• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권1호
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• pp.1-9
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• 2009

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)과 협대역 간섭(narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 많은 부반송파들의 중첩으로 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법은 OFDM 신호를 부블록으로 나눈 후 위상 가중치를 곱하여 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에 최적화 기법인 변형된 Greedy 알고리즘과 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 조합한 MG-PSO(Modified Greedy algorithm-Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용한 구조를 제안하였다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 성능을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1149-1160
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• 2005

일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2343-2348
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• 2008

개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.1-8
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• 2024

순회 외판원 문제(TSP)는 잘 알려진 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지역 탐색은 TSP를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 사용되어 왔다. Greedy Random Insertion(GRI)은 지역 탐색을 위한 효과적인 이웃해 생성 방법으로 알려져 있다. GRI는 현재해로부터 일부 도시들을 무작위로 선택하고 그 도시들을 한 번에 하나의 도시만 고려하여 현재 부분해의 최적 위치로 삽입한다. 본 논문에서는 먼저 Full Greedy Insertion(FGI)이라는 또 다른 그리디 이웃해 생성 방법을 제안한다. FGI는 GRI와 마찬가지로 삽입 위치를 하나씩 결정하되 남은 모든 도시들을 한꺼번에 고려하여 결정한다. 그리고 본 논문에서는 GRI와 FGI를 결합하는 방법을 제시한다. 결합 방법에서는 시뮬레이티드 어닐링 내에서 매 반복 시 GRI 또는 FGI를 무작위로 선택하여 실행한다. 실험 결과에 의하면, FGI 단독으로는 성능이 매우 우수한 것은 아니다. 그러나 결합 방법은 GRI를 포함한 기존의 지역 탐색 방법들보다 우수한 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-11
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• 2014

뇌성마비에서 나타나는 하지 변형은 정상 보행 및 자세 유지에 어려움을 준다. 이를 교정하기 위해 임상의는 변형 정도를 측정하여 교정 절골술 계획을 수립하고 계획된 정도만큼 절골술을 시행한다. 그러나 절골술 시행 후 원래 계획보다 더 적거나 더 많이 교정되는 상황이나 의도치 않았던 변형이 발견되는 상황이 종종 발생한다. 이러한 문제 상황들이 발생하는 이유는 절골술 계획수립 시, 기존의 방법이 하지골의 정확한 형태학적 정보를 반영하기 어렵고 하지골을 절골하여 회전 시키는 정도에 따라 최종 결과가 어떻게 나오는지 사전에 예측하는 것이 쉽지 않으며 효과적인 교정 결과를 얻을 수 있는 절골술 방법, 회전각도 등 다양한 입력 조건의 최적 조합을 찾기가 어렵기 때문이다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 컴퓨터 그래픽스 분야의 정기구학, 역기구학 및 최적화 기법을 하지 교정 절골술에 적용하여 임상의가 최적의 절골술 계획을 수립할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 하지 골의 3차원 메쉬 모델을 입력으로 받아 이를 분석하여 하지 특징점을 추출하고 임상지표를 자동으로 계산하여 변형 정도를 파악하는 방법, 하지 골을 대상으로 하는 5가지 교정 절골술의 시뮬레이션을 통해 그 결과를 사전에 예측할 수 있는 방법 그리고 비선형 최적화 문제로 변환하여 최적 교정 절골술 계획을 자동으로 수립하는 방법을 제안한다. 이를 통해 하지 골 교정 절골술과 관련된 거의 모든 경우의 수를 사전에 확인해 볼 수 있어서 종래의 방법보다 훨씬 쉽고 효율적으로 절골술을 계획하고 실행할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.639-647
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• 2009

컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에 따라, 유전자 알고리즘을 이용하여 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 주는 단일염기다형성 조합마커의 유전자형을 선택하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 한우 유전 데이터에 적용하여 주요 단일염기다형성 조합마커에서 우수 유전자형들을 선별하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4216-4227
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• 2015

상수관망은 중요 사회기반 시설물 중 하나로, 상수관망을 구성하는 수 많은 관을 통해 각 수요지로 물을 공급 및 배분하는 역할을 한다. 수 많은 관들로 구성된 상수관망의 설계는 여러 수리학적 조건을 고려하여 진행되기에 그리 간단한 문제는 아니다. 이에 많은 연구자들이 최적화 기법을 도입하여 상수관망의 설계에 사용을 하고 있다. 본 연구에서는 생애주기 에너지 분석을 통한 최적 관경을 결정하기 위한 모형을 개발하였다. 개발한 모형은 최적 설계를 위해 유전자 알고리즘을 도입하였고, 수리해석을 위해 EPANET2.0을 연동하고 생애주기 동안에 관의 변화를 모의하기 위한 노후도식과 관 파손확률 공식을 적용하였다. 모형은 총 두 곳의 샘플 관망에 적용하였으며, 두 관망에 대한 에너지 기반 최적 설계를 진행하였다. 에너지 최적 관경 조합에 대한 비용을 계산하여 비용 최적 관경 조합과 비교를 하였으며, 이를 통해 에너지 기반 최적 설계가 비용 측면에서도 큰 불이익이 없이 진행될 수 있음을 보였다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권8호
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• pp.449-455
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• 2017

기준공정과 개선대상공정 간의 투입물(Input, Material and energy), 배출물(Output, Product, Co-product), 환경오염물(Environmental emission) 데이터를 수집하고 공정 성과를 분석하였다. 이를 통해 환경적으로 주요한 투입물과 환경오염물을 파악하였다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 상관관계 분석을 통해 각 환경오염물에 대한 기여도가 큰 투입물을 파악하였다. 주요 환경오염물 처리 시, 경제적 최적화를 통한 종말처리공정 조합을 선형 프로그래밍 기법을 사용하여 규명하였다. 사례 연구로는 동일한 형태의 시멘트를 생산하는 EU와 국내 시멘트 제조공정을 선정하였다. 국내 시멘트 제조공정에서는 석탄이 주요 투입물로, 먼지, $SO_x$가 주요 환경오염물로 파악되었다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 다중회귀분석결과 석탄>원자재>석고 순으로 $CO_2$발생량에 기여도가 큰 것으로 나타났다. $SO_x$발생량의 경우 석탄의 기여도가 가장 컸으며, Dust 발생량의 경우 석고>원자재 순으로 기여도가 큰 것으로 나타났다. Dust 종말처리공정 최적화에서 전기집진기술 100%, 섬유필터기술 2.4% 조합이 최적이었다. $SO_x$종말처리공정 최적화에서는 건식첨가공정기술 100% 습식세정기술 25.88% 조합이 최적이었다. 이 연구의 특징은 제조공정에서 문제가 되는 주요 투입물과 환경오염물을 파악하는 방법을 제시하였다는 점이다. 또한, 기술적 경제적으로 최적의 조합인 종말처리공정 선정 방법을 제시하였다는 점이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.32-39
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• 2009

동화상의 부호화 효율향상을 위하여 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하여 영역 분할하는 방법을 제안한다. 유전적 알고리즘은 함수치만을 이용하여 큰 탐색공간으로부터 최적의 조합을 축차적으로 찾아내는 방법이다. 이동추정과 영역분할을 동시에 진행함으로써, 이동 벡터를 화면내의 작은 블록이나 화소의 각각에 할당하고, 그것을 부호화 정보량과 신호 대 잡음비의 관계로부터 최적화 문제로 변환할 수 있다. 즉, 이동보상예측 부호화에는 영역분할과 이동 추정은 서로 밀접하게 관계되어 있다. 이것은 부호량과 S/N비를 최적화하는 것으로서 화면 속의 각 블록에서 이동 벡타를 최적의 상태로 배치하는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 최적인 영역분할 결과를 얻기 위하여 GA의 데이터형과 그 데이터의 처리 방법에 대해서 검토하였다. 또한, 테스트 화상을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권11호
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• pp.30-35
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• 2010

네트워크 코딩은 실용 네트워크 시스템에서 흥미로운 적용을 보이며 새로운 연구 분야로 인식되고 있다. 네트워크 코딩에서, 중간 노드는 이전에 받은 정보의 선형조합 되어진 패킷을 보낼 수 있다. 수식적으로 이론 및 운영 네트워크는 네트워크 노드들에서 코딩을 고려하는 새로운 관점으로부터 발표되었다. 우리는 다중원천 다중전송 네트워크에서 최적의 채널용량에 점근적으로 달성하는 네트워크 코딩을 제시한다. 우리의 해석방법은 네트워크 코딩 사이에 만든 Connection들을 사용한다. 이 논문에서 우리는 네트워크 코딩의 성능에 대해 해석했다. 또한 우리는 선형 최적화 문제를 가진 네트워크 코딩에 대한 시뮬레이션 결과를 논하고, 어떻게 네트워크 코딩을 사용 할 수 있는지를 보인다.