급속도로 변화하는 정보화 시대에 영재를 조기에 발굴하여 교육하는 것은 매우 중요한 일이다. 이에 부응하여 영재교육에 대한 관심이 커지고 있으며 특히 초등학교 정보 영재에 대한 교육의 필요성도 커지고 있다. 특히 자기 주도적 학습 능력과 문제해결력은 정보영재의 특징으로 매우 중요하다. 또한 문제해결력 교육에 있어 알고리즘 교육은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 정렬 알고리즘은 자료처리에서 사용빈도가 높고 종류가 다양하며 초등 정보 영재 알고리즘 교육에서 다양한 문제 해결력을 길러 줄 수가 있다. 본 논문은 초등학교 정보 영재를 위한 알고리즘 학습 지원 시스템에 관한 연구이며, 특히 정렬 알고리즘을 중심으로 학습 지원 시스템을 설계하고 구현하고자 하였다. 본 시스템은 첫째, 정렬 알고리즘 학습을 영재의 특성에 맞게 자기 주도적으로 학습하는데 도움을 준다. 둘째, 정렬알고리즘의 개념형성을 위해 알고리즘의 종류별로 그 과정을 보여준다. 셋째, 형성평가를 통해 개념형성을 확인하고 적용하였다.
본 논문에서는 연판정지향 알고리즘에 Stop-and-Go 알고리즘의 개념을 결합한 연판정지향 Stop-and-Go 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 두 알고리즘보다 더 신뢰성 있는 오차신호를 사용함으로써 향상된 등화 성능을 가진다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 CMA, MCMA, Stop-and-Go 알고리즘, 단순화된 연판정지향 알고리즘에 비해 잔류 심벌간 간섭과 정상상태로의 수렴 속도면에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
지금까지의 bitonic sorting 에 대한 연구는 N 개의 key를 정렬하기 위해서는 N/2(or N)개의 프로세서가 필요하였다. 여기서는 프로세서의 수가 정렬하고자 하는 key 수에 독립적이고 또한 N/2개 이하인 경우를 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N 개의 Key를 고정도니 수의 프로세서를 사용하여 O(log2N) 시간에 정렬 할 수 있는 두 종류의 범용 bitonic sorting 알고리즘을 구현하였다. 첫째로, VITURAL-GPBS 알고리즘은 하나의 프로세서를 사용하여 여러 개의 프로세서가 하는 역할을 모방하므로써 정렬을 수행하도록 하였다. 둘째로, VIRTUAL-GPBS 알고리즘보다 좀 더 효율적이고 빠른 FAST-GPBS 알고리즘을 소개하였다. 두 알고리즘의 주요 차이점은 FAST-GPBS 알고리즘에서는 각각의 프로세서에 배정된 여러 개의 key를 각 프로세서 내에서 가장 빠른 순차 정렬 알고리즘을 사용하면서 먼저 지역적으로 정렬을 함으로써 VIRTUAL-GPBS 보다 효율이 50% 이상 향상된 정렬을 수행할 수 있도록 하였다. FAST-GPBS 알고리즘은 compare-exchange 대신 merge-split 작업을 함으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.
암호화 알고리즘으로 블록 암호화 알고리즘은 스트림 암호화 알고리즘에 비해 빠르며 안전성이 뛰어나 많이 사용되고 있다. 현재 블록 암호화 알고리즘은 새로운 방식이 제안되기 보다는 페이스텔 암호(Feistel Cipher)에 기반하거나 그것의 변형에 기반을 두는 방향으로 발전되고 있는데 그것은 페이스텔 암호의 안전성이 검증이 되었기 때문이다. 1994년에 발표된 TEA는 작고 구현이 쉬운 블록 암호화 알고리즘으로 페이스텔 암호를 기반으로 하여 크기가 작고 빠르면서 구현이 쉬운 특징을 가지고 있다. 페이스텔 암호에 대한 연구는 암호학적인 측면에서 암호학의 기반을 이루므로 많이 진행되고 있는데 대체적으로 페이스텔 암호의 구조보다는 키 스케줄이나 페이스텔 암호를 이루는 라운드 함수에 대한 연구가 주도족이라고 보여진다. 하지만 이러한 페이스텔 암호를 이루는 페이스텔 구조에 대한 연구는 아직까지 미지한 형편이다. 본 논문에서는 TEA에 적용된 페이스텔 암호를 분석하여 TEA가 가지고 있는 페이스텔 구조에 대하여 연구해 보고자 한다.
최근 휴머노이드 로봇 기술의 발전으로 로봇 관련 기반 기술 및 주변 기술의 연구가 활성화되고 있다. 이러한 연구의 하나로 이족 보행 로봇의 보행 알고리즘의 개발이 국내외에서 진행되고 있다. 이족 보행 로봇의 핵심 기술은 로봇의 기구 설계와 보행 제어 알고리즘에 있다. 보행 제어 알고리즘에 있어서는 보행시 로봇의 각 관절에 대한 궤적을 생성하는 방법과 관절의 부하를 최소화하는 힘 제어 방법 등의 알고리즘들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자체 제작한 12자유도를 갖는 이족 보행 로봇의 안정적인 보행 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 다양한 보행 패턴에 대한 실험을 통해 제안한 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.
순차 패턴 마이닝은 대량의 시퀀스 데이터베이스에서 빈발 서브 시퀀스를 찾는 기법이다. 지금까지 많은 순차 패턴 마이닝에 관한 연구들이 순차 패턴을 효율적으로 찾기 위하여 제안되었다. 그러나 제안된 방법들은 응용에 적용할 수 있도록 체계적으로 분류되어 있지 않다. 따라서 이 논문에서는 알고리즘에 대한 연구들을 분류하고 이들 중 대표적인 알고리즘들을 선정하여 각각에 대해 분석하였다. 그리고 각 응용 도메인에 적용한 연구들과 기술적인 문제를 해결하는 연구들에 대해 정리하였다. 마지막으로 성능 향상을 위한 기법이나 자로 구조에 대해 언급하고 향후 순차 패턴 마이닝의 연구 방향을 제시하였다. 이 연구는 실제 응용에 적합한 순차 패턴 마이닝 알고리즘의 선택과 향후 새로운 순차 패턴 알고리즘 연구의 기반을 제공할 것이다.
본 논문에서는 이동통신 망에 적합한 WRR 기법의 스케쥴링 알고리즘을 제안하였고 그 성능을 분석하였다. 이동통신 네트워크에서 실시간 응용 서비스를 제공하기 위한 서비스품질(QoS)에 대한 요구는 상당기간 많은 연구와 표준화 활동을 독려해왔다. 특히, 무선 환경에서의 스케줄링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었다. 이러한 연구 결과로, WRR 기법의 BSW 스케쥴링 알고리즘이 무선 환경에 적합한 알고리즘으로 개발되었다. 그러나 BSW 알고리즘은 구현의 복잡성으로 인해 빠른 스케쥴링을 요구하는 무선 환경에서는 그 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 BSW 알고리즘의 구현 복잡성을 감소시키며 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석하였다.
본 연구에서는 임펄스 잡음 환경 하에서, 대표적인 Bussgang계열의 블라인드 등화 알고리즘인 LMS-Sato 및 LMS-CMA 블라인드 등와 알고리즘의 수렴특성을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 살펴보았다. LMAD-Sato 및 LMAD-CMA 블라인드 등화 알고리즘을 유도 하고, 동일한 조건하에서 그 수렴특성을 살펴보았다. 16-QAM 데이터에 대한 실험 결과 임 펄스 잡음 환경 하에서 LMAD 형태의 블라인드 등화 알고리즘이 LMS 형태의 블라인드 등 화 알고리즘 보다 안정적인 수렴특성을 보여 주었다. 또한, normalized 형태의 LMAD-Sato 및 CMA 블라인드 등화 알고리즘을 제안하였으며, 실험 결과 이들 알고리즘들이 임펄스 잡 음 환경에서 LMAD 형태의 알고리즘 보다 더 우수한 수렴 특성을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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