• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.299-302
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• 2011

승무일정계획이란 특정 기간 동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 제약 조건을 만족하는 모든 종류의 개별 다이아를 생성한 다음 이들을 대상으로 모든 차량을 운행할 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 승무일정계획 문제의 난이도는 제약 내의 개별 다이아 생성하는 단계에서 생성되는 후보다이아 집합에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 승무일정계획 문제의 난이도를 줄일 수 있는 후보다이아 집합을 생성하기 위한 방안 2가지를 제시한다. 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 방안들을 적용한 경우에 기존의 방법으로는 수립하기 어려웠던 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.515-523
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• 1992

일반적으로 한글 인식 과정은 많은 후보들을 생성하며 이 후보들로부터 정확한 인식결과를 얻고 복잡도를 줄이기 위해서는 효과적인 한글 표현과 탐색기법이 요구된다. 이런 목적을 위하여 본 논문에서는 한글에 적합한 구조적 정보들을 4단계 계층적 형태로 표현한다. 그리고 이 정보들을 근거로 후보 문자의 생성과 탐색을 진행하며 전체적으로 최적우선탐색을 이룬다. 인식실험은 다양한 필자들을 대상으로 한글 잦기 상위 422자로 실험한 결과 평균 86% 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.836-839
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• 2016

본 논문에서는 비디오 압축에서 사용되는 중요한 요소 중 하나인 움직임 예측 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 연산량 감축으로 인한 화질 저화와 같은 문제점과 연산량 증가로 인한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전 영역 탐색기반 예측 방법과 유사한 화질을 유지하면서 최적후보점을 이용하여 계산량을 줄이는 움직임 예측 방법을 제안한다. 실험결과에서 제안한 방법은 화질 저하가 전 영역 탐색 기반 예측과 비교하여 0.01dB 이하로 나타났으며, 계산량은 평균 3%~5% 정도이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.217-220
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• 2011

본 연구에서는 경상북도 북부지역의 5개의 소수력발전 후보지점을 설정하였으며, 5개 후보지점에 대하여 설치가능한 소수력 발전시설은 지형학적 측면을 비롯하여 다양한 타당성 검토를 통하여 댐식 소수력 발전시설이 타당한 것으로 분석되었다. 5개 후보지점에서 설정된 유량지속곡선을 이용하여 발전용량을 산정하고 수차를 선정하였다. 따라서 산정된 발전 용량을 편익비용 분석법과 내부수익률 분석법을 이용하여 경제성분석을 실시하였다. 본 연구에서는 3개의 소수력발전 후보지점(경상북도 봉화군 명호면, 경상북도 영주시 문수면 권선리, 경상북도 예천군 형호리)이 B/C 비율이 1이상으로 경제성이 있는 것으로 분석되었으나, 설비용량 500kW 이상인 최적 개발후보지는 경상북도 영양군 입암면 후보지점인 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.11-18
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• 2008

한국어 형태소 분석은 일반적으로 입력된 문장의 분석 후보를 다수 생성한 후, 그 중 최적의 후보를 선택하는 과정을 거친다. 분석 후보를 많이 생성할수록 올바른 분석이 포함될 가능성이 높아지지만 동시에 모호성이 증가한다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 단일 후보를 생성하는 규칙 기반 분석 모형을 제안한다. 분석 규칙은 품사 부착 말뭉치를 통해 자동으로 추출되기 때문에 규칙 구축비용을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 분석성공률을 보인다. 분석이 성공한 경우에는 단 하나의 분석 후보만을 생성하기 때문에 최적 후보 선택 단계에서의 모호성이 효과적으로 감소되고, 계산 복잡도 역시 줄어든다. 규칙 모형으로 분석이 실패한 경우를 대비해 기존 확률 기반 모형을 결합함으로써 형태소 분석 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.292-297
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• 2008

본 논문은 FPGA 기반 설계에서 주변보다 급격한 온도 변화를 보이는 hotspot들을 탐지하기 위한 열 감지 센서 수를 정하고, 센서의 놓여야 할 배치 장소를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 열 감지 센서로는 동적으로 설계가 가능한 ring oscillator 센서 기술을 사용한다는 가정 하에, 센서의 사용 개수를 최소화함과 동시에 최적의 센서 배치 위치 찾는다. 기존의 연구의 단점은 센서가 감지하는 영역 범위를 적당한 크기의 정사각형으로 간주하였기에, 실제 원형의 관측 범위를 보이는 센서 감지 영역의 현실을 올바로 반영하지 못하였으며, 또한 잘 알려진 회로 분할(partition) 기법에 의존한 휴리스틱으로 최적의 결과를 보장하지는 못하였다. 이와는 달리 본 연구에서는 센서의 관측 범위를 원형으로 할 수도 있게 함과 동시에 최적의 해를 보장하는 센서 할당 및 배치 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 본 제안 알고즘에서는 소위 “Candidate Coloring 기법”을 통해 센서가 놓여야 할 모든 후보 영역을 표시하며, “Candidate Filtering 기법”을 통해 불필요한 후보 영역들을 완전히 삭제하여 탐색 공간을 줄이게 되며 (해의 최적 해는 항상 유지 되도록 하면서), 마지막으로 Branch-and-Bound 알고리즘을 적용해 최적의 센서 할당 및 배치 결과를 찾아내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.612-628
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• 2001

본 논문은 절차지향 소프트웨어로부터 클래스와 상속성을 추출하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 모든 경우의 객체 후보군으로부터 정의된 클래스 후보군과 그들의 상속성을 생성하여 클래스 후보군과 영역 모델 사이의 관계성과 유서 정도를 가지고 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하는데 초점을 둔다. 클래스와 상속성 추출 방법론은 다음과 같은 두드러진 특징을 가지고 있다. 정적(속성)과 동적(메소드)인 클러스터링 방법을 사용하고, 클래스 후보군의 경우는 추상화에 초점을 두며, m개의 클래스 후보군과 n개의 클래스 후보 사이의 상속 관계의 유사도 측정 즉, 2차원적 유사도 측정은 m개의 클래스 후보와 n개의 클래스 후보 사이의 전체 그룹에 대한 유사도를 구하는 수평적 측정과 클래스 후보군들에서 상속성을 가진 클래스의 집합과 영역 모델에서 같은 클래스 상속성을 가진 클래스 집합 사이의 유사도를 위한 수직적 측정방법이 있다. 이러한 방법론은 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하기 위해 제공학 전문가에게 광범위하고 통합적인 환경을 제시하고 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.185-186
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• 2019

카캐리어선에 화물을 선적하기 위해서는 각 화물의 선적 순서와 위치를 결정해야 하며, 이를 선적 계획이라 한다. 선적 계획은 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급(re-handling) 횟수를 최소화하도록 수립된다. 최적의 선적 계획을 수립하기 위해서는 여러 후보 선적 계획들을 평가하여 적합도(fitness)가 가장 높은 것을 탐색하여야 한다. 하지만 화물 종류의 수와 도착지의 수가 증가할수록 후보 선적 계획의 수가 증가하게 되어, 탐색 시간과 계산 비용이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 탐색 공간이 매우 큰 환경에서 최적의 선적 계획을 효율적으로 탐색하기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 또한, 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급 횟수로 목적 함수(objective function)를 구성하여 최적 선적 계획을 탐색한다. 실험 결과, 휴리스틱(heuristic) 방식보다 공간 손실률과 재취급 횟수가 향상되었으며, 특히 재취급 횟수는 70% 감소하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1732-1739
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• 2013

인간의 한쪽 염색체상에 나타나는 SNP의 서열인 일배체형을 식별해내면 효과적인 유전질병 연관검사를 할 수 있다. 일배체형 추론문제란 특정 집단의 유전자형 집합으로부터 집단에 속한 각 개체의 유전자형을 설명할 수 있는 일배체형 집합을 도출해내는 것을 말한다. 본 논문에서는 검약기반 일배체형 추론 문제에 대해 최종 결과에 기여하지 않는 일배체형 집합을 후보군에서 제외함으로써 일배체형 추론과정에서 탐색해야 할 후보 일배체형의 개수를 줄이는 사전처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 기존의 사전처리 알고리즘에 비해 매우 빠르게 수행되며, 제시된 사전처리 알고리즘의 결과를 적용한 일배체형 추론은 대다수의 경우에 최적해를 산출하고, 최적해를 산출하지 않는 경우에도 최적해의 일배체형 개수와 크게 차이나지 않음을 실험을 통해서 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.191-196
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• 2009

본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.