스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 기존에 제시된 쉐이딩 알고리즘들이 음영 표현을 통해 3차원 물체의 형태를 효과적으로 전달하는지 평가하고 검증한다. 8가지 스타일로 쉐이딩된 10개의 3차원 물체 중의 한 개의 이미지를 사람들에게 보여주고 물체 표면의 여러 곳의 위치에서 곡면의 법선 벡터와 일치하도록 측정기(gauge)의 방향을 조정하도록 요청하는 스터디를 수행한다. 이 실험에서 수집한 법선 벡터 추정치가 사람들 간에 서로 일치하는지 비교하고 또한 실제 3차원 곡면 모델의 법선 벡터와 일치하는지도 비교한다. 본 논문의 실험을 통하여 물체의 음영을 표현하는 방법에 따라서 사람들이 물체의 형태를 다르게 해석한다는 사실을 보인다. 또한, 기존의 쉐이딩 알고리즘들 중에서 음영 톤의 단계수가 많고 톤 단계가 전반적으로 균일하게 분포되어 있는 특성을 가지는 알고리즘이 물체의 형태를 보다 효과적으로 표현하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 수집한 실험 데이터 및 분석 결과는 물체의 형태를 효과적으로 전달하는 것을 목적으로 하는 새로운 CG 쉐이딩 알고리즘을 설계하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
대용량의 텍스트에 대해 빠른 패턴 검색의 필요성이 증가함에 따라 써픽스 트리, 써픽스 배열 등의 인덱스 자료구조에 대해 다양한 연구들이 진행되었다. 또한 써픽스 배열을 대용량의 인덱스 자료구조로 사용하기 위해 저장 공간을 O(n log n) 비트 이하로 줄이는 문제에 대한 연구들도 많이 수행되었다. 이들 중 Grossi & Vitter 는 써픽스 배열을 압축하여, 기존의 써픽스 배열보다 작은 저장 공간을 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Grossi & Vitter 알고리즘은 압축된 써픽스 배열에서 실제 써픽스 배열의 정보를 찾기 위하여, succinct 표현에서 기본적으로 사용되는 rank와 select 함수를 필요로 한다. 본 논문은 다양한 rank와 select 알고리즘을 각각 사용하는 압축된 써픽스 배열들의 성능 비교를 통해, succinct 표현의 효율적인 구현이 압축된 써픽스 배열의 성능에 미치는 영향을 실험적으로 보인다.
하이브리드 시스템의 행동 표현을 각각의 시스템에 적합한 모델링 형식론으로 표현하면, 각각의 모델이 지니고 있는 정확도를 유지할 수 있고, 수행속도를 증가시키는 이점을 가지게 된다. 하이브리드 시스템을 모델링 하는 과정에서 시간 진행에 따른 수행 의미의 고찰은 모델링 방법에 중요한 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이산 사건 시스템과 연속 시간 시스템간의 입출력 교환을 위해서, 사건을 연속 입력으로 변환하고, 연속 출력을 사건으로 변환하는 인터페이스를 표현하는 형식론을 정의하고, 시뮬레이션의 시간 진행에 따른 종속 관계 방법과 독립 관계 방법을 모두 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 이산 사건 시스템은 DEVS 형식론에 기반한 알고리즘으로 수행하고, 연속 시스템을 미분방정식의 산술적 누적 알고리즘에 따라 수행하는 통합 환경을 구축하며, 이를 바탕으로 두 미사일의 격추 예제를 수행하여 전쟁 시뮬레이션 분야에 적용가능성을 확인한다.
XML/HTML 문서와 같이 트리 구조로 표현되는 데이터의 변화 탐지는 NP-hard의 문제로 이에 대한 효율적인 구현은 매우 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 변화 탐지를 위해 트리 구조의 데이터를 X-tree로 표현하고 이에 기초한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. X-tree에서는 모든 서브트리의 루트 노드에 서브트리의 구조와 소속 노드들의 데이터들을 128비트의 해시값으로 표현하여 저장함으로 신ㆍ구 버전의 X-tree들에 속한 서브트리들의 비교가 매우 효율적이다. 제시한 변화 탐지 알고리즘에서는 구 버전의 X-tree의 모든 서브트리들에 대해 신 버전의 X-tree에서 동등한 서브트리들을 찾고, 이들에 기초하여 이동 연산이 발생한 서브트리들과 갱신 연산이 발생한 서브트리들을 순차적으로 찾는다. 이때 이동 연산과 갱신 연산으로 대응되는 서브트리는 동등 서브트리로부터 루트 노드로 대응 관계를 확장하는 가운데 발견된다. 이후 깊이 우선으로 검색하면서 나머지 노드들을 대응시킨다. X-tree의 구조적 특징에 기인하여 노드들 간의 비교를 통해 대응 여부를 검사하는 대부분의 기존 연구와는 달리 서브트리의 비교를 통해 대부분의 대응 관계를 결정하므로 효율적인 변화 탐지가 가능하다. 본 알고리즘은 최악의 경우에서도 N을 신ㆍ구 버전 문서의 전체 노드 수라 할 때 O(N)의 시간 복잡도를 갖는다.
유전자알고리즘의 교차나 돌연변이 연산을 직접적으로 사용하지 않고 개체군의 확률분포를 추정하여 보다 효율적인 탐색을 수행하려는 분포추정알고리즘이 여러 방법으로 제안되었다. 그러나 실제로 변수들간의 고차상관관계를 파악하는 일은 쉽지 않은 일이라 대부분의 경우 낮은 차수의 상관관계를 제한된 가정하에 추정하게 된다. 본 논문에서는 데이타의 고차상관관계를 표현할 수 있고 최적 해를 좀 더 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 분포추정알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 상관관계가 있을 것으로 추정되는 변수들의 집합으로 정의된 하이퍼에지로 구성된 랜덤 하이퍼그래프 모델을 구축하여 변수들 간의 고차상관관계를 표현하고, 베이지안 샘플링 알고리즘(Bayesian Sampling Algorithm)을 통해 다음 세대의 개체를 생성한다. 기만하는 빌딩블럭(deceptive building blocks)을 가진 분해가능(decomposable) 함수에 대하여 실험한 결과 성공적으로 최적해를 구할 수 있었으며 단순 유전자알고리즘과 BOA (Bayesian Optimization Algorithm)와 비교하여 좋은 성능을 얻을 수 있었다.
전통적인 job shop 일정계획문제는 NP_hard 문제로 조합최적화 문제이다 일반적인 가정은 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어 있다는 것이다. 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제는 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어져 있지 않다는 것이다. 이러한 경우에 전통적인 job shop 문제를 복잡하게 만든다. 경로 유연성을 가지는 job shop 문제도 NP-hard 문제이다. 그러므로 휴레스틱이나 AI 기법들을 사용하는 하는 것이 불가피하게 되었다. 유전 알고리즘은 매우 복잡한 조합 최적화문제인 job shop 일정계획문제에 적용되어지고 있다. 이 논문은 최대완료시간(makespan)으로 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제를 풀기 위한 유전 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제에 대한 정의를 내리고 유전 알고리즘을 구축하기 위한 첫 단계로 유전적 표현 즉, 개체 표현방법에 대해 설명하고 유전 연산자의 소개 그리고 알고리즘 재생과정을 제시하고 수치실험을 통해 알고리즘이 양질의 일정계획을 찾을 수 있다는 것을 보이고자 한다.
웹기반 하에서 구조적인 정보를 표현하기 위해서 XML이 다양하게 사용되고 있으나 XML 기반 문서는 다양한 Schema와 노드의 표현으로 구성되어 있어서 이를 효율적으로 인덱싱 하여 저장하는 것은 매우 어려운 일이다 이를 해결하기 위하여 추상화, DTD, K-ary 완전트리 기법 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 응용에 많은 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 기반의 웹문서를 효율적으로 인덱싱하고 사용자의 질의에 최적의 결과를 제공하기 위한 알고리즘을 설계 및 구현한다. 인덱싱 시스템 설계를 위해서 먼저 노드(부모 형제)의 ID를 추출하는 알고리즘을 제안하며, 문서 및 노드 테이블 설계 결과를 제시한다. 그리고 C#을 이용한 파싱과 인덱스 알고리즘을 구현하기 위하여 깊이탐색과 관계 노드간 최단거리를 이용하며, 알고리즘 실행 결과와 이 결과로 자동 생성된 문서 및 노드 테이블의 파싱 결과를 또한 제시한다.
영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.
본 논문에서는 단층 촬영 영상(tomographic cross-section image)에 포함되어 있는 볼륨 정보를 표현하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 큐베릴 공간을 셀 공간으로 변환하고 경계셀들을 추출하여 볼륨을 재구성하는 방법이다 셀 경계 표현은 이러한 경계셀들과 이들의 지지 복셀들의 구조에 의해 표현되어 지는데, 항상 볼륨 정보를 정확하게 표현해낼 수 있다. 이 표현에서부터 가시화등의 작업에 필요한 표면모델을 추출하기 위해 19개의 모델링 원형을 제안하고 체적형, 표면형 그리고 선형으로 분류하였으며, 이들로부터 3차원 표면을 표 참조방식으로 빠르게 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 마칭 큐브나 PVP알고리즘 등에서 흔히 발생하는 표면생성시의 모호성문제가 전혀 발생하지 않으며, 마칭 큐브 알고리즘에서 발생하는 표면의 크랙문제도 완전히 해결된다는 장점이 있다. 또한 알고리즘이 표 참조방식을 취하므로 하드웨어화 하기가 매우 용이하여 고속의 모델링이 필요한 분야에 매우 적합한 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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