청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group-k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group-k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group-k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리알고리즘(IBPA)이라는 전처리 알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬된 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O(N2)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
WFQ(Weighted Fair Queuing)은 지연이나 공평성의 특성에 있어서 이상적인 트래픽 스케줄링 알고리즘으로 간주되었다. N세션에 서비스를 제공하는 WFQ 스케줄러의 스케줄링 연산은 각 패킷 전송 시간당 O(n)의 계산 복잡도를 가지며, 구현 또한 복잡하다. Self-Clocked Fair Queuing과 같은 WFQ 알고리즘의 구현을 간단히 하고자 하는 노력은 지연범위나 특성에 영향을 주게 되어 다양한 트래픽이 제공되는 경우 각 트래픽의 공평성을 지원해주지 못한다. 그러므로 지연이나 지연 변이 측면에서 공평성을 지원하고 구현상의 계산 복잡도를 줄인 스케줄링 알고리즘이 필요하게 되었다. ATM 다중화기의 셀 스케줄링 알고리즘 역시, ATM의 특성상 다양한 특성의 서비스를 제공하기 위해서, 다양한 특성의 트래픽에 대한 공평성을 제공하는 새로운 알고리즘의 연구가 필요하다. 이 논문에서는 ATM 스위치 내의 다중화기에서 사용되는 새로운 셀 스케줄링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 이 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 이 알고리즘은 여러 개의 우선 순위 큐를 갖고, 각 우선순위 큐마다 스케줄링 연산이 O(1)의 계산 복잡도를 갖는 Parallel Priority Queuing 알고리즘이다.
Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 시스템의 복잡도를 감소시키는 방식은 실생활에서 MIMO 시스템을 활용하는 데에 있어 중요한 부분이다. 널리 사용되는 Maximum Likelihood (ML) 복호기의 경우 낮은 에러오율 (BER) 을 보여주지만 복잡도가 높다. 실생활에 활용하기 위하여 ML 복호기의 복잡도를 감소시킬 필요가 있고 이에 Sphere Decoding Algorithm (SDA) 이 제안되었다. 이를 발전시킨 List Sphere Decoding(LSD) 은 여러 종류가 있다. 그 중에 넓이 우선 탐색 방식인 K-Best LSD 알고리즘은 각 레이어에서 리스트의 크기가 복잡도와 밀접한 연관이 있다. 본 논문에서는 기존의 K-Best LSD 알고리즘에 기반하여 초기 반지름 설정 및 선형적으로 리스트 크기를 감소시키는 방식으로 K-Best LSD 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오율 성능 열화가 적은 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 이를 검증한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권2호
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pp.108-116
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1997
유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.
복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 우리는 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수와 같은 링크수를 중심으로 네트워크의 구조적 분석에서 나아가 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하였다. K-core알고리즘은 복잡계 네트워크를 가중치가 낮은 링크와 노드를 단계적으로 제거하여 복잡한 네트워크의 의미를 분석함에 있어 핵심이 되는 모듈을 얻는데 용이하다. 이에 소설, 영화, 과학 교과서, 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다양한 분야에 이 알고리즘을 직접 적용해보았다. 그 결과, 각기 복잡한 네트워크로부터 핵심이 되는 모듈을 찾아낼 수 있었고, 전체 네트워크에서는 발견하기 힘든 유용한 정보들을 도출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 k-core 알고리즘을 통해 핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
최단경로를 포함한 어떤 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서 그들 정보를 교환하면서, 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 본 논문에서는 비동기식 네트워크에서 최단경로문제를 해결하는 분산 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 분산 알고리즘은 메시지 복잡도와 이상시간 복잡도로 평가되는데, 본 논문에서 제안하는 분산 알고리즘이 메시지 복잡도와 이상 시간 복잡도는 각각 O(n53)와 O(nln)이다. 여기서, n은 네트상에 있는 프로세서 수를 나타낸다.
본 논문에서는 이동 통신에서 사용될 저 복잡도를 갖는 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 이진영상의 부호화에 사용되는 알고리즘에는 JBIG, G.4등과 같은 방식이 있으나, JBIG의 경우 산술 부호화로 인한 높은 복잡도를 필요로 하고, G.4의 경우 일반 A4 문서를 대상으로 하고 있어 이러한 알고리즘을 이동 통신에서 사용하기에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 단순한 이진 영상에 대해서 낮은 복잡도를 가지며 기존의 부호화 방식들 보다 좋은 성능을 얻을 수 있는 효과적인 압축 방법을 제시한다.
격자 감소 (lattice reduction) 알고리즘은 주어진 기저 벡터를 직교에 가까운 기저 벡터로 바꾸어 준다. 그중 대표적인 알고리즘으로 LLL (Lenstra, Lenstra & Lovasz) 알고리즘이 있다. 격자 감소 알고리즘을 이용하여 다중 안테나 입출력 (MIMO) 통신시스템의 선형 수신기(linear detector)의 성능을 향상 시킬 수 있다. 스피어 복호 알고리즘 (sphere decoding algorithm)은 MIMO 통신 시스템에서 사용되는 복호기중 최대 우도 복호기 (Maximum Likelihood Detector)와 비슷한 BER(bit error rate)성능을 가지고 복잡도를 줄일 수 있어서 많이 연구되어 왔다. 이때 스피어의 반지름의 설정이나 트리 검색 구조 방식 등은 복잡도에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 LLL 알고리즘에 기반하여 스피어의 반지름 설정 및 트리 검색 노드 수를 제한하는 방식으로 스피어 복호 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오류률 (BER) 성능 열화를 최소한으로 한 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 검증한다.
u와 v를 두 인접수열 (consecutive sequence)이라고 했을 때 이때 "block rotation"이란 uv를 vu로 바꾸는 연산을 의미한다. 기존에 3개의 block rotation 알고리즘 즉 "BlockRotation", "Juggling" 그리고 "Reversal 알고리즘"이 소개되었는데 최근 우리는 하나의 새로운, QuickRotation 이라고 명명한 block rotation 알고리즘을 소개했다. 우리는 이 논문에서 QuickRotation 알고리즘을 이들 기존의 알고리즘들과 비교해 보이고자 한다. 벤치마킹 뿐만 아니라 복잡도 분석을 통한 비교를 통해 QuickRotation 알고리즘의 우수성을 증명해 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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