본 논문에서는 10m 반경의 공간에 위치한 웨어러블 기기를 충전하기 위한 무선 전력전송을 제안한다. 장거리 무선전력전송의 송신코일 양단의 높은 전압문제를 해결하기 위해 공진 커패시터를 분산하여 각 코일의 유기전압을 줄이는 분산권선형 다이폴 코일을 제안하였다. FEM 시뮬레이션 결과, 분산권선형 다이폴 코일이 형성한 자속밀도의 균일도는 최소 71%로 집중권선형 다이폴 코일의 최소 51%보다 높았다. 또한 거리별 최고 자속밀도는 분산권선형 다이폴 코일이 낮았지만 거리가 멀어질수록 차이는 줄어들어 5m 거리 이후에서의 차이는 30 % 이내임을 확인하였다. 시뮬레이션 설계를 바탕으로 분산권선형 다이폴 송신코일과 4가지의 다른 형태를 갖는 수신 코일을 제작하여 10m 거리 이내에서 10 mW 이상의 전력을 전송하였다.
최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 거리 합을 오름차순으로, 물동량 합을 내림차순으로 정렬하여 1:1 매치시킨 최소 거리 위치에 최대 물동량 시설을 배정하는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 $O(n^2)$의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서만 볼 수 있는 보안문제를 가용성, 인증성, 익명성 관점에서 살펴보았다. 이 분야의 보안기술은 기존의 방법과 여러 면에서 다르다. 무선 애드학 네트워크 또는 센서 네트워크의 예에서 보는 것처럼 제한된 계산 성능과 메모리, 전력소모를 최소화히기 위한 통달거리 제한 및 아이들 상태 유지, 온라인 서버가 존재하지 않으므로 인해 발생하는 집중형 기술 구현이 불가능한 한계로 인해 새로운 이슈들이 등장하고 있다. 이런 문제들과 해결책 일부를 소개한다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
여러 문자열들을 비교하여 유사성 또는 거리(오차)를 계산하는 문제는 패턴매칭, 웹검색 바이오인포매틱스, 컴퓨터 보안 등 다양한 응용 분야와의 연관성으로 인해 활발히 연구되어 왔다. 주어진 문자열 집합 내의 여러 문자열들의 거리를 비교하기 위해 주어진 집합 내의 모든 문자열들을 대표하는 한 문자열(대표문자열)을 찾는 방법이 있다. 대표문자열 방법은 주어진 문자열 집합과 가장 유사한 한 문자열을 찾는 방법으로 주로 이용되는 목적함수는 거리반경과 거리합이 있다. 거리반경은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 최대값으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리반경을 만드는 문자열을 주어진 문자열 집합에 대한 거리반경기반 대표문자열이라 한다. 거리합은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 합으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리합을 만드는 문자열을 주어진 문자열집합에 대한 거리합기반 대표문자열이라 한다. 본 논문에서는 메트릭 거리함수에 대해 거리반경기반 대표문자열 문제가 NP-완전임을 증명한다.
플랜트 배치 최적화 문제의 목적은 장치를 연결하는 파이프의 길이를 최소화 하는데 있다. 하지만, 기존 연구들은 대체적으로 단일 층의 배치 문제를 다루고 있으며, 또한 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격 거리등 안전 요소를 간과해 왔다. 본 연구에서는 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 거리 확보 및 안전 이격 거리를 고려하여 플랜트 배치 문제를 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제로 정의하였다. 본 문제의 목적함수는 장치 간 연결하는 파이프 비용이며 제약조건은 안전을 위한 장치 간 최소 이격 거리, 유지 보수에 필요한 공간으로 설정하였다. 하지만, 공정 특성에 따라 필요한 공간 및 작업자의 통행 등 다양한 제약조건을 수반하게 된다. 이에 따라 플랜트 배치 문제를 일반적인 수학식으로 표현하는 데 많은 제약이 있으며, 따라서 함수의 미분식을 이용하는 기존 최적화 방법론을 이용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 함수의 미분식을 적용하지 않고 이용이 가능한 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 검증을 위해 Ethylene Oxide 공정을 2층으로 배치하는 최적화를 수행하였다.
본 논문에서는 순환적인 검색공간과 장애물이 존재하는 검색공간에서 객체들을 클러스터링할 때 고려해야하는 CCD(Clustering with Circular Distance) 문제와 COD(Clustering with Obstructed Distance) 문제를 연구하였다. 그리고 다차원 검색공간에서 삽입이나 삭제가 빈번히 발생하는 객체들을 효율적으로 클러스터링하기 위한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘에는 CCD 및 COD 문제를 해결하기 위한 거리 함수가 정의된다. 그리고 최소의 연산 시간으로 높은 공간 국부성을 갖는 클러스터들을 생성하기 위한 클러스터링 방법이 포함된다.
불균형 자료 문제에 대한 해결책으로 SMOTE (synthetic minority over-sampling technique)가 가장 많이 사용되고 있다. SMOTE는 유클리드 거리를 기반으로 가장 가까운 이웃을 선택한다. 그러나 유클리드 거리의 단점 중 하나는 변수들 간의 상관관계를 고려하지 않는다는 것이다. 이에 대한 대안으로 변수 간의 공분산을 고려하는 마할라노비스 거리가 제안되었다. 그러나 이상치가 존재하는 경우, 대개 마할라노비스 거리를 계산하는 데 영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해 최소 공분산 행렬 MCD (minimum covariance determinant)를 사용하여 공분산 행렬을 추정하여 마할라노비스 거리를 사용한다. 이후 MCD를 활용한 마할라노비스 거리를 SMOTE에 적용하여 새로운 관측치를 생성한다. 대부분의 경우 이 방법이 불균형 자료를 분류하는 데 높은 성능 지표를 제공함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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