본 논문에서는 연속적인 파라미터 공간에 대한 최적화에 대해 진화적 알고리즘의 특징적인 형상화를 제시한다. 이 방법은유전알고리즘이 연속적인 탐색공간에서의 파라미터 식별에 대해 가장 강점을 지녔다는 점에 착안한 것이다. 유전알고리즘과 제안한 알고리즘과의 주요한 차이점은 개별적 또는 연속적인 묘사의 차이가 있다는 것이다. 잘 알려진 실험함수의 최적화문제를 도입하여 연속 탐색공간 문제에 대해 제안하는 알고리즘에 대해 계산시간 및 사용메모리 등의 성능이 우수하다는 효율성을 보였다.
최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(L8S, Location Based Services)에 대한 관심이 증가하고 있다. 전통적으로 정적인 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS(Geographic Information System) 서버에 저장, 관리되었다. 이동객체는 시간에 따라 위치의 변화가 매우 빈번하여 위치 정보가 계속 갱신되기 때문에, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 연속적인 최근접 이웃탐색 기법에서 데이터의 처리 순서에 따라 탐색공간과 계산비용이 증가하는 문제점을 슬랩을 사용하여 해결한다. 최근접 이웃의 수직연장선 사이의 공간인 슬랩 내부영역에 대해서만 탐색하도록 하여 탐색영역을 줄이고, 그 내부에 있는 점들에 대해서만 처리하여 계산비용을 줄인다.
이 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 인식 속도를 향상시키기 위한 방법들에 대해서 연구하였다. 음성인식에 있어서 많은 양의 계산을 요하는 부분은 관측 확률의 계산과 탐색에 필요한 계산이다. 탐색에 필요한 계산을 줄이기 위하여 빔 탐색법과 phoneme look-ahead기법을 통해 탐색 공간을 줄였으며, 관측 확률을 계산하는데 소요되는 시간을 줄이기 위하여 입력 특징 벡터와 이웃 관계에 있는 가우시안 성분들만 정확한 계산을 하는 VQ에 의한 계산량 감축 방법과 tree-structured pdf 방법을 구현하였다. 3천개의 어휘와 2천여개의 트라이폰 모델로 구성된 연속 음성인식 시스템에서 보통의 Viterbi 빔 탐색법을 적용한 경우에 실시간의 2.73배의 인식 속도로 93.39%의 단어 인식률을 얻을 수 있는데 phoneme look-ahead 기법과 tree-structured pdf 방법을 추가 적용함으로써 비슷한 인식 성능에서 1.55배의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 20,000 단어급의 대어휘를 대상으로 실시간 연속음성 인식을 수행할 수 있는 탐색 방법을 제안한다. 기본적인 탐색 방법은 토큰 전파 방식의 비터비 (Viterbi) 디코딩 알고리듬을 이용한 1 패스로 구성된다. 언어 모델 네트워크를 도입하여 다양한 언어 모델들을 일관된 탐색 공간으로 구성하도록 하였으며, 프루닝(pruning) 단계에서 살아남은 토큰들로부터 동적으로 탐색 공간을 재구성하였다. 용이한 후처리를 위해 워드그래프 및 N개의 최적 문장을 출력할 수 있도록 비터비 알고리듬을 수정하였다. 이렇게 구성된 디코더는 20,000 단어급 데이터 베이스에 대해 테스트하였으며 인식률 및 RTF측면에서 평가되었다.
최근 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 위치기반 서비스와 지능형 교통 시스템의 응용 분야에 폭넓게 사용되고 있다. 이러한 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능 해야 한다. 이 논문에서는 공간네트워크 상에서 움직이는 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 분석을 통해 제안한 기법에 기존기법에 비해 우수함을 보인다.
많은 지리적 현상은 시간 변화에 따라 동적인 공간 패턴을 보이며, 이러한 동적인 공간 패턴을 탐색하기 위한 연구들이 수행되어왔다. 그러나 기존의 많은 연구는 시간의 흐름에 따른 공간 패턴의 변화를 연속 또는 누적 측면에서 다루기보다는 특정 시점이나 기간 동안의 정적인 공간 패턴 분석에 초점을 두고 있다. 따라서 시간 변화 과정에서 수반되는 공간 프로세스의 관성(inertia)을 효과적으로 파악할 필요가 있다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구의 목적은 지리현상의 공간패턴을 탐색하는 새로운 공간통계 탐색방법을 제안하고, 이를 사례연구에 적용하는데 있다. 즉, 새로운 공간통계량을 제안하고, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 새로운 통계량의 z-값을 산출한 뒤, 시간 변화에 따른 공간 패턴의 변화를 누적 방식으로 탐색하는 방법을 소개하고자 한다. 이를 위해 공간 패턴을 측정하는 J 통계량과 CUSUM 통계량이 결합된 방법을 제안하고, 사례연구로 최근 200년 동안 미국 뉴욕 주의 이리 카운티(Erie County)의 상업적 토지이용의 공간 패턴 변화를 살펴보았다. 이러한 시공간 패턴 변화 탐색 방법을 통하여 새로 구성된 공간통계량을 단위시간마다 누적적으로 반영하여 공간패턴의 연속적인 변화추이의 효과적인 탐색이 가능하였다.
본 연구는 대표적인 공간정보 자료인 연속지적도와 수치지형도를 활용하여 국 공유지 무단점유 의심 시설물을 탐지하는 방법론을 제시하였다. 먼저, 국 공유지 대장 자료와 연속지적도를 위치정보를 기반으로 연계하여 국 공유지 공간정보 데이터베이스를 구축하였다. PNU 코드를 활용하여 서로 다른 기관들에서 관리하는 자료들을 하나의 공간정보 DB로 통합하였으며, 연속지적도 상에서 각각의 필지에 대해 국 공유지의 공부상 사용/미사용 여부를 확인하였다. 다음으로 구축된 국 공유지 공간정보 DB와 수치지형도를 활용하여 공부상 미사용 국 공유지 필지에 존재하는 무단점유 의심 시설물들을 탐색하였다. 마지막으로 제안된 방법론을 실험 대상지역에 대해 적용하고 효용성을 평가하였다. 본 연구를 통해 기 구축된 공간정보 데이터들의 활용성을 높이는 동시에 효율적이고 경제적인 국 공유지의 관리가 가능할 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권2호
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pp.108-116
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1997
유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.
차분 진화 알고리즘은 연속적인 문제 공간인 실수 최적화 문제를 해결하기 위해 개발된 메타휴리스틱 기법 중에 하나이다. 본 연구에서는 차분 진화 알고리즘을 불연속적인 문제 공간인 외판원 문제 해결에 사용하기 위하여 차분 진화 알고리즘에 난수 키 표현법을 적용하였다. 차분 진화 알고리즘은 실수 공간을 탐색하고 오름 차순으로 정렬된 해의 인덱스의 순서를 도시 방문 순서로 하여 적합도를 구한다. TSPLIB에서 제공하는 표준 외판원 문제에 적용하여 실험한 결과 제안한 난수 키 표현법 기반 차분 진화 알고리즘이 외판원 문제 해결에 가능성을 가지고 있음을 확인하였다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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