• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.27 no.2
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• pp.101-114
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• 2018

Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementing and testing within the Repast environment. The paper demonstrates the life-cycle of an agent-based simulation software engineering project while providing a documentation strategy that allows specifying autonomous, adaptive, and interactive software entities in a Multi-Agent System. The study demonstrates how evolutionary path planning can be introduced to improve cognitive agent capabilities within an agent-based simulation environment.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.369-376
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• 2006

This paper presents a new method of significantly improving conventional Bayesian statistical text classifier by incorporating accelerated EM(Expectation Maximization) algorithm. EM algorithm experiences a slow convergence and performance degrade in its iterative process, especially when real online-textual documents do not follow EM's assumptions. In this study, we propose a new accelerated EM algorithm with uncertainty-based selective sampling, which is simple yet has a fast convergence speed and allow to estimate a more accurate classification model on Naive Bayesian text classifier. Experiments using the popular Reuters-21578 document collection showed that the proposed algorithm effectively improves classification accuracy.

• Review of KIISC
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• v.34 no.2
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• pp.5-12
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• 2024

양자 컴퓨팅 환경을 대비한 암호 시스템에 대한 중요성이 대두되면서 국내외로 양자 내성 암호 시스템 표준 알고리즘을 선정하려는 노력이 이루어지고 있다. AIMer는 MPCitH 기반 영지식 증명 시스템인 BN++을 개선하고 대칭키 프리미티브기반의 일반향 함수 AIM2를 결합하여 만들어진 전자서명으로, 현재 NIST의 양자 내성 전자서명 추가 라운드 및 양자내성 암호 국가 공모전(KpqC) 2라운드를 진행 중인 알고리즘이다. 많은 양자 내성 암호 시스템이 격자 문제에 안전성을 기반하고 있는 것에 비해 AIMer 전자서명은 사용하는 대칭키 프리미티브 기반 일방향 함수 AIM2의 일방향성에 안전성을 기반하고 있으며, 성능적인 측면에서도 현재까지 선정된 NIST 표준 알고리즘 및 KpqC 2라운드 후보 알고리즘 내에서는 비격자 문제 기반 전자서명 중 공개키 크기와 서명 크기를 합쳤을 때 가장 작은 크기를 가지고 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.5_6
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• pp.238-248
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• 2007

As the demand of employing various PC software on mobile embedded devices which have limited storages has been increased, software streaming services are needed. However it takes too much time to launch software on them because it is transferred through wireless networks. To address this problem, prefetch algorithms are needed. We examined 'Last successor (LS)' algorithm and PPM-based prefetch algorithm as prefetch algorithms for software streaming services. We present 'Probability-base Multi Successor (PMS)' algorithm which is contrived through analyzing evaluations of previous algorithms and characteristics of software streaming services. While LS has one successor per each block, PMS has N successors based on probability which is calculated by PPM-based prefetch algorithm. The hit rate of PMS is similar to that of PPM-base prefetch algorithm and the space overhead is similar to that of LS. We can get good efficiency at the point of memory usage when PMS is applied to software streaming services.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.149-152
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• 2008

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.114-121
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• 2007

한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.11-22
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• 2009

For a wireless ad-hoc network, event routing algorithm of the publish/subscribe system is especially important for the performance of the system because of the dynamic characteristic and constraint network of its own. In this paper, we propose a new hybrid event routing algorithm. TopSim for efficient publish/subscribe system on the wireless ad-hoc network by extending the ShopParent algorithm by considering not only network overheads to choose a Parent of the publish/subscribe tree, but also topic similarity which is closeness of subscriptions. Our evaluation shows our proposed TopSim performs better for the case where a new joining node subscribed to the multiple topics and there is a node among Parent candidate nodes who subscribe to the ones in the list of multiple topics (related topics).

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.623-628
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• 2007

본 논문은 Web 2.0시대의 새로운 컨텐츠 매체로 각광받고 있는 블로그와 관련하여 태그 기반의 검색 알고리즘을 제안하고자 한다. 최근 블로그 검색과 관련하여 태그 기반의 블로그 검색 서비스가 등장하기 시작했지만, 현재 제공되는 태그 기반의 검색 서비스는 태그의 유무와 컨텐트의 최신성을 주요 기준으로 삼고, 태그와 컨텐트 간의 관련성을 제대로 고려하지 않아 검색 결과가 만존스럽지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 태그와 컨텐트와의 관련성을 실수화하고 이를 주요 기준으로 검색 결과의 순위를 결정하는 PTRank 알고리즘을 제안하였다. PTRank 알고리즘에서는 1) 태그가 피드의 제목에 포함되었는지 여부, 2) 태그가 피드의 설명에 나타나는 회수, 3) 태그가 아이템의 제목에 포함되었는지 여부, 4) 태그가 아이템의 설명에 나타나는 횟수, 5) 피드 내에서 태그의 IDF값, 6) 사용자의 검색 행위를 이용해 태그와 컨텐트간의 관련성을 실수화하였다. 실험 결과, PTRank 모델 및 학습 알고리즘이 태그 기반의 피드 검색에서 잘 작동하며 검색에 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.7-16
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• 2020

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.