• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2005

DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.389-394
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• 2017

선체구조의 보강재로서 비대칭 단면재인 L 형강재가 대칭 단면재인 T형 조립부재(built-up T)에 비해 단면 비틀림 현상 등 다소 불리한 강도 특성에도 불구하고 오랜 관습과 자재 구입의 용이성 등으로 널리 사용되어 왔다. 그러나 근래 선박이 대형화 되어감에 따라 보강재의 형태는 압출 형강재의 사용이 줄고 다양한 설계 치수를 반영하여 용접을 통해 직접 제작하는 조립부재의 적용이 늘어가는 추세이다. 본 연구의 목적은 점차 사용량이 증대되고 있는 조립형 보강재의 효율적인 적용을 위한 최적설계 프로그램을 개발하는데 있다. 최적화 알고리즘으로는 선박 및 해양구조물의 최적설계에 많이 적용되고 있는 진화전략 기법을 선정하였다. 최적설계 결과의 실용성을 위해 부식여유를 고려한 총두께 개념을 설계변수와 목적함수에 도입하였고, 제한조건에는 최근 발효된 통합공통구조규칙(HCSR, Harmonized Common Structural Rules)을 적용하였다. 개발된 최적화 프로그램을 이용하여 최근 수주된 300K VLCC와 158K COT의 실선 설계를 수행한 결과 각각 144톤, 60톤의 중량 절감 효과를 얻었으며 대형 선박일수록 중량 절감 효과가 크게 나타남을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권5호
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• pp.355-361
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• 2008

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.831-836
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• 2010

실제 시스템 적용에 있어서, 수중음향 통신(underwater acoustic communication)에 기반한 이종 해양로봇의 협력제어(coordinated control)를 위한 경로 계획 및 추종(path planning and following) 시스템은 다음의 문제점을 가지고 있다. 즉, 수상 및 수중로봇은 기동 특성이 상이하며, 수중로봇은 더욱 효과적인 운용이 요구되며, 음파의 전달 손실(Transmission Loss : TL)로 통신 거리 제한을 가지며, 음파의 도플러 변형(Doppler distortion)으로 통신 오류를 갖는다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 시스템 모델링에 기초하여 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 경로 계획 및 추종 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 수상로봇의 기동에 따른 수중로봇의 경로 계획 및 추종이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 제기된 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

• 한국광학회지
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• 제35권3호
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• pp.107-114
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• 2024

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템에서 공분산 행렬 적응 진화 전략(covariance-matrix-adaptation-evolution-strategy, CMA-ES) 알고리즘의 구현 가능성을 실험적으로 확인하였다. 파장이 635 nm인 결맞음 광원과 함께 공간 광 변조기를 다채널 위상 변조기 배열로 활용하는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 구성하고, 확률적 병렬 경사 하강(stochastic parallel gradient descent, SPGD) 및 CMA-ES 알고리즘을 결맞음 빔결합 시스템에 적용하여 획득한 두 알고리즘의 동작 특성을 비교하였다. 사각 구조인 16채널 및 벌집 구조인 19채널 결맞음 빔결합 시스템에서 두 알고리즘의 동작 특성을 평가한 결과 두 알고리즘의 동작 특성은 주어진 조건에서 평균적으로 유사하였으나, CMA-ES 알고리즘이 SPGD 알고리즘에 비해 초기 위상값 설정에 따른 동작 특성 변동이 상대적으로 작아 보다 안정적으로 동작할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 저자가 아는 범위 내에서 CMA-ES 위상제어 알고리즘을 다채널 결맞음 빔결합 시스템에 적용한 최초의 원리증명 시연이며, 향후 CMA-ES 위상제어 알고리즘에 기반한 다채널 결맞음 시스템에서 채널 수 증가 혹은 외부 위상잡음 효과 등을 실험적으로 연구할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1C호
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• pp.48-58
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• 2002

인터넷 트래픽이 증가하면서 이들을 기존 음성망에 효율적으로 수용해야 하는 문제는 기존 통신사업자들에게는 중요한 현안문제이다. 차세대 교환망의 모습은 인터넷 서비스 등의 데이터 트래픽을 기존 음성망과 연계하는 통합망의 형태로 이루어질 것이며, 망의 구성 시기나 사업의 성격에 따라 너무나 다양한 모습들로 제시될 수 있다. 기존 회선기반 통신망을 패킷기반 통신망으로 진화하는 전략은 그 적용 위치에 따라서 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 먼저 액세스망을 먼저 패킷화하는 기술로서 VoDSL을 적용하는 방법과 중계망을 먼저 패킷화한 후 액세스망으로 패킷화를 확대하는 SoftSwitch 기술 적용 방법이 있다. 본 논문은 음성 서비스와 DSL 인터넷 접속 서비스를 제공하는 현재의 통신망 환경에서 음성 서비스를 액세스망에서 패킷화하는 기술인 VoDSL을 적용하여 패킷기반의 차세대 통신망 구축에 바람직한 기술을 도출하고, 또한 현재를 기준으로 기존 음성통신사업자의 관점에서 차세대 교환망을 실현하고자 할 때, 현실적인 해결책들을 위주로 필요한 핵심 기술인 VoDSL 서비스를 제공하기 위한 방안에 대해 연구를 수행한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.50-57
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• 2023

인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.