타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.
네트워크중심전(NCW)은 현재 효율적인 전쟁수행을 위한 중요한 개념으로 자리잡아가고 있다. 이러한 네트워크중심전 개념에서 여러 전술, 전략 단위의 신뢰성 있는 고속 통신을 지원하기 위하여 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크가 형성될 전망이다. 이는 매우 동적인 이동성을 가지는 환경으로써 이러한 환경에 맞는 효율적이고 신뢰성있는 이웃노드 탐색 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크를 위한 적응적인 이웃노드 탐색기법을 제안한다. 이 기법은 모든 노드가 주기적으로 전송하는 HELLO 메시지의 오버헤드를 감소시키면서 고 신뢰성을 가지는 새로운 방식의 이웃노드 탐색을 수행하며 성공적인 데이터 전송에 기여한다. 본 제안 기법의 성능과 효율성 검증을 위하여 수학적 분석 및 Qualnet 4.5를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
이웃 탐색(Neighbor Discovery) 프로토콜은 IPv6 프로토콜 사용 환경에서 동일 링크에 연결된 노드 사이에 이웃 노드에 관한 정보를 교환하는데 사용되는 프로토콜이다. 처음으로 제안되었던 IPsec 프로토콜의 인증 헤더(Authentication Header)를 이용한 이웃 탐색 프로토콜 보호 방법은 키 교환 프로토콜을 사용할 수 없고 수동적 키 분배의 어려움이 있는 문제점이 있었다. 그 후 모든 이웃 탐색 메시지를 디지털 서명(Digital Signature)으로 보호하는 보안 이웃 탐색(SEND) 프로토콜이 제안되었다. 그렇지만 공개키 암호화 시스템을 기반으로 한 디지털 서명 기술은 일반적으로 고비용이 드는 것으로 알려져 있어 가용성 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 보안 이웃 탐색 프로토콜의 가용성을 개선시키기 위해 CGA(Cryptographically Generated Addresses) 주소 생성 과정에서 해시 함수 입력에 MAC(Media Access Control) 주소를 추가하는 Modified CGA 기법과 캐시를 활용하는 방법을 제안하였으며, 실험을 통해 기존 방법과의 성능 차이를 비교하였다.
순회 외판원 문제는 가장 유명한 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위해 많은 메타휴리스틱 탐색 알고리즘들이 제안되어 왔으며, 그중의 하나가 지역 탐색이다. 지역 탐색에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나가 이웃해 생성 방법으로 주로 역전(inversion)과 같은 무작위 기반 이웃해 생성 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 4가지의 새로운 그리디 기반 이웃해 생성 방법들을 제안한다. 3가지 방법은 그리디 삽입 휴리스틱을 기반으로 하는데, 선택된 도시들을 하나씩 차례로 현재 가장 좋은 위치로 삽입한다. 나머지 하나는 그리디 회전을 기반으로 한다. 제안된 방법들은 대표적인 지역 탐색 알고리즘인 first-choice 언덕 오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링에 적용된다. 실험을 통해 제안된 그리디 기반 방법들이 기존의 무작위 기반 방법들보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 일부 그리디 기반 방법들은 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 우수함을 확인하였다.
집합 커버링 문제는 대표적인 조합 최적화 문제들 중 하나로서 n개의 열로부터 일부를 선택하여 m개의 행을 커버하되 비용을 최소화하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 집합 커버링 문제를 해결하기 위한 정수 계획법 기반 지역 탐색의 적용 방안을 제시하고 있다. 정수계획법 기반 지역 탐색은 이웃해를 탐색하여 현재해를 반복적으로 개선하는 지역 탐색 기법의 일종으로서 이웃해를 생성하기 위한 알고리즘으로 정수계획법을 사용한다. 본 논문에서 제시한 기법의 효과를 검증하기 위해 OR-Library의 테스트 데이터를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모든 테스트 데이터에 있어서 정수계획법 기반 지역 탐색을 통해 지금까지 알려진 가장 좋은 해를 탐색할 수 있었다. 특히 4개의 테스트 데이터에 대해서는 지금까지 알려진 가장 좋은 해보다 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.
철도운영기관은 수송수요예측과 열차차량의 수송능력을 토대로 수송계획을 세우고 이에 따른 열차운행계획을 수립한다. 열차운행계획을 통해 열차 운행간격이 조정되어 열차운행시간표(열차다이아)가 작성되고, 열차운행에 사용되는 열차의 차량운영계획이 수립된다. 열차운영기관에서는 열차 운영관리의 효율성을 높이기 위해 다이아에 편성되어진 열차들의 승무인원을 판단하고 배치하는 승무일정계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 승무일정계획 문제인 승무다이아 작성단계에 제약조건을 만족하는 이웃해 탐색기법을 적용하여 승무 계획의 효율적 관리가 가능하도록 하는 방법론을 제시한다. 연구에서 제시한 방법론에 의해 생성된 승무 다이아는 실제 운영하는 열차시간표를 대상으로 기존 승무다이아와 결과 값을 비교하여 제시된 방법론의 효율성을 검증하였다.
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.
본 논문에서는 최단 경로 탐색 및 거리 계산의 필요성을 가지고 근사 인덱싱 방법의 후처리 부분을 제안한다. 근사 인덱싱 방법이란 오프라인에서 네트워크 공간상의 객체들을 유클리드 공간 상의 절대 좌표로 사상하여 인덱싱한 후, k-최근접 이웃 질의를 처리하는 방법이다. 그러나 기존 연구는 질의 점으로부터 각 정적 객체까지의 경로를 탐색해주지 않을 뿐만 아니라 착오 기각이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이 방법을 통하여 착오 기각 역시 완화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 경로 탐색 기법들에 비해 노드 탐색 횟수 및 실행 성능이 크게 향상시킨 것으로 나타났다.
본 논문에서는 TD(temporal differences) 기법을 사용한 localized QoS 라우팅 기법을 제안하였다. 이 기법은 이웃노드로부터 얻어지는 성공 기댓값을 통해 라우팅 정책을 결정하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 라우팅 성공 기댓값을 기반으로 한 다양한 탐색기법으로 경로 선택 시 라우팅 성능을 비교 평가하였으며, 특히 Exploration Bonus를 적용한 탐색 기법이 다른 탐색 기법에 비해 더욱 우수한 성능을 보여주고 있는데, 이는 다른 탐색 기법에 비해 네트워크 상황에 더 적응적으로 경로를 선택할 수 있기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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