• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.405-410
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• 2009

본 논문에서는 기존 k-최근접 객체 검색의 효율성을 개선하고 도로 네트워크에의 응용을 용이하게 하기 위하여 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선, k-최근접 이웃 질의 방법을 이용하여 후보 정적 객체들을 선정한 후 이들 후보 객체들의 위치 정보를 이용하여 최단 경로를 탐색한다. 일대다 경로탐색을 위하여 A* 알고리즘을 개선하여 반복된 일대일 경로탐색에 따르는 중복된 노드 스캔을 제거한다. 또, 계산된 결과를 이용하여 질의점으로부터 네트워크 거리상으로 가까운 k개의 정적 객체들의 위치를 재정렬하여 반환한다. 성능평가 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법들인 INE, post-Dijkstra, 그리고 $na{\ddot{i}}ve$ method에 비해 정확성이 100%로 매우 높게 나타났으며, 노드 탐색 시간은 $1.3{\sim}3.0$배로 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.499-501
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• 2005

일반적인 센서 네트워크는 제한된 에너지와 밀집한 노드 특성을 보인다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 제한된 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 오래 유지하는 것이다. 이를 위하여 클러스터 기반의 센서 네트워크를 구성 함으로서 네트워크 수명을 연장 하는 방법들이 제시 되고 있다. 그러나 이러한 방법은 맵 상태를 고려하지 않으므로 전체적인 네트워크 수명 측면에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 클러스터 기반의 센서 네트워크를 구성하기 위하여, 센서 노드의 잔여 에너지와 이웃 노드의 수를 고려한 클러스터 헤더 선정 기법을 제안한다. 제안된 기법으로 클러스터 헤더를 선정함으로써 효과적인 데이터 수집과 전송을 할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.273.2-277
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• 1998

본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.319-326
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• 2009

PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1690-1696
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• 1999

동영상 데이터를 내용기반 검색을 하기 위해 비디오 시퀀스를 계층적 분할해야 한다. 컷 검출 알고리즘은 샷을 분류하는 중요한 처리이다. 일반적인 컷 검출 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 물체의 움직임에 의해 화면변화가 크면 컷을 오검출 할 수도 있다. 본 논문에서는 컷 예상지점을 먼저 선정하고 컷 예상지점이 실제의 컷인가를 판별한다. 컷 예상지점의 프레임과 이웃 프레임의 특징차를 비교하므로써 실제 컷을 검출하므로 기존 알고리즘보다 오검출을 줄일 수 있다. MPEG비디오 시퀀스에서 DC영상을 추출하여 비교 프레임으로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 컷 검출율이 높은 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.464-470
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• 2011

V2V(Vehicle-to-Vehicle)는 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)의 한 형태로 높은 이동성과 빈번한 토폴로지 변화로 인하여 링크 단절 문제를 야기 시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 그리디 포워딩 (greedy forwarding)과 같은 지리 기반 라우팅 프로토콜이 제안되었다. 그러나 그리디 포워딩 방식은 자신의 전송 범위 안에 속해 있는 노드들 중 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 다음 전송 노드로 선정하기 때문에 교차로 및 차량의 진행 변화가 많은 도심 환경에서는 많은 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 2-hop 이웃 노드의 유/무와 도로의 특성을 고려한 GPUR(Greedy Perimeter Urban Routing) 알고리즘을 제안한다. ns-2를 사용한 성능 평가 결과 도심 환경에서 GPUR 알고리즘이 기존의 라우팅 프로토콜에 비해 경로 설정 오류 문제와 로컬 맥시멈(local maximum)에 직면할 확률을 현저히 감소시킴을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권12호
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• pp.870-872
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• 2014

본 논문에서는 피어의 소모 에너지와 잔여 에너지를 고려한 비용함수를 설계하고 시스템 내에 비용이 최소인 피어가 부모 피어로 선택될 수 있는 분산적 부모 피어 결정 방법을 제안한다. 각 피어가 자신의 이웃 피어 정보만을 이용하여 비용이 최소인 이웃 피어를 부모 피어로 선정하는 기존 기법과는 달리 제안 기법은 피어들 사이에 집단지성을 구축하고 이를 통해 부모 피어를 결정한다. 집단지성을 형성하여 부모 피어 검색 범위를 분산적으로 확장함으로써 제안기법은 기존 기법에 비해 최소 비용 피어가 부모 피어로 선택될 확률을 증가시키며 알고리즘 운영을 위한 시그널링 부하를 감소시킨 다는 것을 모의실험을 통해 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.436-436
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• 2022

셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA)는 격자(cell)에 대해 사전 정의된 규칙을 바탕으로 이웃 격자 간 상호작용을 해석하여 복잡한 동력학적 현상을 효과적으로 재현할 수 있는 이산형(discrete) 모의 기법이다. CA 기법은 격자 구조에 수치표고 자료 및 토양수분 정보 등을 직접 매칭 후 상호관계를 해석하기 때문에 공간정보를 최대한 활용하여 불균질성을 나타내는 것이 가능하다. 따라서, 도시 유출해석에 있어서 높은 정확도와 빠른 계산속도를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 CA 기반 고해상도 물순환·침수 연계 해석 framework 개발 방향 및 CA 기반 prototype 모형의 사면유출 적용 사례를 소개한다. 개발 중인 CA 모형에서는 격자별 침수 깊이, 침투, 토양수분 저류, 지표 유출 등의 물순환 요소를 모의할 수 있다. 기존의 집중형(lumped) 모형은 지표-지표하 유출에 대한 routing algorithm이 없고 각 셀의 물수지 모형 내 파라미터가 많은 단점이 있다. 따라서 개발 중인 CA 모형에서는 cell state 내 fast reservoir와 slow reservoir를 통해 지표-지표하 상태를 구현하고 단순화된 물수지 모형 및 흐름 방향 알고리즘을 적용함으로써 실제 현장에서 발생하는 다중 피크 형태의 지표 유출을 모사한다. 최적의 지표수 흐름 방향 알고리즘 선정을 위해 3개의 다중 흐름 방향 알고리즘(D4, D8, 4+4N)을 정량적으로 비교·분석한다. 이번 발표에서는 CA 모형을 소규모 산지 사면과 도심지 등 다양한 규모의 테스트베드에 적용하여 모형의 장단점을 평가한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.