Sequential Ordering Problem(SOP)은 여러 개의 도시를 방문함에 있어 '어떤 도시를 다른 도시보다 먼저 방문해야 한다'는 선행제약이 있는 비대칭 순회 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem)로서, 주어진 선행 제약을 만족하면서 모든 도시를 한번씩만 경유하는 가장 짧은 경로를 찾는 NP-Complete에 속하는 문제이다. 유전자 알고리즘은 SOP와 같은 조합 최적화문제에 대해 유용한 메타휴리스틱의 한가지이다. 본 논문에서는 SOP에 유전자 알고리즘을 적용할 때, 선행제약을 만족하는 해를 생성하는데 사용할 수 있는 선행관계유지 유전 연산자를 소개하고 이를 비교한다. 비교하는 유전 연산자는 선행관계유지 교차연산자, 선행관계유지 순서기반 교차연산자, 최대부분순서/임의삽입 연산자, 선행관계유지 간선재결합 연산자이다.
O-tree 표현법을 이용한 기존의 플로어플랜 알고리즘은 결정적 기법에 기반한 것으로써, 회로의 각 모듈을 차례대로 삭제한 후 가장 좋은 다른 위치에 삽입하는 과정을 함으로써 해 공간을 검색해 간다. 이는 모듈을 처리하는 순서에 따라 결과가 결정되는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Simulated Annealing 프레임을 이용하여 해 공간을 효과적으로 검색하는 방법을 제시한다. 이웃 해를 탐색하기 위한 플로어 플랜의 변형은 매우 단순하면서도 효과적인 두 가지 방법을 사용한다. 첫째 방법은 한 쌍의 모듈을 선택하여 상호위치를 맞바꾸는 방법이고, 둘째는 임의의 한 모듈을 선택하여 삭제한 후 삽입 가능한 모든 위치 중 임의의 한 곳에 삽입하는 연산을 사용한다. 실험 결과는 매우 고무적이다.
파장분할다중방식의 패킷 전송을 하는 광상호연결망에서 노드들 사이에 송수신하는 패킷의 수가 임의로 주어지는 일반적인 교통량의 스케쥴링은 NP-complete 문제이며, 이 경우에 대하여 리스트 스케쥴링이 좋은 성능을 보임이 알려져 있다. 리스트 스케쥴링은 각 시간 단위에 배치할 송신자를 고려하는 순서에 따라서 스케쥴 결과가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 송신자를 고려하는 순서를 다양하게 시도하여 효율적인 스케쥴을 구하는 방법을 제시한다. 다양한 순서를 탐색하는 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용한다.
실시간 영상신호압축에서 일정 분량의 신호를 저장한 후 다른 순서로 읽어내는 과정은 간단하지만 JPEG, MPEG1/2/4, H.264, HEVC 등의 거의 모든 표준에서 필수적으로 사용하고 있는 중요한 과정이다. 실시간 처리가 중요하기 때문에 지금까지는 필요한 영상 블럭 크기의 메모리를 두 개 이용하여 동시에 번갈아 가며 읽고 쓰는 이중 버퍼링 방법을 사용하였다. 예외적으로 2D DCT에서의 전치버퍼의 경우는 입출력 순서가 단순하기 때문에 단일 버퍼링을 이용하여 입출력 순서의 변환이 가능하다. 본 논문에서는 불규칙한 임의의 입출력 순서에서도 유한한 횟수 안에 규칙적 형태의 입출력 순서열이 반복됨을 보이고, 그것을 이용하여 단일 메모리를 사용하는 효율적인 실시간 메모리 입출력 기법을 구현하였다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 사물을 수천만 개의 점으로 표현하는 미디어 콘텐츠이다. 각 점들은 색상 값과 3 차원 공간상의 위치로 구성 되어있다. 이러한 컨텐츠를 영상 미디어로 활용하기 위해서는 실시간으로 네트워크를 통해 전달되는 포인트 클라우드 콘텐츠를 고품질의 영상으로 시각화 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드 콘텐츠를 구성하는 점들이 임의의 순서로 입력될 때, 각 점이 투영된 형상을 원형으로 나타내어 블렌딩하는 원형 splat 기반의 실시간 시각화 기법을 제안한다.
클릭률(CTR) 예측은 사용자가 주어진 항목을 클릭할 확률을 추정하는 것으로 온라인 광고 수익 극대화를 위한 전략 결정에 중요한 역할을 한다. 최근 CTR 예측을 위해 CNN을 활용하는 시도가 이루어지고 있다. CTR 데이터는 특징 정보가 연관성 측면에서 의미 있는 순서를 갖지 않기 때문에, 임의의 순서로 배열될 수 있다. 하지만 CNN은 필터 사이즈에 의해 제한된 로컬 정보만을 학습하기 때문에 데이터 배열이 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 논문에서는 CNN이 수집할 수 있는 모든 로컬 특징 정보를 추출할 수 있는 데이터 배열 집합을 생성하고 생성된 배열들에 대하여 개별 CNN 모듈들이 특징들을 학습할 수 있는 다중 배열 CNN 모델을 제안한다. 대규모 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 제안된 모델은 기존 CNN 대비 AUC의 RI에서 22.6% 상승 효과를, 제안된 배열 생성 방법은 임의 생성 방법보다 3.87% 성능 향상을 달성하였다.
시간 순서 보전을 만족하는 프레임내 시간 슬롯의 배치 방법에는 임의, 연속, 주기 배치 방식 등이 있다. T-S-T 스위치 구조의 각 입력, 출력, 정터 시간스위치를 256개의 시간슬롯으로, 공간 스위치를 2*2로 구성하고, 시뮬레이션 검색횟수를 32회로 한정하며, 각 경우에 대한 시뮬레이션 시간은 10만 단위로 설정하였다. 시뮬레이션에 적용된 다중호는 기본호, 2배호, 6배호로 한정하였다. 부가된 기본호:2배호:6배호의 구성을 8:1:1, 6:2:2, 4:3:3 로 달리하면서 스위치에 트래픽을 할당하며 트래픽에 따른 호손율을 구하였다. 요약하면, 동일한 트래픽을 부가하였을 때 다중호의 배치 방식은 임의, 연속, 주기 방식의 순서로 호손율이 낮은 결과가 도출되어 다중호의 호손율이 제일 낮은 방식은 주기적 배치방식임을 알 수 있었다.
BDD는 부울 함수를 간결하고 유일하게 나타낼 수 있기 때문에 다양한 컴퓨터 지원 설계 분야에 널리 활용되고 있다. BDD 크기는 변수 순서에 따라 매우 민감하게 변하므로, BDD의 크기를 최소화할 수 있는 변수 순서를 구하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 최적의 변수 순서를 찾는 것은 NP-complete 문제이므로, 근사 최적 변수 순서(near--optimal variable ordering)를 결정하기 위한 여러 가지 휴리스틱 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 최근에 제안된 μ0 (Microcanonical Optimization) 알고리즘에 기반하여 BDD 최소화 문제에 더욱 적합하도록 보완한 Faster-μ0 알고리즘을 제안한다. Faster-μ0 알고리즘은 빠르고 더 나은 해를 찾기 위한 국부 탐색 방법으로 임의의 해를 반복적으로 생성하는 초기화 단계 대신에 시프팅 알고리즘을 실행하는 시프팅 단계로 대체한다. 제안된 알고리즘의 튜닝을 위하여 실험적으로 알고리즘 파라메타를 구하였으며 제안된 알고리즘은 많은 벤치마크 회로에 대하여 실험되었으며 기존의 μ0 알고리즘 보다 빠르고 좋은 성능을 보인다.
복합재구조물에 대한 피로수명과 잔류강도를 평가하기 위한 단순화된 방법을 소개하였다. 모델의 특성화를 위해 필요한 실험을 줄이기 위하여 강도저하 파라미터수를 피로수명의 함수로 가정하였다. 임의의 순서로 배열된 하중 스펙트럼에서 응력수준에 따른 피로수명을 추출하기위해 S-N 선도를 사용하였다. 그리고 상이한 응력비(stress ratio)에 대한 영향을 고려하기위해 Goodman 형식의 방법(fatigue envelope)을 사용하였다. 잔류강도는 하중 사이클 수와 응력진폭의 함수로 가정하였으며 임의의 하중사이클 후의 잔류강도분포는 2 모수 Weibull 분포로 표현하였다.
대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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