Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.598-600
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2004
기존의 연구 논문 중 비결정론적인 알고리즘인 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등을 오델로 게임에 적용하여 자동학습을 시킨 예는 많으나 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용한 예는 찾기가 어렵다 본 논문에서는 생리학의 면역시스템의 특징을 그대로 적용한 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 게임전략 생성에 관하여 연구한다. 생리학의 면역시스템은 자기조절능력이 있다는 외과 재 감염시 빠르게 대응할 수 있다는 특징이 있다. 면역알고리즘을 이용하여 탐색된 전략을 유전자알고리즘 그리고 기존에 연구되어진 게임전략 등과 실험하여 그 결과를 비교.연구한 결과 면역알고리즘을 적용하여 탐색된 모델로 게임전략이 가장 높은 승률을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.2
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pp.239-247
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1996
본 연구에서는 패널티화 대수우도 함수의 해를 구하기 위해 Lange (1995)의 EMG 알고리즘을 적용할 경우에 발생하는 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위해 OSLG알고리즘은 EMG 알고리즘이나 Green (1990)의 OSL 알고리즘으로 해결할 수 없는 문제에 쉽게 적용된다. 한편 이 알고리즘은 EMG 알고리즘의 변형이지만 OSL 알고리즘과 같은 국소수렴성질을 갖는다. OSLG 알고리즘은 특히 페널티함수에 대한 2차 도함수행렬이 대각행렬이 아닌 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 초등학교 학생 수준에 맞는 알고리즘 교육을 위한 웹 기반 시뮬레이션의 설계 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 알고리즘 교육을 위한 시뮬레이션 모형을 기반으로 자료 처리의 가장 기본이 되는 정렬 및 탐색 알고리즘으로 제한하여 설계 방안을 고찰하였다. 각각의 알고리즘 학습을 위해 실생활과 밀접한 모의상활을 제시하여 알고리즘 학습에 대한 학습동기를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 설계한 시뮬레이션을 개발하여 적용한다면 초등학교 수준에 맞는 알고리즘 교수-학습에 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
슈퍼컴퓨터의 범주에 속하는 다양한 병렬 처리기에 대한 병렬 알고리즘이 지니는 기본적 의미와 특성 및 알고리즘 디자인시의 고려사항 등을 소개하였다. 또한 많은 병렬처리 모델에서의 개발된 알고리즘들을 간단하게 소개하고 앞으로의 연구분야를 정리해 보았다. 이러한 병렬알고리즘은 본지에서 소개된 하드웨어 기술이나 컴퓨터 구조에 관한 연구와 병행하여 연구되어져 그 현실성을 지니는 것이 중요하다 하겠다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.8
no.12
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pp.89-95
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1985
MRP System에서 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 하나의 인자는 우수한 Lot-Sizing rule의 선택과 발견이다. 널리 사용되고 있는 Lot-Sizing rule 들 중 Wagner-Whitin 알고리즘은 생산준비 비용과 재고 유지비용이 가변적일 경우 동적 로트크기 결정에 우수한 forward 알고리즘이다. 본 연구에서는 Wagner-Whitin 알고리즘의 중요 원리들을 응용하여 LDS 알고리즘이라 명명한 backward 알고리즘을 개발한다. 그리고 개발된 알고리즘을 Wagner-Whitin 알고리즘과 비교함으로 그 유효성을 테스트하고 backward 알고리즘이 가지는 계산상의 장점을 고찰한다.
Chanho Jeon;Donghoe Heo;Myeonghoon Lee;Changwon Lee;Younglok Choi;Byeongho Cheon;Suhri Kim
Review of KIISC
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v.33
no.1
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pp.23-30
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2023
Peter Shor의 양자 컴퓨터를 이용하여 다항식 시간 안에 인수분해 문제를 해결할 수 있는 알고리즘이 제안됨에 따라, 다양한 수학적 난제를 기반으로 한 새로운 양자내성암호에 대한 연구가 진행되었다. 현재 가장 많이 연구되고 있으며 유망한 양자내성암호는 격자 기반 암호이고, 격자 기반 암호의 안전성을 입증하기 위해 격자 암호 분석 알고리즘들 또한 함께 연구되고 있다. 본 논문에서는 격자 암호 분석 알고리즘 및 양자 탐색 알고리즘을 적용한 격자 암호양자 분석 기술들에 대해서 설명한다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.3
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pp.297-307
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2017
The purpose of this study is to propose algorithm classification system for algorithm education for Elementary and Secondary Students. We defines the components of the algorithm and expresses the algorithm classification system by the analysis synthesis method. The contents of the study are as follows. First, we conducted a theoretical search on the classification purpose and classification. Second, the contents and limitations of the classification system for the proposed algorithm contents were examined. In addition, we examined the contents and selection criteria of algorithms used in algorithm education research. Third, the algorithm components were redefined using the core idea and crosscutting concept proposed by the NRC. And the crosscutting concept of algorithm is subdivided into algorithm data structure and algorithm design strategy, and its contents are presented using analytic synthesis classification scheme. Finally, the validity of the proposed contents was verified by the review of the expert group. It is expected that the study on the algorithm classification system will provide many implications for the contents selection and training method in the algorithm education.
현재의 초등 컴퓨터 교육은 재량시간을 통해 컴퓨터의 개념과 원리의 이해보다는 도구로서의 활용교육에 집중되어있다. 이에 본 연구는 컴퓨터의 중요한 원리 중 하나이며 자료처리의 기본이 되는 알고리즘을 초등학생에게 교수-학습하는 모형을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 특히 본 연구에서는 구체적 조작기의 초등학생의 지적수준을 고려하여 다양한 알고리즘 중 정렬 알고리즘을 중심으로 지도 방안을 연구하였으며. 활동 중심의 수업을 통해 아동들이 알고리즘에 대한 흥미와 관심을 유지하면서 자기 주도적으로 알고리즘의 방법을 찾고 이해하는 것에 중점을 두었다. 본 연구에서 설계한 수업의 단계를 따라 교수-학습한다면 알고리즘의 이해와 컴퓨터 개념학습에 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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