• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.362-364
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• 1998

집합의 표현 방법에는 원소들을 그대로 가지고 있는 배열 형태와 유한한 집합에 한해서 0.1로써 표현하는 비트 벡터가 있다. 집합의 크기가 매우 클 때는 표현 방법과 연산 처리 기법이 저장 공간 및 처리 시간면에서 문제가 된다. 이 논문에서는 유한집합이지만, 범위가 매우 큰 집합에 대하여 집합 연산의 처리 기법들을 소개하고, 그 성능을 비교해 보고, 범위의 크기가 집합 연산에 참여하는 집합의 원소 수에 따른 좋은 집합 표현 방법과 집합 연산 처리 기법을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.280-281
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• 2011

특징형상기반 다중해상도 모델링 기법은 컴퓨터 그래픽스의 응용분야인 컴퓨터 응용 설계, 해석, 가상생산과 같은 분야에 주목을 받고 있는 새로운 기술이다. 다중해상도 모델을 제공하기 위하여 특징형상을 재배열할 필요가 있는데 이 경우 빼기 더하기 집합연산의 순서가 달라지면 최종형상이 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징형상 모델링 연혁을 고려한 선택적 집합 연산을 개발하였다. 이 작업을 적용하면 최종형상뿐만 아니라 합리저긴 중간단계의 다중해상도 모델도 생성할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.225-230
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• 2002

제한된 경쟁삭제 문제는 집합연산 문제의 간단한 형태의 하나로서, 경쟁삭제 문제에서 삽입연산을 제외한 것이다. 현재 경쟁삭제 문제에 대해서는 최적의 순차 알고리즘이 개발되어 있으며, 병렬 알고리즘의 경우 O(n/loglogn)개의 처리기를 사용하여 $O(log^2nloglogn)$에 수행되는 알고리즘이 개발되어 있다. 본 논문에서는 제한된 경우의 경쟁삭제 문제를 해결하기 위한 재구성 가능 메쉬 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 $n{\times}n$ 재구성 가능 메쉬에서 상수시간에 수행되며, 이 결과는 $AT^2$ 퇴적이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.102-111
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• 2004

단순 다각형 P의 가시성 다각형을 점이나 에지와 같은 P에서의 가시원으로부터 가시적인 점들의 집합을 말한다. 가시성 다각형은 점들의 ,집합이므로 가시성 다각형들에 대해 교집합, 합집합, 차집합 등과 같은 집합 연산을 수행할 수 있다. 두 가시성 다각형의 교집합은 해당되는 두 가시원으로부터 동시에 보이는 점들의 집합이고, 합집합은 하나 이상의 가시원으로부터 보이는 점들의 집합이다. 두 가시성 다각형의 차집합은 하나의 가시원으로부터만 보이는 점들의 집합이다. 모두 n개의 정점을 가진 두 개의 일반적인 다각형에 대해 집합 연산을 수행하는 기존의 알고리즘으로 가장 효율적인 알고리즘은 O(nlogn + k) 시간이 소요된다, k는 집합 연산의 출력의 크기이다. 그러나 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 O(n) 시간에 교집합, 합집합, 차집합을 구하는 최적인 알고리즘을 제시한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권4호
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• pp.259-267
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• 2018

부분집합 합 문제는 유한개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때 이 집합의 부분집합 중에서 그 집합의 원소들의 합이 특정 값이 되는 경우가 있는지를 알아내는 문제로, 잘 알려진 다항식 시간 내에 풀기 어려운 NP-완비 문제이다. 유전 알고리즘은 선택과 교차, 돌연변이 등의 연산을 통해 주어진 문제의 최적해를 구하는 알고리즘이다. 동적 계획법은 주어진 문제를 풀기 위해서 문제를 하나 또는 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀이하는 방법이다. 본 논문에서는 부분집합 합 문제를 풀이하는 유전 알고리즘을 설계 및 구현하고, 답을 찾는 데까지 걸리는 시간 성능을 동적 계획법의 경우와 실험적으로 비교하였다. 양의 정수인 원소 63 개를 가진 집합에서 '쉬움'과 '어려움'의 난이도를 고려하여 총 17 개의 문제를 선정하고, 이 문제들을 풀이하는 두 알고리즘의 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 17 개의 문제 중 13 개의 문제에서 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘은 동적 계획법과 비교하여 약 84%가 우수한 시간 성능을 보였다.

• 대한수학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.595-612
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• 2006

선형보존자 문제들은 행렬들로 구성되는 벡터공간들 사이에서 어떤 함수, 부분집합, 관계 등을 불변하게 옮기는 선형연산자의 형태를 규명하고 그와 동치가 되는 조건들을 찾는 연구주제들을 말한다. 이 논문에서는 선형보존자 문제에 대한 전반적인 연구문제들과 연구의 동기와 원인들, 활발한 연구주제들, 연구방법들 및 앞으로의 연구방향에 대하여 요약한다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2011년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.311-318
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• 2011

모호집합은 인간의 추론에 내재하는 모호성을 정형화한 것이다. 네트워크 신뢰도를 계산할 때, 각 링크의 확률이 모호수로 정의될 때의 신뢰도를 구하는 알고리즘을 설명하였다. 알고리즘은 분해법을 적용하는 것인데, 모호수의 연산을 포함한다. 분해법을 할 때 키스톤 부품을 시점으로 부터 하나씩 선택하여 분해한다. 이러한 방법은 키스톤 부품을 선택하는 기준이 필요 없으므로 간단하게 만든다. 분해에 의해서 두 개의 하위 문제가 생성되고 원 문제와 재귀관계를 수립할 수 있다. 재귀 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 간단하게 만든다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.167-171
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• 2007

본 논문은 패턴 분류 문제에 사용되는 퍼지 최대-최소 신경망 방법을 이용하여 특정 집합으로부터 새로운 특정 집합을 추출해내고 추출된 특정 집합으로부터 의미 있는 특정을 선택해 내는 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 최대-최소 신경망은 패턴 분류를 위해 주로 사용이 되어 왔지만, 퍼지 최대-최소 신경망을 이용해 특정 집합의 값들을 패턴 공간내의 초상자의 집합으로 변환하고 변환된 초상자들끼리의 인접성을 척도로 단순한 연산을 통한 빠른 특정 집합을 선택하게 된다. 마지막으로 본 논문의 특정 집합 선택 방법을 하지 근전도 신호를 이용한 보행 패턴 분류에 적용해 보고, 그 결과를 기존 여러 특정 집합 선태 방법들과 비교해 봄으로써 제안한 방법의 타당성 및 적용 가능성을 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.149-157
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• 2012

이 논문은 슬라이딩 윈도우를 사용하는 스트림 데이터에서 모든 조인 연산의 상태를 저장하기에 메모리가 충분하지 않을 경우에, 연속적인 슬라이딩 윈도우 조인 연산의 근사치 답을 구하는 문제에 대한 연구이다. 근사치를 구하는 두 가지 방법으로는 최대 부분집합으로 근사치를 구하는 방법과 조인 결과에서 임의의 결과를 택하는 방법이 있다. 전자는 잃어버리는 튜플의 수를 최소화 하고, 후자는 조인의 결과가 집계로 나타날 때 사용된다. 이 논문에서는 임의의 입력 데이터에 슬라이딩 윈도우가 사용되는 경우 두 가지 방법으로 얻는 근사치 모두 효율적이지 못함을 보여준다. 기존의 최대 부분집합에 의해 근사치를 구하는 모델에서는 빈도-기반 모델을 사용하였는데. 샘플링이 문제가 되었다. 오히려 스트림 도착한 이후의 연령-기반 모델이 많은 응용분야에서 더 적절하게 사용 될 수 있음을 보여주고 있다. 이 논문에서는 최대 부분 집합과 임의의 결과라는 두 가지 근사치 측정법을 분석, 그 효율성을 비교하여 보여 준다. 또한, 메모리가 제한 되어있는 환경에서 다중 조인 연산이 수행 될 경우에, 어떤 경우에도 근사치 측정을 최적화할 수 있도록, 조인 연산 전체에 필요한 메모리를 적절하게 할당하는 알고리즘의 효율성을 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.1-22
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• 1995

본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.