본 연구에서는 비선형 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 혼합유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorthm : HGA)을 개발하였다. HGA는 기존 유전알고리즘의 적용에 있어 문제점으로 지적된 정밀도의 적용문제와 벌금함수의 사용을 배제하였으며 지역적최적점으로 빠르게 수렴하는 기존의 지역적 탐색법과 유전알고리즘 적용이후 수렴된 해 주변에 대한 정밀탐색법을 함께 고려하여 설계하였으며 이를 세가지의 비선형 최적화 문제 적용하여 본 논문에서 개발한 HGA의 유효성을 보였다.
본 논문은 기존 기발된 재실자의 탈출 계획 및 예측 프로그램 개발에 대해 길 찾기를 위한 알고리즘으로는 Dijkstra 알고리즘, Best-First Search 알고리즘, Johnson 알고리즘 등이 있으며 가장 안정적으로 알고리즘 구현이 가능한 A*알고리즘을 적용하였다. 따라서, 본 개발 프로그램은 재실자가 대피 목적지를 향한 최적의 길 찾기를 이용하여 가장 가까운 거리에 있는 탈출구를 효율적으로 찾을 수가 있으며 재실자의 사실감 있는 대피 이동 동선의 구현을 위해 기존의 경직된 경로를 매끄럽게 구현하였다. 탈출구는 흐름율과 정체 반경을 적용하여 재실자가 탈출구에 밀집하였을 경우 병목 현상이 발생하도록 하여 대피현상이 실제 상황과 유사하도록 프로그램을 구축하였다. 본 대피프로그램은 실제 건물의 CAD도면을 import 가능하도록 구축함으로서 대피평가시간을 절약할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 정보교육과정의 "문제해결방법과 절차" 영역에 필요한 알고리즘적 사고 문제 모델을 활용하고, 두리틀 프로그래밍 내용 요소를 적용하여 두리틀 프로그래밍 알고리즘적 사고 문제를 제안하였다. 그리고 개발된 두리틀 프로그래밍 알고리즘적 사고 문제들에 대해 실험수업을 실시하여 알고리즘적 사고에 따른 답안들의 다양성과 효율성 및 개발된 문제들의 난이도 적절성에 대한 분석을 통해 본 논문에서 제안된 문제들에 대한 두리틀 프로그래밍 알고리즘적 사고 문제로서의 적합성을 검증하였다.
GSM(Global System for Mobile Communications)은 현재 가장 광범위하게 사용되고 있는 디지털 이동 통신의 표준이다. 또한 GSM 표준에서 데이터 전송의 최종 evolution 버전인 EDGE(Enhanced Data for GSM Evolution)와 GSM Phase2+ 개발의 일부분인 GSM 망에서 packet switching을 구현하는 기술인 GPRS(General Packet Radio Service)가 현재 유럽의 정보통신 표준화 기구인 ETSI(European Telecommunications Standards Institute)에 의해 표준화가 진행 중에 있다. GSM 시스템은 사용자 데이터의 기밀성을 보장하기 위한 암호화 알고리즘 A5를 사용하고 있지만 그 취약성이 계속 보고되고 있다. $^{[10,11]}$ 따라서 GSM의 강화된 암호화 알고리즘과 EDGE와 GPRS에서 사용자 데이터를 보호하기 위한 새로운 암호화 알고리즘의 개발이 요구되어왔다. 최근 ETSI의 SAGE(Security Algorithms Group of Experts)는 이러한 목적을 달성할 수 있는 새로운 표준 암호화 알고리즘 A5/3과 GEA3을 개발하였다. $^{[3,4,5,6]}$본 고에서는 GSM, EDGE, GPRS에서의 새로운 표준 암호화 알고리즘 A5/3과 GEA3을 분석하여 정리하고자 한다.
VLSI 셀 배치문제는 셀(노드)과 넷으로 구성된 회로를 최소의 비용과 제약조건을 만족하면서 칩 위에 배치하는 문제로 지금까지 여러가지 다양한 배치 알고리즘들이 제시되어왔다. 배치 알고리즘은 입력으로 회로정보를 받아서 결과를 숫자 데이터로 출력하기 때문에 알고리즘 개발자는 배치결과를 숫자 데이터로 분석할 수 밖에 없다. 이런 점에서 실험 결과에 대한 신뢰성 문제가 발생될 수 있는데 2003년 발표된 밴치마킹에 관한 논문[1]에 따르면 뛰어난 성능을 가진 대표적인 알고리즘들을 비교 분석한 결과 실제 최종 배치된 결과에서 셀들의 오버랩 현상과 균일하지 못한 배치 등 몇 가지 문제점들이 지적되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 알고리즘 개발자가 실험 결과를 가시화해서 직접 확인하고 분석할 수 있는 가시화 도구를 제안한다. 또한 가시화 도구는 결과분석을 통해 보다 향상된 알고리즘 개발에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.
본 논문은 주택 청약 과정의 어려움을 줄이고 부적격 당첨으로 인한 불이익을 방지하기 위해 개발된 청약 자격 진단 알고리즘과 가점 계산 알고리즘의 설계 및 개발 결과를 제시한다. 청약 자격 판단 알고리즘은 적격 여부 판단을 위한 조건을 모두 고려하고, 부적격으로 진단될 경우 사유까지 상세하게 제공한다는 점에서 기존 서비스와 차별성을 가진다. 가점 계산 알고리즘은 자격 진단에서 적격으로 판단된 경우, 사용자 정보로 가점을 계산하고 결과를 제공한다. 분양 방식에 따라 가점 계산 기준에 차이가 있는데, 본 알고리즘은 해당 기준을 모두 고려하여 개발되었다는 점에서 실용적이다.
본 논문에서는 대학생들의 스터디 활동을 돕는 앱의 구현 내용을 앱에서 핵심적으로 사용되는 관심도 기반 추천 알고리즘을 중점으로 소개하였다. 해당 알고리즘을 통해 이 앱은 사용자에게 더욱 높은 접근성을 제공한다. 본 논문에서는 이 알고리즘의 설계와 적용 방식을 서술하였고, 이를 통한 앱의 기대효과를 작성하였다. 본 연구의 과정은 해당 앱을 개발하는 과정을 서술하여 유사한 앱 또는 유사한 알고리즘을 활용하는 앱을 개발하는 프로젝트에서 사례로 활용될 수 있다.
강화학습에는 다양한 알고리즘이 있으며 분야에 따라 사용되는 알고리즘이 다르다. 게임 분야에서도 강화학습을 사용하여 인공지능을 개발할 때 특정 알고리즘이 사용된다. 알고리즘에 따라 학습 방식이 다르고 그로 인해 만들어지는 인공지능도 달라진다. 그러므로 개발자는 목적에 맞는 인공지능을 구현하기 위해 적절한 알고리즘을 선택해야 한다. 그러기 위해서 개발자는 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 알고 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 게임 인공지능 구현에 사용되는 알고리즘인 SAC, PPO, POCA 세 가지 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 비교한다.
운전하고 있으나 방사상계통 운전에 대한 정보공유가 미비하여 특정 계통조작시 정전으로 이어질 우려가 상존하고 있다. 본 논문에서는 방사상 계통과 환상계통을 자동 판단하여 계통조작시 정전사고로 이어질 수 있는 경우 사전 경고를 발생하여 정전조작을 미연에 방지할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 SCADA와 미리 구축된 Rule Base를 이용하여 인근지역의 정보를 공유하고, 간단한 집합론을 이용한 수학적 연산작업을 통해 방사상계통인지 환상계통인지를 판단한다. SCADA 시뮬레이터를 통한 다양한 시험을 통해 개발된 알고리즘의 신뢰성을 검증하였으며 이를 구현한 방사상계통 자동판별시스템을 개발하여 실계통에 적용하였다.
본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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