• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
• /
• pp.789-792
• /
• 2003

타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
• /
• pp.229-231
• /
• 2004

유비쿼터스 환경에서 이동하는 객체 위치를 감지하고 서비스를 제공하는 위치 감지 시스템의 역할은 매우 중요하다. 하지만, 감지 시스템들은 적용되는 감지 범위에 따라 프로세스 전락이 다르고 사용이 제한적이기 때문에 신뢰성 있는 QoS를 보장하기가 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지능적인 모니터링 기법을 사용하여 상황을 분석하고 자동으로 최적의 감지 프로세스 전략을 선택하는 자동화 시스템을 설계하였다. 또한 네트워크 대역폭 변화에 따라 최적 QoS를 보장할 수 있는 제안된 시스템의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
• /
• pp.548-550
• /
• 2000

본 논문은 재구성 가능한 메쉬(RMESH) 병렬 모델에서 상수 시간에 구멍이 있는 다각형의 한 점으로부터의 가시성 다각형을 구하는 문제를 고려한다. 알고리즘의 기본 전략은 프로세서의 수에 있어 준-최적인 상수 시간 알고리즘을 사용하여 문제의 크기를 감소시킴으로써 최적인 상수 시간 알고리즘을 얻는 것이다. 이 전략을 사용해 모두 N개의 에지로 구성된 구멍이 있는 다각형에 대한 가시성 다각형을 N$\times$N RMESH에서 상수 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 다각형들의 집합이 주어져 있을 때 외부의 한 점에서 가시 영역을 구하거나, 선분들의 집합이 주어져 있을 때 평면상의 한 점에서 가시 영역을 구하는 문제도 해결할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권4호
• /
• pp.631-641
• /
• 2011

과거 시행의 승패 결과에 의해 현재 시행의 승패 확률이 결정되는 과거 의존 파론도 게임을 고려한다. 여러 명의 게임자들이 과거 의존 파론도 게임을 구성하는 공정한 두 게임 중에서 한 게임을 임의로 선택하는 전략과 매 시행 때마다 현재의 상태를 이용하여 그 기대상금이 최대인 게임을 선택하는 전략을 비교한다. 현재의 상태를 고려하지 않고 임의적으로 게임을 선택하는 전략은 점차 기대상금이 양수가 되어 결국 이기는 게임이 되는 반면에 현재의 상태를 이용하여 최적의 게임을 선택하는 전략은 게임이 진행될수록 오히려 기대상금이 0으로 일정하게 되는 역설적인 현상이 나타남을 확인하고, 이러한 역설적인 현상이 발생하는 확률 모수의 범위를 찾는다.

• 대한교통학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.175-192
• /
• 1997

첨단 교통정보 시스템(ATIS)의 핵심요소라고 할 수 있는 동적경로안내 시스템 (Dynamic Route Guidance System)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해줌으로써 날로 심화되고 있는 교통혼잡을 최소화 할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급 도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로안내 전략을 수립하고 평가하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선 하부구조기반 DRGS와 개인차량기반 DRGS의 장단점을 비교하고 시스템 아키텍쳐와 경로안내전략의 관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자평형 (User Equilibrium) 경로안내전략과 시스템 최적화(System Optimal) 경로안내 전략을 이상형교통망 (Idealized Network)을 통해 비교 분석하였다. 그리고 돌발적 교통 혼잡하에서 사용자평형 경로 안내를 사용할 경우 야기될 수 있는 Braess Paradox 문제와 시스템 최적경로안내를 사용할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance) 문제를 동시에 감안한 적응 형 경로안내 전략을 개발하였다. 이 방법은 위의 경로 안내 전략들이 가지고 있는 장단점을 상황에 따라 평가하여 경로안내 전략을 선택하는 과정을 수행시간을 절약하지 못할 것으로 평가되면 사용자 호응도를 고려하여 사용자 평형 전략을 선택하도록 하였다. 돌발적 교통 혼잡하에서 통행 시간을 동적으로 예측하기 위해서는 이산 확정적 대기행렬모형 (Discrete Deterministic Queueing Model)이 적용되었다. 한편, 적응형 전략의 효율성을 평가하기 위 해 이상형교통망과 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax Country에 소재한 주간 고속도로 66번 과 인접 교통망을 대상으로 각종 돌발교통혼잡상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보 제공 시나리오를 INTEGRATION Model을 사용하여 실행하였다. 그 결과 적응형전략이 단지 사용자평형 경로안내전략만 사용하는 경우에 비해 교통 혼잡도와 유고상황의 체류정도에 따라 3%에서 10%정도까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.

• 무역학회지
• /
• 제48권1호
• /
• pp.83-126
• /
• 2023

본 연구는 벤처산업 생태계의 환경변화와 이에 따른 기업의 최적전략을 복잡계 관점에서 고찰해보고, 기업 및 업종 간 상호의존도가 심화됨에 따라 험난해지는 적합도지형의 국소최적점을 탈출하기 위해서는 탐험과 활용전략을 균형 있게 사용하는 양손잡이 전략이 필요하다는 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위해서 신기술, 기업가, 소비자로 이루어진 행위자기반모형을 설계하여 슘페터 마크1/마크2와 같은 가상의 산업 환경에서 시뮬레이션 실험을 수행한 결과, 탐험과 활용을 균형 있게 사용하는 양손잡이 전략이 4개 환경 중 3개 환경에서 가장 높은 점수를 획득하며, 가장 우월한 전략임을 확인하였다. 행위자 기반 모델링 결과의 실증검증을 위하여 617개사의 벤처천억기업의 통계자료에서 활용과 탐험성향을 측정할 수 있는 지표를 선정해서 이를 기반으로 기업전략성향을 분석한 결과, 82%에 해당하는 기업들이 활용전략으로 분류되었으며, 양손잡이와 탐험전략으로 분류된 기업은 각각 9% 수준을 보였다. 가장 높은 성과를 보이는 전략은 양손잡이 전략이었으며 활용전략이 가장 낮은 성과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
• /
• pp.789-794
• /
• 2006

UI (User Interface)는 끊임없이 진화한다. 사용자의 새로운 요구 사항을 만족시키기 위해, 기존 UI에 대한 불편 사항을 해결하기 위해, 경쟁 제품의 더 좋은 UI를 따라 잡기 위해, 그리고 새로운 기술로 기존에는 불가능했던 것이 가능해 짐으로 인해, UI는 지속적으로 더 좋은 방향으로 변화하고 있다. 특히 휴대폰과 같이 라이프사이클이 짧은 제품의 UI는 매 제품마다 UI를 변화시킬 수 없기 때문에 기업 입장에서의 전략적인 접근이 중요해 진다. 더욱이 충분한 검증 없이 이루어진 진화의 방향은 사용자가 원하는 방향과 일치하지 않게 되어 오히려 퇴화하는 문제도 발생할 수 있다. 본 논문은 UI가 생성, 유지, 융합, 소멸되어 가는 진화론적 발전 속성 및 그러한 속성에 영향을 주는 요소들을 살펴보고, 라이프사이클이 짧은 제품의 UI를 개선할 때 어떤 전략을 취하는 것이 기업 차원에서 좋은지를 설명한다. UI 진화 전략은 크게 점진적 개선을 추구하는 구릉식 전략과 한번에 도약하는 계단식 전략으로 나눌 수 있다. 위 두 전략들은 사용자 만족도, 개선에 필요한 비용과 그 가치, 개선 후의 리스크 (Risk)에 따라 장단점을 가진다. 결론적으로 본 논문에서는 두 전략 모두 서로 상반되는 장단점을 가지므로, 어느 한 전략을 취하기 보다는 UI 요소의 특성 및 변화의 규모에 따라 두 전략을 혼용하는 전략이 기업 입장에서 최적의 전략임을 주장한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
• /
• pp.213-214
• /
• 2015

국내에 수요자원 거래시장은 개설이 되었지만 아직까지 여러 목적에 맞는 최적 입찰전략에 대해서는 논의된 바가 많지 않다. 본 논문에서는 수요자원 중에서도 특히 산업용 수용가 ESS(Energy Storage System)에 대해서 경제성 DR(Demand Response) 시장에 참여 할 때 최대의 이익의 얻을 수 있는 입찰전략을 제시하였다. 그리고 이익 뿐만 아니라 유찰 위험까지 고려할 수 있는 현대 포트폴리오 이론을 적용한 입찰전략을 제시하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
• /
• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
• /
• pp.37.3-37.3
• /
• 2010

미국, 유럽, 일본 등 우주개발 선진국들의 우주를 이용한 우주과학연구 현황을 파악하여 세계적인 우주과학 연구 현황과 추세를 파악하고, 이를 통해 우주를 이용한 한국의 우주과학 연구 전략을 도출한다. NASA, ESA, JAXA 등 우주선진국 우주기관들의 세계적인 우주과학연구 추세, 전략, 우주과학연구의 최전선(Front Edge)이 무엇인지를 파악하고, 국내의 우주개발 예산, 산업과 안보에 필요한 전략기술, 우주과학계의 희망 등을 종합하여 우주를 이용한 최적의 우주과학 연구 분야를 도출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
• /
• pp.465-468
• /
• 2005

강화 학습이란 개체가 동적인 환경에서 시행착오를 통해 자신의 최적 행동을 찾아내는 기법이다. 특히 Q-learning과 같은 비(非)모델 기반의 강화학습은 사전에 환경에 대한 모델을 필요로 하지 않으며, 다양한 상태와 행동들을 충분히 경험한다면 최적의 행동 전략에 도달할 수 있으므로 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 로봇의 행동을 효율적으로 제어하기 위하여 Q-learning을 이용하였다. 로봇 축구 시스템은 공과 여러 대의 로봇이 시시각각 움직이는 시변 환경이므로 모델링이 상당히 복잡하다. 공을 골대 가까이 보내는 것이 로봇 축구의 목표지만 때로는 공을 무조건 골대 방향으로 보내는 것보다 더 효율적인 전략이 있을 수도 있다. 어떤 상황에서 어떤 행동을 하여야 장기적으로 보았을 때 더 우수한지 학습을 통해 로봇 스스로가 판단해가도록 시스템을 구현하고, 학습된 결과를 분석한다.