• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.296-301
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• 1989

본 논문의 목적은 매개변항(parameter)과 부분집합원리(subset principle)를 재귀대명사 구조분석 및 습득에 적용하여 보편문법(Universal Grammar)과 언어습득의 상호관계를 검토하는 데에 있다. 본 논문은 첫째, 재귀대명사 '자기'를 매개변항이론에 근거하여 분석하고, 둘째, 재귀사의 구조를 부분집합원리에 적용하여 '자기'의 습득과정을 관찰한다. 본 논문의 목적을 위해 두 가지 가설을 세워 실험적으로 검증하였다. 실험결과, 선행사자격 습득단계의 가설이 확증되었으며, 지배변항 습득단계의 가설은 결정적 증거가 미비해 앞으로의 과제로 남아 있다.

• 월간경쟁저널
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• 128호
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• pp.66-69
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• 2006

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.149-152
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• 2011

스카이라인 질의는 대량의 데이터들의 집합에서 데이터들 사이의 지배관계를 활용하여 사용자가 '관심을 가질만한' 데이터들만을 반환하는 질의로서 의사결정문제에서 유용하게 사용되고 있다. 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 높아질수록 사용자에게 아주 많은 데이터를 반환하게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 지배관계 정의를 완화하여 모든 차원 대신에 k개의 차원을 고려한 k-지배 스카이라인 질의가 제시되었다. 하지만 k-지배 스카이라인 질의의 경우 데이터들 사이에 k-지배 순환관계를 이루기도 하는데, 이 경우 사용자에게 의미 있는 데이터들이 그 결과에서 제외되기도 한다. 또한 k의 값이 감소함에 따라 k-지배 스카이라인의 수가 급격히 감소하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 k-지배 관계를 점수화 하는 새로운 질의인 차등 k-지배 스카이라인 질의 및 질의처리 알고리즘을 제시하고, 실험을 통해 차등 k-지배 스카이라인 질의 효율성을 입증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.183-191
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• 2011

본 논문은 하나의 도시가 여러 구역으로 분할되고, 응급환자가 발생하였을 때, 모든 구역에 대해 최대 허용 도착시간 T를 충족시키도록 응급시설을 배치하는 문제에 대한 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 일반적으로 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 두 구역 간 소요시간이 최대허용 도착시간이내이면 1로, 그렇지 않으면 0으로 하는 정수계획법으로 변환시키고, 선형계획법 도구를 활용하여 해를 구한다. 본 논문은 최소차수 노드의 이웃 노드들 중 최대 차수 노드를 응급시설의 위치로 결정하는 집합피복 알고리즘을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 텍사스 오스틴 시의 33개 구역에 대한 사례에 대해 $3{\leq}T{\leq}20$ (분)을 적용하고, Swain의 55개 노드 망에 대해 T=15에 대해 응급시설의 위치를 결정할 수 있는지 여부를 검증하였다. 선형계획법을 활용한 전통적인 집합피복 알고리즘은 몇 개의 T에 대해 해를 구하지 못한 반면에, 제안된 알고리즘은 18개의 모든 T에 대해 해를 구하였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회
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• pp.49-52
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• 2018

스카이라인 질의는 데이터들 사이의 비교 연산을 통해 지배되지 않은 데이터들의 최소 집합을 스카이라인으로 탐색하며 이때 지배되지 않고 스카이라인으로 선택된 데이터들은 지배된 데이터들을 대표하게 된다. 이러한 특징은 금융, 네트워크, 웹서비스 등 다양한 분야에서 스카이라인의 활용을 이끌어냈다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 양이나 차원의 수가 증가하는 경우 전체적인 성능이 크게 감소하는 문제를 야기하기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 기법들이 연구 및 제안되고 있다. 하지만 실제 스카이라인 질의를 활용하기 위해서는 객관적 성능 평가를 통해 주어진 상황에서 최적의 성능을 보일 수 있는 기법을 선택해야할 필요가 있지만 기존의 연구들은 성능 평가에 있어 각 기법이 목표한 문제들에 대한 단편적인 실험을 진행하고 있기 때문에 이들을 객관적으로 평가하기 위해서는 새로운 스카이라인 성능 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기에 앞서 스카이라인 질의 기법의 객관적 성능 평가를 위한 품질 요소 선택 기준을 선택하기 위해 기존 연구들에 대한 조사와 분석을 진행한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.104-107
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• 2007

다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모텔에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA:Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.869-874
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• 2007

다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA: Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1229-1230
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• 2011

다차원 점들로 구성된 점집합이 주어졌을 때, 그 집합에 속한 다른 점들에 지배되지 않는 점들로 구성된 부분집합을 스카이라인이라고 한다. 방대한 양의 다차원 정보를 다차원 점집합으로 보았을 때 그 집합의 스카이라인은 사용자가 의사 결정을 할 때 유용한 정보일 수 있으므로, 스카이라인을 신속하게 계산하려는 데 많은 관심이 모아지고 있다. 최근에는 방대한 크기의 점집합에 대해 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘들이 많이 개발되었다. 그러나 점집합이나 그 점집합의 스카이라인이 매우 큰 경우에 스카이라인 전체를 계산하는 것은 실제 사용자에게 큰 도움이 되지 않을 수가 있다. 이 논문에서는 스카이라인을 계산하기 전에 사용자가 자신의 선호도를 거리나 개수로 제시하는 경우, 이를 반영하여 사용자의 선호도를 가장 잘 만족하는 스카이라인 일부분을 구하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2865-2870
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• 2015

최근 양자 컴퓨터가 개발되는 등 컴퓨팅 하드웨어의 성능이 발전하면서 단시간 내에 처리할 수 있는 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. Koblitz-Fellows가 제안한 암호시스템은 생성할 수 있는 불변 다항식(invariant polynomial)의 개수가 충분하지 않아 특정 3-정규 그래프에서 완전지배집합(Perfect Dominating Set, PDS)을 찾는 문제가 NP-complete임을 보장할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 보완하기 위해 Koblitz-Fellows가 제안한 3-정규 그래프 상에서 완전지배집합을 이용하여 불변 다항식의 개수를 기하급수적으로 증가시킴으로 계산의 복잡도를 더욱 난해하게 하여 암호시스템의 취약점을 개선하도록 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.819-823
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• 2010

스카이라인 질의는 다차원, 대량의 데이터 검색에서 효율적인 방법이다. '지배한다'의 개념을 활용하여 약 95%이상으로 알려진 불필요한 데이터 집합을 검색 대상에서 제외하고 필요한 데이터에 집중하게 만들기 때문이다. 지금까지의 스카이라인 질의 알고리즘들은 데이터 집합이 모두 수치형 데이터일 경우에만 한정하여 개발되었다. 따라서 데이터베이스 등에 저장된 대부분의 텍스트 데이터들은 기존 스카이라인 질의 알고리즘을 사용하여 결과를 얻을 수 없었다. 본 연구는 스카이라인 질의의 대상을 범주형 데이터라는 전혀 새로운 영역을 개척한 점에서 의미가 있다. 우선 범주형 데이터 거리를 2종류를 개발하고 이를 스카이라인 질의에 적용하였고, 실험에서는 ACM의 실제 논문데이터를 사용하여 처리시간 및 정확도 비율 등에서 그 효과성을 입증하였다.