• 제목/요약/키워드: 지역 탐색

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특징 선택을 위한 문제 공간과 알고리즘 동작 분석 (Analysis of Problem Spaces and Algorithm Behaviors for Feature Selection)

  • 이진선;오일석
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권6호
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    • pp.574-579
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    • 2006
  • 특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.

균형 있는 이웃 해 생성 전략을 통한 타부 탐색 (Tabu Search using Balanced Neighborhood Production Strategy)

  • 전대석;전향신;권기호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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    • pp.789-792
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    • 2003
  • 타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.

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2-단계 병렬 유전자 알고리즘 (A Two-Phase Parallel Genetic Algorithm)

  • 길원배;이승구
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.40-42
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    • 2003
  • 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.

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제조최적화문제 해결을 위한 혼합형 접근법 (Hybrid Approach for Solving Manufacturing Optimization Problems)

  • 윤영수
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.57-65
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    • 2015
  • 제조최적화 문제는 비선형 형태의 설계변수로 표시되며, 다양하고 복잡한 제약들을 만족하는 조건하에서 최적해를 구하는 문제이다. 이러한 제조최적화 문제 해결을 위하여 본 연구에서는 혼합형접근법을 제안한다. 제안된 혼합형접근법은 기존의 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)과 쿠쿠탐색(Cuckoo search: CS) 및 언덕오르기법(Hill climbing method: HCM)을 혼합한 형태로 구성된다. 제안된 혼합형접근법에서 GA는 전역적탐색(Global search)를 위해 사용되고, CS는 GA탐색과정에서 발생하는 단점을 개선하기 위해 적용되고, 마지막으로 HCM은 GA와 CS 탐색 이후의 수렴된 지역을 정밀하게 탐색하기 위한 지역적탐색(Local search)을 위해 적용된다. 실험분석에서는 다양한 형태의 제조최적화 문제가 제시되어 본 연구에서 제안된 혼합형접근법와 기존접근법들의 수행도를 각각 비교, 분석하였으며, 그 결과는 본 연구에서 제안한 혼합형접근법의 수행도가 기존접근법들의 수행도보다 더 우수한 것을 확인하였다.

지역문화자원을 활용한 낙후지역 개발에 대한 탐색적 연구 : 낙후지역 개발관광지 방문경험 여부에 따른 관광객의 인식 차이 분석 (An Exploratory Study on the Development of Underdeveloped Areas Using Local Cultural Resources : Analysis of Differences in Perceptions of Those Who Have Visited the Tourist Sites in Underdeveloped Areas and Those Who Haven't)

  • 김옥희;민웅기;김세현
    • 지역과문화
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    • 제8권1호
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    • pp.1-23
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    • 2021
  • 본 연구는 지역문화자원을 활용한 낙후지역 개발 과정에서 고려해야 할 주요 사항들을 탐색적 수준에서 고찰하기 위해 진행되었다. 본 연구의 목적은 지역문화자원을 이용하여 개발된 낙후지역을 방문한 경험이 있는 사람과 방문한 경험이 전혀 없는 사람 간 심리적, 행동적 차이를 개괄적으로 분석하고, 도시재생 과정에 필요한 시사점을 도출하고자 하는 것에 있다. 분석 결과, 낙후지역 개발관광지 방문경험 여부에 따라 응답자의 방문동기, 낙후지역 관광지 개발에 필요한 사항에 대한 인식, 낙후지역 기반 문화콘텐츠 개발의 기대효과에 대한 인식, 소비행동에 있어서 차이가 있었다. 즉 과거 낙후지역이었지만 현재는 개발된 관광지를 방문한 경험이 있는 사람들이 방문경험이 없는 사람들보다 방문동기, 관광지 개발 시 필요사항, 지역문화콘텐츠 개발의 기대효과, 소비행동에 있어서 긍정적인 태도를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 관광개발이 이루어진 낙후지역에 사람들을 유입시키는 노력이 무엇보다 중요하다는 점을 알 수 있었다. 이처럼 본 탐색적 연구의 분석결과는 낙후지역이 도시재생의 한 형태인 관광지로 개발되는 방식에 있어서 다양한 시사점을 제시해줄 수 있다.

수치기후도를 이용한 고품질 사과 재배적지 탐색 (Using a GIS-driven Climatology for Site Selection : Application to Apple Industry)

  • 신용억;김점국;서형호;조명동;정유란;윤진일
    • 한국농림기상학회:학술대회논문집
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    • 한국농림기상학회 2003년도 춘계 학술발표논문집
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    • pp.3-6
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    • 2003
  • 사과의 품질에 미치는 기상의 영향은 재배농가의 경험과 정량적인 실험을 통해 잘 알려져 있지만, 이를 현장에 적용하여 재배적지를 탐색하기 위해서는 첫째, 지역의 기후가 구석구석 정확하게 밝혀져야 하고, 둘째, 기후자료를 적절히 관리할 수 있는 데이터베이스 시스템이 필요하며, 셋째, 기후자료를 활용하여 재배적지를 정밀하게 탐색할 수 있는 의사지원시스템이 필요하다.(중략)

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범위 질의 인덱싱을 이용한 스트림 데이터의 다중 질의처리 기법 (A Multi-dimensional Query Processing Scheme for Stream Data using Range Query Indexing)

  • 이동언;이윤석
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.69-77
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    • 2009
  • 스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.

유전 알고리즘을 이용한 자율 주행 로봇의 장애물 호피 (Collision Avoidance for an Autonomous Mobile Robot Using Genetic Algorithms)

  • 이기성;조현철
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.27-35
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    • 1998
  • 자율 주행 로봇이 주어진 환경에 대한 정보를 이용하여 장애물을 회피하며 안전하고 효율적으로 목표지점까지 주행하기 위해서는 최적의 이동 경로가 생성되어야 한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고정 및 움직이는 장애물이 존재하는 작업환경 내에서 전역경로 계획, 지역경로 계획을 결정하는 방법을 제안한다. 이동 로봇은 유전 알고리즘을 이용하여 먼저 최적의 전역 경로를 탐색하고 미지의 장애물을 발견하면 이와 충돌을 회피하기 위해 새로운 지역 경로를 탐색한다. 또한 움직이는 장애물이 작업공한내 존재하면 이동 로봇은 이를 피하기 위해 최적의 경로를 탐색한다. 본 논문에서는 제안한 유전 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 국부적 최소 값에 빠지지 않고 경로 탐색능력이 효율적임을 확인하였다.

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중소 IT기업의 혁신유형별 네트워크 형태에 대한 실증 연구 (The Empirical Study on the Relationship between Innovation Type and Network Configuration of IT SMEs)

  • 김선우;이장재;이철우
    • 한국지역지리학회지
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    • 제12권6호
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    • pp.693-703
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    • 2006
  • 본 연구는 혁신유형과 네트워크 형태간의 관계를 탐색적으로 고찰하였다. 즉, 기업의 혁신유형에 따라 사회적 자본의 특성이 어떻게 다르게 나타나는지를 실증 분석하고 있다. 이 관계를 검증하기 위해 2005년 6월에서 7월 사이에 실시된 "경북 IT기업 기술혁신활동 조사"에서 나타난 168개 기업 자료를 실증적으로 분석하였다. 분석은 IT기업의 기술혁신 유형변수로 '탐색형 기업', '활용형 기업'으로 구분하였고, 사회적 자본은 네트워크의 형태를 나타내는 '구조적 변수'와 강도를 나타내는 '관계적 변수'로 구분하여 구성형태를 분석하였다. 분석 결과, 탐색형 기업에서는 네트워크의 범위가 넓고(sparse network) 약한 연계(weak tie) 관계를 가지는 반면, 활용형 기업에서는 네트워크가 범위를 좁고(dense network) 강한 연계(strong tie) 관계를 가지는 것으로 나타났다.

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지역 우선 탐색 기법을 이용한 속도 지향 Terrain Following 알고리즘 (A Local Search Algorithm For Fast Terrain Following)

  • 김종혁;고명철;최윤철;고견
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.649-651
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    • 2000
  • Terrain Following 이란 가상환경 내에서 지형의 표면을 이동할 때 지형의 모양에 따라 자연스럽게 지표위를 이동할 수 있게 하는 기술로서, 이것을 위해서는 지표면상에서 움직이는 물체가 갖는 위치와 높이 정보를 매시간 알아내야 한다. 전통적인 접근방법은 지표면의 높이(z)가 일정하다고 가정하건, 일반적인 충돌 감지 알고리즘을 이용하는 것이다. 그러나 충돌 감지 알고리즘은 복잡하게 모델링 된 물체들간의 충돌을 감지하기 위해 고안된 알고리즘으로서 비교적 단순한 Terrain Following에 적용할 경우 불필요한 연산을 많이 하게 되어 오히려 시간적인 손실을 초래할 수 있다. 또한 Quadtree를 지형의 데이터의 표현에 적합하며 지형과 같은 벡터 데이터의 표현에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 네비게이션시 발생하는 인접성에 기반한 지역 탐색 방법을 사용하여 실시간 계산을 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 알고리즘과 자료구조를 제시한다. 이 방법을 사용하면 탐색과정에서 발생하는 비교 횟수를 크게 줄일 수 있어 실시간 네비게이션시의 탐색 성능을 향상 시킬 수 있다.

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