• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.165-167
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• 2023

양자 컴퓨터는 기존의 클래식 컴퓨터와 달리 양자역학 원리를 활용해 정보 처리를 수행하며, 특정 문제들을 훨씬 빠르게 해결할 수 있다. 양자 컴퓨터는 큐빗을 기본 단위로 사용하고, 아다마르 게이트, CNOT 게이트, 파울리 게이트, 토플리 게이트 등을 조합하여 양자 회로를 구성한다. Toffoli 게이트는 유니버설 게이트 중 하나로, 세 개의 큐빗을 입력받아 조건부 (Controlled-Controlled) NOT 연산을 수행한다. 이 게이트는 복잡한 작업을 기본 양자 게이트로 분해할 수 있어, 회로의 게이트 수, 깊이 및 오류율 측면에서 최적화할 수 있다. 기본 양자 게이트 중 T 게이트는 노이즈와 오류에 영향을 받을 수 있으므로, T 게이트의 수와 깊이를 최적화하는 것이 중요하다. 본 논문은 Toffoli 게이트 분해를 통해 양자 회로의 게이트 수와 깊이를 최적화하는 방법을 조사한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권12호
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• pp.988-995
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• 2000

각 모듈들의 위치가 배치 알고리즘에 의해 결정된 후에도 모듈들을 종축 또는 횡축을 중심으로 뒤집거나 회전시킴으로써 회로의 효율성과 연결성을 향상시킬 수 있다. 고집적 회로설계의 한 단계인 모듈방향 결정 문제는 모듈간에 연결된 선의 길이의 합이 최소가 되도록 각 모듈의 방향을 결정하는 문제이다. 최근에 평균장 어닐링 방법이 조합적 최적화 문제에 사용되어 좋은 결과를 보여 주고 있다. 평균장 어닐링은 신경회로망의 따른 수렴 특성과 시뮬레이티드 어닐링의 우수한 해를 생성하는 특성이 결합된 방법이다. 본 논문에서는 정규화된 평균장 어닐링을 사용해서 모듈 방향 결정 문제를 해결하였고 실험을 통해 기존의 Hopfield 네트워크 방법과 시뮬레이티드 어닐링과 그 결과를 비교하였다. 시뮬레이티드 어닐링, 정규화된 평균장 어닐링과 Hopfield 네트워크의 총 길이 감소율은 각각 19.86%, 19.85%, 19.03%였으며, 정규화된 평균장 어닐링의 실행 시간은 Hopfield 네트워크보다는 1.1배, 시뮬레이티드 어닐링보다는 11.4배 정도 빨랐다.

• Composites Research
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• 제37권3호
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• pp.170-178
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• 2024

본 연구에서는 탄소섬유 강화 플라스틱(CFRP)에 얇은 구리 필름(Cu film)이 배치된 hybrid composite이 제안되었으며, 두께방향 열전도도가 최대가 될 수 있는 Cu film 배치조합을 도출하는데 양자 어닐링(Quantum Annealing)이 적용되었다. CFRP의 각 ply와 Cu film간의 상관관계 분석이 유한요소 해석을 통해 수행되었으며, 수행된 결과를 바탕으로 조합 최적화 문제가 정의되었다. 정의된 문제를 양자 어닐링에 임베딩하기 위한 공식화 과정이 진행되었으며 이를 통해 CFRP의 각 ply에 투입될 수 있는 Cu film 수량에 관한 목적함수와 제약조건이 수식으로 구현되었다. 공식화된 수식은 D-Wave 양자 어닐러에 임베딩되기 위해 Ocean SDK(software development kit)와 Leap을 통해 프로그래밍 되었으며, 양자 어닐링 과정을 통해 두께 방향 열전도도가 최대를 만족하는 최적의 Cu film 배치 조합이 도출되었다. 도출된 배치 조합은 투입될 수 있는 Cu film의 수량이 적어질수록 단순한 배치 형태를 나타내었으며, 수량이 많아질수록 세밀한 배치를 보였다. Cu film의 배치 수량에 따라 생성된 최적 조합들은 두께 방향으로의 고유 열전도 경로를 나타내었으며, Cu film의 횡방향 배치 자유도가 두께 방향 열전도도 결과에 민감하게 나타날 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.87-94
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• 2003

휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색(greedy search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 ACO접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능향상기법에 대해 알아본다. 먼저 에이전트들의 방문 횟수 적용을 통한 상태전이는 탐색 영역을 넓힘으로써 에이전트들이 더욱 다양하게 탐색하게 한다. 그리고, 전역 갱신 규칙에서 전역 최적 경로만 갱신하는 전통적인 ACS알고리즘에서 대하여, 경로 사이클을 구성한 후 각 경로에 대해 긍정적 강화를 받는 엘리트 경로를 구분하는 기준을 정하고, 그 기준에 의해 추가 강화하는 방법을 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TSP문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 방법을 비교 평가해, 해의 질과 문제를 해결하는 속도가 우수하다는 것을 증명한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.528-532
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• 2005

한국 프로야구 일정계획은 SLSP(Sports League Scheduling Problem)분야의 문제로서 전형적인 조합최적화 문제이다. 본 연구는 한국 프로야구 일정계획 문제의 제약 조건을 분석하고, 다양한 목적함수에 대해 검토하였다. 또한 이를 효과적으로 풀기 위하여 TTSA(Simulated Annealing for the Traveling Tournament)을 사용하였다. TTSA는 TTP(Traveling Tournament Problem) 문제를 풀기 위해 제안된 방법으로 가능해와 비가능해 영역을 동시에 탐색하여 빠른 시간 안에 좋은 해를 구할 수 있다. 실험은 2005년도 한국 프로야구 리그 일정을 바탕으로 하였으며, 그 결과 팀들의 이동 거리의 총합 최소화, 가장 이동거리가 긴 팀의 이동거리 최소화, 팀 간의 이동거리차이 최소화 측면에서 각각 14%, 22%, 21% 더 좋은 일정을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1697-1700
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• 2003

유연생산 시스템에서 스케줄링 문제는 기본적으로 조합 최적화 문제로서 NP-hard problem 으로 알려져 있으며 문제의 크기에 따라 복잡도가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 복잡도를 줄이기 위해 우리는 넷의 행위적인 속성에 따른 제어 흐름들의 집합을 병행적 기본 단위(BUC)로 정의하고, 이들을 종합화함으로 최종적인 스케즐링을 얻게 된다. 본 연구에서는 이러한 병행적 기본 단위로 넷을 분할하여 스케줄링을 분석하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.87-93
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• 2004

이동 무선 통신 네트워크를 설계할 때 기지국(BTS), 기지국 콘트롤러(BSC), 이동 교환국(MSC)의 위치는 매우 중요한 파라미터들이다. 기지국의 위치를 설계할 때는 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 비용이 최소가 되도록 설계해야 한다 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리듬이 전역 최적화 알고리듬이며, 지금까지 전역 최적화 검색 기술로는 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신 시스템의 기지국, 기지국 콘트롤러, 이동 교환국의 위치 최적화에 위의 4가지 알고리듬들을 적용하여 각 알고리듬의 결과를 비교 분석하며 알고리듬에 의한 최적화 과정을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.407-407
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• 2022

21세기로 접어들면서 기후변화는 인류에게 가장 큰 위협적인 요소로 인류의 생활터전인 도시환경에 큰 영향을 미치고 있다. 그래서 기후변화와 빠른 도시화로 인해 도시지역의 물순환 문제를 해결하고, 지속 가능한 도시홍수 저감 대안 및 최적화 방안 메뉴얼을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 수재해 저감방법 및 최적화 기법에 대해 설명 하고, 이러한 개념을 적용할 수 있는 폭함수기반단위도법(WFIUH)을 소개하고 연구 대상지역을 선정하여 시범 적용했다. 시범유역을 대상으로 실질적으로 적용이 가능한 그린인프라 대안을 검토하고, 이 중 불투수면적 직접유출의 투수지역 전환, 투수포장 등을 적용하여 이의 영향을 정량적으로 고려하여 대상 유역에서의 첨두유출 감소효과를 분석하였다. 이를 토대로 펌프장 증설, 관망 개선과 같은 전통적인 도시홍수 저감 대안과 그린인프라 대안을 시나리오별로 적용하여 각 대안 조합 시나리오의 홍수저감 편익과 도입 비용을 산정하고, 경제성 평가를 통한 최적화된 대안을 도출하였다. 이러한 방법들은 인위적인 조작 및 운영으로 인한 위험성을 제거함으로써 기존의 구조적 대책들에서 발생할 수 있는 위험성을 보완할 수 있는 방법으로 사용할 수 있으며, 또한 기존의 구조적 대책 및 비구조적 대책과 병행을 할 경우 도시유역에서 발생하는 홍수에 대하여 적극적이며, 능동적으로 대처할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.319-321
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• 2006

본 논문에서는 다양한 캐리 전달 방식(carry propagation scheme)이 단일 가산기 설계를 위하여 복합적으로 사용되는 가산기 구조물 제안하며. 이를 통하여 보다 향상된 delay-area trade-off 점들을 갖는 설계공간을 생성한다. 제안된 구조의 가산기는 각기 다른 캐리전달 방식의 하부 가산기 블록들을 캐리 입/출력 신호를 선형으로 연결한 구조이며, 기존의 단일 캐리전달 방식의 가산기와 달리, 다양한 delay-area trade-off 특성을 갖는 여러 종류의 캐리전달 방식을 비트 수준에서 조합하여 사용함으로써 보다 섬세한 delay-area 설계공간을 생성해낼 수 있다. 그러나, 제안된 가산기 구조의 설계공간은 다양한 캐리전달 방식이 비트 수준에서 할당되므로, 할당가능한 설계 조합은 설계하고자 하는 가산기의 비트 폭과 고려하는 캐리전달 방식의 수에 비례하여 폭발적으로 증가하게 된다. 따라서, 제안된 가산기의 효율적이며, 자동화된 설계공간 탐색 방범이 요구된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 정수 선형 프로그래밍 (Integer Linear Programming, ILP) 방법을 이용하여 제안한 가산기의 최적화 문제를 형식화함으로써 효과적인 설계공간의 탐색 방법을 제안하였다.