근접 질의를 처리한다. 제안된 기법은 교통정보 시스템, 관광정보 시스템, 물류관리 시스템, 소방안전 시스템과 같은 응용 시스템에 적용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.59-66
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• 2011

자원 제약이 있는 프로젝트 스케줄링 문제는 자원의 양은 제한되어 있고 작업들 간에 선행조건이 있는 일정계획 문제로서 NP-hard 문제 중에 하나로 알려져 있다. 이러한 문제는 결정론적인 방법을 사용해서는 주어진 시간 내에 최적해를 구하기 어렵기 때문에 근사 최적해를 빠른 시간에 구할 수 있는 휴리스틱 방법을 이용한다. 본 논문에서는 자원 제약이 있는 프로젝트 스케줄링 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 유전알고리즘을 소개한다. 제안한 유전알고리즘은 스키마 이론을 적용한 교차 연산자와 실세계 토너먼트 선택 전략을 이용하였다. 표준 문제에 실험한 결과는 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.59-62
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• 2006

최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의 요청자와 가장 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 될 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 또한 질의 객체와 대상 객체가 모두 이동할 경우에는 일정시점에서 질의한 결과는 조금만 시간이 지나면 유효하지 않게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 적합하게 사용될 수 있도록 이동체의 궤적 정보를 방향정보 가중치로 환산한 근접 질의처리 방법을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.159-165
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• 1994

실세계에서 발생하는 많은 문제들은 주어진 제약조건들을 만족하는 범위내에서 해를 찾는 제약만족문제(CSP)의 개념으로 설명될 수 있으며, 이러한 문제들의 해결을 위해 인공지능 및 OR 분야에서 활발한 연구가 계속 되어왔다. 본 연구는 대표적 논리언어인 prolog에서 유한이산 도메인 및 수치 제약조건의 해결을 위한 제약해결기에 대한 연구이다. 본 연구에서 구현된 제약해결기에서는 포워드체킹(FC)을 사용하여 조합적 문제를 효과적인 도메인 여과를 통해 탐색공간 및 탐색시간을 축소시키며, 또한 최적화 문제의 해결에 있어서도 그 문제에 주어진 목적함수와 FC의 장점을 조화 시킴으로써 최적해를 더욱 효과적으로 발견한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.319-323
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• 2007

실세계의 여러 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem, MDP)로 표현될 수 있고, 이 MDP는 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration) 이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘 등을 사용하여 풀 수 있다. 하지만 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않아, MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법이 제안되어 왔다. 이러한 시간적 추상화 방법들의 문제점으로는 시간적 추상화의 디자인에 따라 MDP의 풀이 성능이 크게 달라질 수 있으며, 많은 경우 사용자가 이 디자인을 직접 제공해야 한다는 것들이 있다. 최근 사용자의 간섭이 필요 없이 자동적으로 시간적 추상화를 만드는 방법들이 제안된 바 있으나, 이들 방법들 역시 결과물에 대한 이론적인 성능 보장(performance guarantee)은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MDP의 구조와 그 풀이 성능을 연관짓는 복잡도 척도에 대해 살펴본다. 이를 위해 MDP로부터 얻은 상태 경로 그래프(state trajectory graph)의 위상적 성질들을 여러 네트워크 척도(network measurements) 들을 이용하여 측정하고, 이와 MDP의 풀이 성능과의 관계를 다양한 상황에 대해 실험적, 이론적으로 분석해 보았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.81-90
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• 2021

실세계에는 다양한 최적화 문제가 존재하고 이를 해결하기 위한 연구가 지속되고 있다. 최적화 문제는 목적 함수의 결과 값을 최대 혹은 최소로 만드는 파라미터의 조합을 찾는 문제이다. 하모니 탐색은 이러한 최적화 문제 해결을 위한 인구 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로 재즈 음악의 즉흥 연주를 모방하여 고안되었다. 하모니 탐색은 현재 토목, 컴퓨터, 에너지, 의료, 수질 공학 등 다양한 분야의 최적화 문제에 활발히 적용되고 있다. 하모니 탐색은 동작 원리가 간단하고 제약조건이 있는 최적화 문제에서 빠르게 동작한다는 장점이 있다. 특히 경험적 도함수를 통해 해를 개선하여 낮은 반복 횟수로 높은 정확도를 보인 사례들이 존재한다. 본 논문에서는 하모니 탐색의 동작 원리를 설명하고 최근 3년간 수행된 주요 연구들을 분류, 각 분류에 따라 요약 및 소개, 향후 연구 방향을 제시한다. 분류는 분야별 리뷰, 알고리즘 분석 및 이론, 실세계 문제에 대한 적용으로 나누고 실세계 문제에 대한 적용은 다른 메타휴리스틱 알고리즘과의 결합 여부, 최적화 목적에 따라 분류하여 설명한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제23권2호
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• pp.95-116
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• 2013

수학적 모델링에 대한 정의와 관점은 단일하지 않다. 그러나 실세계 현상을 수학적으로 이해하여 표현하고, 모델을 세워 문제를 해결하며, 다시 실세계 현상에 대한 재해석을 통해 실세계 그리고 관련된 수학적 모델에 대한 심층적인 이해를 꾀하는 활동에 대한 강조는 수학적 모델링에 대한 여러 관점에서 공통적으로 추구하는 바이다. 이 연구는 수학적 모델링 활동에 대한 앞서 제시한 공통적인 특징을 준수할 때, 수학화가 어떻게 일어나는지, 그 과정상의 어려움은 무엇인지를 확인하는 것에 목표를 둔다. 연구 결과, 학생들은 수학적 모델링 과정에서의 수학화 활동에서 다양한 표상체를 구축하고 이를 실세계 현상의 관계적인 측면과 맥락에 비추어 해석하면서 현상을 재조직한다는 점을 확인할 수 있었으며, 이는 학생들의 의사소통 과정에 드러난 표상체의 기능 변화를 통하여 확인할 수 있었다. 또한 표상체가 적절하지 않은 단서를 제공할 수 있다는 점은 수학화를 어렵게 하는 요인으로 드러났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.