본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.
실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.
지금까지의 지리정보시스템에서는 시스템 구축관점에서의 공간 객체의 모델링, 공간 객체의 효율적인 저장방법, 인덱싱 방법 등이 중요한 연구 과제였으나 지리정보 시스템 관련 기술의 발달과 활용분야가 다양해짐에 따라 공간 데이터의 정확성에 대한 연구가 더욱더 중요시되고 있다. 본 논문에서는 지리 정보 시스템에서 위상 객체들간에 만족해야 하는 위상적 무결성 제약조건의 정의 과정을 보이고, 이러한 위상적 무결성 제약조건을 관리하기 위한 시스템을 설계한다.
컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다
진화계열 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 추가적인 방법이 요구된다. 연구에서는 SWMM과 집합체 혼합진화 알고리즘을 연계한 자동 보정 모형에 제약조건을 반영하기 위해 벌칙 함수를 적용하였다. 적용된 벌칙 함수는 홍수 유출 해석 시 중요한 요소인 첨두유량과 관계된 제약사항이다. 벌칙 함수를 포함하여 구성된 자동 보정 모형은 밀양댐의 2009년 7월에 발생한 두 개의 호우사상에 대하여 적용되었다. 그 결과, 첨두유량에 관계된 벌칙 함수를 포함하지 않은 자동 보정의 경우, 첨두유량과 첨두유출 발생시간 모두 계산 결과가 관측자료에 부합하지 못하였다. 반면에 벌칙 함수를 적용할 경우, 계산 및 관측 자료의 첨두유량 오차는 확연히 줄었고, 첨두유량의 발생시간은 정확히 일치하였다. 그리고 계산된 수문곡선의 형상도 관측 수문곡선에 적합되었다. 즉, 벌칙 함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모형의 기능을 향상 시킬 수 있었다.
디지털 오디오나 비디오와 같은 멀티미디어 트래픽 QoS 제약 조건(종단간 지연, 대역폭 가용성, 패킷 분실률, 지터 등)을 요구하고 있다. 이러한 멀티미디어 트래픽의 제약 조건을 보장하기 위해서는 데이터 전송을 하기 전에 실시간 채널을 설정할 필요가 있으며 그러한 채널의 설정은 QoS 제약 조건을 고려한 효율적인 경로 설정 알고리즘을 필요로 한다. 일반적으로 네트워크에서 지연 제약 조건과 최소 비용을 만족하는 경로를 찾는 것은 NP-complete임이 증명되었다. 따라서 본 논문에서는 간단하고 분산된 루프 프리 라우팅 알고리즘(Loop-free Delay-constrained Routing algorithm with Load balancing : DRL)을 제안한다. 제안한 DRL은 지연 제약 조건을 만족하는 경로를 선택하며 네트워크의 상태에 따라 부하를 분산시키는 기능을 갖고 있다. 또한 지연 제약 라우팅을 위해 각 노드에서는 한정된 네트워크 상태 정보만을 필요로 한다. 시뮬레이션 결과는 DRL이 LDP와 마찬가지로 지연 제약조건을 만족하는 경로를 제공하면서 DCUR에 비해 루프가 발생하지 않는 경로 설정을 수행한다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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