기하학에서 민코스키합은 두 집합에 들어 있는 모든 점들간의 합으로 이루어지는 집합을 구하는 연산으로 정의되는데, 로보틱스, NC 가공, 솔리드 모델링 등의 다양한 분야의 기하학적 문제를 다루는 매우 유용한 이론적 도구로 사용되고 있다. 하지만, 단순한 정의에도 불구하고 수치연산의 반올림 오차로 인하여 다면체간의 민코스키합을 정밀하고 강건하게 계산하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 컨볼루션 계산방법을 이용하여 다면체간의 민코스키합 경계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 강건성을 보장하기 위한 방법으로 CLP(controlled linear perturbation) 기법을 처음으로 적용하였다. CLP는 인위적 교란방법의 하나로 알고리즘의 강건성을 해치는 반올림 오차에 의한 논리적 오류발생을 막는다. 본 논문의 알고리즘은 실험 예제들에서 민코스키합의 경계면을 구성하는 완전한 2차원 다양체 구조메시를 $10^{-14}$의 정밀도로 출력하고, 이때 입력 다면체의 꼭지점 좌표는 $10^{-10}$까지 교란되는 결과를 얻었다.
학습 예(training examples)로 부터 규칙을 생성하는 문제는 큰 탐색 공간상에서 많은 지역최소치를 가지고 있는 최적화 문제로 귀결되므로 복잡하고 어려운 문제로 알려져 있다. 이러한 생성규칙을 만들기 위한 여러 가지 학습방법들이 제안되었으며, 그 중 한가지 학습방법이 유전자알고리즘을 연산모델로 사용하는 것이다. 그러나 전통적인 유전자알고리즘은 전역해 부근에서 수렴속도가 떨어지고, 추출된 규칙의 효율성에 문제가 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 학습과정에서 포착되는 염색체의 스키마를 분석하여 탐색공간을 부분해(subsolution)를 구할 수 있는 공간들로 분할함으로써, 보다 일반화된 분류 규칙집합을 찾는 방법을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 기존의 기계학습 방법을 사용한 경우와 효율을 상호 비교하여 제안한 방법을 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 한 개의 선형 제약식 하에서 의사결정변수가 상한 값을 갖는 오목 함수 최소화 문제를 다룬다. 제시된 분지 한계 해법은 단체를 분할 단위로 사용하였다. 오목함수를 가장 단단하게 하한추정하는 볼록덮개함수를 단체 상에서 유일하게 구할 수 있기 때문이다. 분지가 일어날 때마다 후보 단체로부터 1 차원 낮은 2 개의 하위 단체들이 생성된다. 이 때 후보 단체에 포함되어 있던 가능해 집합은 각각의 하위 단체로 분할된다. 한계 연산 절차는 선형인 볼록 덮개 함수를 목적 함수로 하는 선형계획법을 부문제로 정의하고 해를 구한다. 부문제의 최적 목적함수 값으로부터 최적 오목목적함수의 하한과 상한을 갱신하고, 원문제의 최적해를 포함하지 않는 단체들을 고려 대상에서 제외시킨다. 본 해법의 최대 장점은 하위 단체로 분할될수록 부문제들의 크기가 점점 작아진다는데 있다. 이것은 한계 연산의 계산량이 줄어든다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 배낭 제약식 유형의 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.
경제정책(經濟政策) 변화(變化)의 효과(效果)를 실증분석(實證分析)할 때, 거시경제(巨視經濟) 변동(變動)에 관심이 있는 경우 거시계량모형(巨視計量模型)을 활용하고, 상대가격구조(相對價格構造) 변동(變動)에 대한 소비자(消費者) 및 생산자(生産者)의 반응에 관심이 있는 경우 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 사용한다. 그런데 대체로 정책변수(政策變數)는 경제구조(經濟構造)(미시적(微視的) 효과(效果))와 경기순환(景氣循環)(거시적(巨視的) 효과(效果))에 동시적 영향을 주기 때문에, 위의 두 모형(模型) 중 어느 하나만으로는 미시행태와 거시현상을 연계 분석하거 어렵다. 본고(本稿)에서는 정책변수(政策變數)의 변화(變化)가 경제주체(經濟主體)의 개별적 최적화(最適化) 행태(行態)와 집합적(集合的) 행태(行態)에 미치는 영향을 동시에 파악하기 위해 이 두 모형(模型)을 결합한 미시(微視)-거시통합모형(巨視統合模型)을 개발하였다. 통합모형(統合模型)의 결과에 의하면, 일반균형모형(一般均衡模型)에 편입(編入)된 거시계량모형(巨視計量模型)과 동태화(動態化)된 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 결합하여 단기(短期) 경기순환(景氣循環) 및 중장기(中長期)에 걸친 구조조정(構造調整) 문제(問題)를 동시에 분석 가능한 실증분석(實證分析) 도구(道具)를 개발할 수 있었다. 설제로 본고(本稿)에서는 정책대안효과(政策代案效果)의 정량적(定量的) 평가(評價)를 위하여 통합모형(統合模型)을 가상적인 석탄가격(石炭價格) 자율화(自律化)와 보조금(補助金) 지원제도(支援制度) 변화(變化)의 효과분석에 활용하여 보았다. 이러한 모의실험(模擬實驗)은 다른 정책효과분석(政策效果分析)에도 활용(活用)될 수 있을 것이다.
Dublin Core같은 기존의 정적인 메타데이타 집합은 서지 정보 중심의 정적인 데이터 요소를 가지므로 새로운 환경에 적용하기 위해서는 다양한 메타데이타를 위한 메타데이타 간의 통합, 웹 환경에서의 메타데이타의 표준화 문제 및 확장성 문제들이 고려되어야 한다. 특히, 디지털 라이브러리에서 전자상거래의 개념을 포함하며 서로간의 상호운영성을 위해 이벤트중심의 메타데이타 기록 방식이 등장함에 따라 기존 관리법으로는 갱신 연산간의 차별화가 이루어지지 않아 부적절한 갱신 연산 지연이 발생하므로 이에 대한 고려 역시 필요하다. 본 논문에서는 우선 디지털 라이브러리 환경에서 완화된 트랜잭션 일관성의 적용여부를 보이며, 새로운 방식의 메타데이타 요소를 사용자 질의 트랜잭션의 판독연산에 관련있는 정적 메타데이타 요소와 전자상거래 트랜잭션의 갱신연산과 관련있는 동적 메타데이타 요소로 구분한다. 구분된 메타데이타 요소에 따라, 관련 트랜잭션들을 재분류함으로써 전자상거래 요소와 동적 갱신(전자상거래) 트랜잭선을 고려한 새로운 메타데이타 관리기법을 제안한다. 최소의 유지비용으로 갱신을 고려하는 2버전과 동적 갱신 연산 충돌의 최소화를 위한 ARU(Appended Refresh Unit)를 사용함으로써 기록연산 간의 충돌을 최소화해 빠른 응답시간과 높은 최근성 비율을 보이게 된다. 성능분석을 통해, 새로운 메타데이타 환경하에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
최근까지 데이터웨어하우스와 OLAP 에 관한 연구와 더불어 데이터 큐브(data cube)는 많은 다차원 데이터웨어하우스에서 데이터 분석과 의사 결정 지원을 위해 빠르게 OLAP 연산을 처리하기 위한 중요한 역할을 수행해 왔다. 최근에는 빠른 속도로 생성됨과 동시에 지속적으로 발생되는 연속적인 데이터로 구성된 데이터 스트림이 네트워크 트래픽 모니터링, 증권, 날씨, 콜 센터 등과 같은 많은 분야에서 생성된다. 데이터 스트림은 무한의 집합이기 때문에 기존의 데이터 큐브 방법은 처리시간과 저장공간의 문제 때문에 데이터 스트림에 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 기존의 데이터 큐브와 같은 데이터의 요약 정보를 데이터 스트림 환경에서 제한된 메모리를 이용하여 관리 할 수 있는 전원트리를 이용한 데이터 스트림 요약 기법을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 데이터 스트림 환경에서 적응적으로 동작함을 증명한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1015-1027
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2009
대수기하학적 접근이란 실험계획에서의 공간 내의 점들 즉, 기하학적 대상인 다양체에 대한 문제를 다항식을 매개로 하여 아이디얼 즉, 대수적 문제로 전환하고자 한 것이라 할 수 있다. 지금까지의 연구는 완전요인실험으로부터 효율적인 부분요인실험을 선택하는 절차에 집중되어 왔다. 본 논문에서는 지금까지 연구 방법의 역의 과정을 추정해 보기로 한다. 한 부분요인실험이 선택되었을 때, 그 실험의 교락구조를 그뢰브너 기저를 구한 후 해석한다. 다음으로 그뢰브너 기저를 생성자로 활용하여 선택된 부분실험의 집합을 구별하기 위한 다항함수인 지시함수를 구하는 절차를 알아보기로 한다. 실제로 몇 가지 부분요인실험을 예로 택하여 그 과정을 수행하였다. 연산은 CoCoA 대수연산 소프트웨어를 이용하였다.
microRNA (miRNA)와 mRNA 조절 상호작용 탐색은 다양한 생물학적 현상에 있어 새로운 시야를 제공해 줄 수 있다. 최근 생물학적 프로세스에서 miRNA는 유전자 발현을 제어하고 세포를 기능적으로 조절하는 중요한 역할을 하는 요소로 밝혀졌다. 이에 복잡한 생물학 시스템에서 miRNA의 기능적 활동을 이해하기 위해서는 miRNA와 mRNA간 상호작용 분석은 필수적이다. 그러나 아직까지 복잡한 miRNA와 mRNA간 상호작용 관계를 추론하는 것은 어려운 문제이기 때문에 많은 연구자들이 실험적, 전산학적 접근 방법을 제안하며 활발한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 이종의 발현 데이터로부터 기능적으로 상호작용하는 miRNA-mRNA 조합을 탐색하기 위한 진화 연산 기반의 새로운 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 이에 실험결과로 제안하는 방법을 인간 암 관련 miRNA와 mRNA 발현 데이터에 적용하여 암 특이적 miRNA-mRNA 상호작용 집합을 탐색하고 발견한 miRNA-mRNA 상호작용 관계가 생물학적으로 유의함을 제시한다.
본 논문에서는 M-ary 홀로그래픽 데이터 저장장치에 적용 가능한 진화 연산 알고리즘 기반 적응적 문턱치 검출 기법을 제안한다. 전통적으로 유전 알고리즘은 생명체의 유전자 진화과정에 근간하여 최적 혹은 준최적 문제와 데이터 추정을 위해 사용되는 매우 유용한 기법이다. 본 연구에서는 픽셀 어긋남이 심화되는 2차원 홀로그래픽 채널 환경에서 데이터의 검출 성능을 향상시키기 위해서, 각 데이터 검출 영역의 문턱 값(threshold value)을 유전 알고리즘의 인구 집합(population set)의 해로 간주하여 비트 검출 영역을 적응적으로 선택하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 픽셀 어긋남 현상이 심화된 4-ary 멀티레벨 입력의 홀로그래픽 채널 환경을 고려하고 모의실험을 수행하여 진화 연산의 세대수에 따른 비트오율 성능을 측정한다. 성능평가를 통해 기존의 비트 검출 기법과 비교함으로써 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
지질학적 선구조선에 관한 특성은 일반적인 지질작용, 광물탐사 또는 자연재해 예측과 관련된 자료의 해석 및 분석단계에서 중요한 역할을 한다. 그러나 지질조사에 의하여 드러난 선 구조와 위성자료로 부터 정량적으로 판독된 선구조정보는 이들 자료 각각의 고유한 유용성을 가 지고 있으면서도 여러가지 이유로 인하여 실질적인 차이를 보이는 경우가 많다. 본 연구에서는 선구조와 연관된 위성영상자료의 효과적인 지질학적 활용으로서의 자료통합문제를 해결하고자 퍼 지집합연산방법을 실제 사례연구를 통하여 고찰하고자 하였다. 실제 응용으로서, 호명지질도 (1:50,000)가 포함하는 지역과 같은 지역의 Landset TM 자료를 이용하였고, 자료 통합과정에서는 지질도상에 있는 선구조선, 위성자료로 부터 도출한 선구조선 및 자유 배수 양상과 같은 자료는 시험적으로 이용하였다. 자료 통합단계에서는 각각의 자료에 있는 영상요소에 대하여 백분위수계 념을 응용한 퍼지소속함수를 정의한 뒤, 퍼지 산술합연산과정을 실시되었다. 비록 현재까지의 결 과로 본 방법의 유용성에 관한 일반적인 결론을 얻기에는 다소 미흡하지만, 본 사례연구지역의 경우에는 통합된 정보에서 다른 분석방법과는 구별되는 비교적 의미있는 새로운 선구조관련 지질 정보가 내포되어 있는 것으로 판단된다. 결론적으로 본 통합방법은 앞으로 본다 많은 기초 및 관 련 연구를 통하여 결정판단 보조자료를 얻기 위한 효과적인 공간사고방법으로 간주 될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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