• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.489-492
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• 2002

인터넷 전자 상거래의 폭발적 증가와 더불어 개인 및 기업의 정보가 온라인 상으로 유출되는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라. 새로운 하드웨어의 추가 없이 프로토콜 및 알고리즘의 변화에 유연한 인터넷 보안방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 영역과 상관없는 커널 스레드를 사용하고 커널 영역으로 포팅된 라이브러리를 참조하여 사용자의 웹 페이지 요청을 처리함으로써 응답시간과 서버 부하를 감소시키는 새로운 SSL(Secure Socket Layer) 처리 구조를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.122-125
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• 2018

최근 다양한 네트워크 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 Service Function (SF)의 동적 구성을 위한 유연한 모델이 요구된다. Service Function Chaining (SFC)은 일련의 SF로 구성된 새로운 네트워크 서비스 배포 모델을 정의한다. Software Defined Networking (SDN)은 제어 평면을 중앙 집중화함으로써 네트워크 트래픽 제어를 단순화하여 SFC동작에 중요한 역할을 한다. SDN 기반 SFC(SD_SFC)는 SF 장애를 감지하기 위한 모니터링 시스템이 필요하다. 그러나 기존의 모니터링 방식은 모든 SF에 Monitoring Agent(MA)를 배치하기 때문에 높은 시그널링 비용을 가진다. 본 논문에서는 최소한의 SF에 MA를 배치함으로써 시그널링 비용을 줄이는 SFC모니터링 방식을 제안한다. 제안하는 SF selection 알고리즘은 최적화된 SF 집합을 사용하여 오버로드된 SF를 반환하여 MA를 배치한다. 우리는 제안 시스템의 효율성을 평가하기 위해 테스트베드 구현을 통해 실험하였다. 실험 결과에 따르면 우리는 기존 방식에 비해서 시그널링 비용을 59.2% 절감하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1165-1168
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• 2011

본 연구는 휴머노이드 로봇 중에서 사람과 같은 방법으로 초상화를 그리는 로봇 암의 이동 궤적 최적화에 대해 기술한다. 이전에도 이러한 사람의 얼굴을 초상화로 그리는 로봇이 존재하였지만 대부분 인간과 유사한 움직임을 보이지 못하고 딱딱하고 단조로운 움직임을 보였다. 이런 단점을 보완하기 위해 가장 짧은 궤적을 찾는 알고리즘을 사용하여 보다 유연한 움직임을 구현하고, 초상화를 그리는 일련의 과정 중에서 입력된 영상을 가공하여 인간과 같이 그릴 수 있는 좌표를 효과적으로 정렬하고, 추출된 좌표를 바탕으로 로봇 암의 가장 빠르고 효율적인 이동궤적을 구한다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.63-82
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• 2007

본 논문에서는 유연제조시스템(FMS)에서 다단계스케줄링 문제를 효율적으로 해결하기 위한 적응형 혼합유전 알고리즘(ahGA) 접근법을 제안한다. 제안된 ahGA는 FMS의 해를 개선시키기 위하여 이웃탐색기법을 사용하며, 유전탐색과정에서의 수행도를 향상시키기 위해 유전알고리즘(GA)의 파라메터들을 조정하기 위한 적응형 구조를 사용한다. 수치실험에서는 제안된 ahGA와 기존의 알고리즘들 간의 수행도를 비교하기 위하여 두가지형태의 다단계스케줄링문제를 제시한다. 실험결과는 제안된 ahGA가 기존의 알고리즘들 보나 더 뛰어난 수행도를 보여주고 있다.

• 에너지공학
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• 제6권1호
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• pp.11-18
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• 1997

본 논문은 에너지 효율이 높은 열병합발전시스템을 대상으로 유전알고리즘을 적용하여 단기운전계획을 수립하였다. 특히 열병합발전시스템의 효율은 약 70%이지만 효율이 일정하지 않을 뿐만 아니라 비선형적인 특징을 가지므로 실제 산업체의 열병합발전소의 데이터를 기초로 하여 적합한 가변효율방정식을 구하였다. 또한 본 논문에서 적용된 유전알고리즘은 계산시간의 감소와 높은 정밀도를 가진 실변수 유전알고리즘으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과로 가변효율을 가진 열병합발전시스템의 단기운전계획이 유전알고리즘을 적용하여 적절하게 운전계획이 수립되고 있음을 나타내었으며 각종 보조설비가 유연성 있게 협력하며 필요시마다 효율적으로 운전되고 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.121-130
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• 2009

본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.125-135
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• 2011

유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.525-532
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• 2006

아이징(Ising)모델화 된 이진 탁본영상을 유연한 선부합 ICM(Iterated conditional modes) 방식으로 영상복원하는 새로운 기법을 제시한다. 기본적으로 탁본영상은 획 구성상 정보 영역과 배경 영역의 두 극단으로 나누어져야 한다. 종래의 ICM적 접근이 부분적 사각구도(四角構圖)의 점처리에 근거하였음에 비해 본 연구의 주된 아이디어는 선처리이다. 기하학적 구조를 구하기 위해 현재고려중인 화소의 배열 위치를 중심으로 다수의 선형부합함수들을 발생시킨다. 부합함수들의 경사도와 크기들의 집합에 베이즈적 판별 논리를 적용하여 현재고려중인 화소의 영역을 판단한다. 영역판별 결과는 이진 색도이다. 이 경우 매 단계별 영역귀속 판단은 영역 안과 밖에서의 차별된 추적 양상에 관한 확률적 반복성에 의존한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 이진 탁본영상에 대하여 본 알고리즘의 효과를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.165-171
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• 2005

본 논문에서는 중앙집중형 동적부하균등을 효율적으로 처리하기 위하여 네트워크기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용하였다. 기존의 유전자 알고리즘을 적용한 경우와는 달리 클라이언트들에서 최적작업 할당의 탐색을 분산처리하여 중앙 스케줄러의 성능을 향상시킬 수 있었다. 최적해의 수렴속도를 향상시키기 위해 선택연산은 룰렛휠 선택과 엘리트 보존전략을 함께 사용하였고, 염색체 인코딩은 슬라이딩윈도우기법을 이용하였으며 교차연산은 주기교차방법을 이용하였다. 부하균등기법의 유연성 변화에 따른 중앙 스케줄러의 성능을 모의실험한 결과 기존의 방법보다 성능이 향상됨을 확인하였다.