• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.365-367
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• 2003

염기서열 디자인은 DNA computing, 샘물정보학 등의 분야에서 실험 설계시 고려해야할 중요한 문제 중의 하나이다. 이 문제는 다양한 조건을 만족시키는 최적의 염기서열 집합을 생성하는 조합 최적화 문제로 생각될 수 있으며, 염기서열이 갖추어야 할 조건을 적합도 함수로 사용한 진화 연산 등의 방법이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 여러 논문들에서 제시된 적합도 함수의 구체적인 형태를 해 공간상에서 조사해 보았으며, 각 적합도 함수간의 관계도 분석해 보았다.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.1
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• pp.13-18
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• 2018

Efficiency is one of the most important factors in cryptographic systems. Cheon et al. proposed a new exponent form for speeding up the exponentiation operation in discrete logarithm based cryptosystems. It is called split exponent with the form $e_1+{\alpha}e_2$ for a fixed element ${\alpha}$ and two elements $e_1$, $e_2$ with low Hamming weight representations. They chose $e_1$, $e_2$ in two unbalanced subsets $S_1$, $S_2$ of $Z_p$, respectively. We achieve efficiency improvement making $S_1$, $S_2$ balanced subsets of $Z_p$. As a result, speedup for exponentiations on binary fields is 9.1% and speedup for scalar multiplications on Koblitz Curves is 12.1%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.235-237
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• 2004

본 논문은 객체 데이터베이스 속성을 적용하여 데이터베이스 스키마를 생성하고 XML문서를 저장하는 기법을 제안한다 기존의 관계형 데이터베이스는 트리 기반의 XML 문서를 플랫한 테이블에 저장하므로 모델 불일치 문제가 발생한다. 또한, 문서를 검색할 때 고비용의 조인 연산이 필요하다. 하지만 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성은 트리 기반의 IDA 문서를 저장할 때 모델 측면에서 자연스럽다. 집합간 속성과 객체참조 속성은 Uを질의에 자주 사용되는 경로질의 및 순서를 이용하는 질의를 처리할 때게도 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성을 이용하여 XML 문서를 저장하기 위한 2가지의 DTD의존적 스키마 설계 기법인 i) 기본 규칙, ii) 인라인 규칙을 제시한다. 다양한 XML 문서에 대해 각각의 규칙에 따른 클래스 수, 저장 공간, 그리고 질의처리 시간을 비교 분석하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.4 no.1
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• pp.11-19
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• 1998

Non-manifold topological operations such as Euler and Boolean operations provide a versatile environment for modeling domains. The implementation of these operations raises geometrical issues that need to be addressed to ensure the topological validity of the underlying model, and they uses the glue operation which provides a basic method to modify the topology of non-manifold models when vertices, edges and faces are contacting each other. Topological information such as adjacency relationships should be inferred when gluing non-manifold models. Two methods of reasoning can be employed to find the topological information : topological reasoning and geometrical reasoning. The topological method can infer the adjacency relationships by using stored topological information. On the other hand, the geometrical method can find topological ambiguities by considering the geometrical shape at the local area of gluing when the topological relations were not stored. This paper describes the geometrical reasoning method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.31-33
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• 2004

TSP(Traveling Salesman Problem)는 주어진 N개의 City들을 단 한번씩만 거쳐 출발지로 되돌아오는 경로들 중 가장 작은 비용이 소요되는 경로를 찾는 문제이며, 고전적인 최적화 문제로 널리 알려져 있다. City의 수가 증가하면 최적 Tour를 찾기 위한 연산 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 대규모 TSP의 효율적 해결을 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 대규모의 City들의 집합을 두개의 소집합으로 분할하고, 병합을 위해 하나의 Junction City를 지정한다. 분할된 두개의 소집합 각각의 최적 Tour를 구한 후 분할된 두 최적 Tour를 병합하여 하나의 근사 Tour를 구한다. 지정된 Junction City는 병합 시 최적 병합조건을 구하는 연산의 간편화를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.19-21
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• 2004

이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.93-96
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• 2001

공간 데이터베이스에서는 공간 객체에 대해 객체마다 서로 다른 보안 등급을 설정함으로써 공간 객체에 대한 보안을 유지하고 있다. 다단계 보안을 사용하여 사용자의 보안 등급에 따라 공간 객체에 대한 접근을 제어할 경우 인접 객체와의 위상관계를 통해서 공간 정보뿐만 아니라 비공간 정보의 노출(information flow)이라는 문제가 발생하게 된다. 이에 대한 해결책으로 데이터베이스에 대한 부분집합만을 추출하여 사용자의 권한에 맞는 질의 결과를 제공하는 것이다. 즉 공간 뷰를 정의함으로써 사용자 등급에 맞는 결과 집합(result set)을 제공함으로써 보다 효율적인 연산을 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 실세계의 지리 객체들에 대한 다양한 사용자 관점과 다단계 보안 등급을 가진 뷰를 지원하기 위해 관계형 데이터베이스의 뷰 개념을 확장한 공간 데이터베이스의 공간 뷰를 제안하고, 공간 연산 시 발생하는 정보 흐름 제어를 위한 방법을 제시한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.12
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• pp.700-705
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• 2014

An anagram is a form of word play to find a new word from a set of given alphabet letters. Good human anagram solvers use the strategy of bigrams. They explore a constraint satisfaction network in parallel and answers consequently pop out quickly. In this paper, we propose a molecular computational algorithm using the same process as this. We encoded letters into DNA sequences and made bigrams and then words by connecting the letter sequences. From letters and bigrams, we performed DNA hybridization, ligation, gel electrophoresis and finally, extraction and separation to extract bigrams. From the matched bigrams and words, we performed the four molecular operations again to distinguish between right and wrong results. Experimental results show that our molecular computer can identify cor rect answers and incorrect answers. Our work shows a new possibility for modeling the cognitive and parallel thinking process of a human.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.165-168
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• 2004

본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.