그래프에서 k-서로소인 경로 커버는 정점 집합을 커버하면서 정점이 서로소인 .개의 경로들의 집합으로 정의하고, 이때 각 경로는 주어진 소스와 싱크를 잇는다. 각 소스와 싱크에 요구(demand)라고 부르는 양의 정수가 주어질 때, 요구가 d인 각 소스나 싱크가 d개의 경로에 포함되는 일반-요구 k-서로소인 경로 커버(general-demand k-disjoint path cover)를 정의할 수 있다. 이것은 일대일, 일대다, 그리고 비쌍형 다대다 서로소인 경로 커버를 일반화한 것이다. 이 논문에서는 일반-요구 k-서로소인 경로 커버 문제가 비쌍형 k-서로소인 경로 커버 문제로 변환될 수 있음을 보인다. 더구나 소스가 하나인 경우를 단일-소스 k-서로소인 경로 커버(single-source k-disjoint path cover)라고 부르는데, 이것은 일대다 k-서로소인 경로 커버 문제로 변환된다.
본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m2)시간 알고리즘을 제안한다.
이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다.
Objectives: 본 연구는 호흡보호구의 밀착도의 척도인 밀착계수 (FF)를 이용하여마스크에 마스크 커버를 씌웠을 때 호흡보호구의 밀착에 어떠한 영향을 미치는지 평가하고자 하였다. Methods: 3개 회사의 호흡보호구 (1개 1/4형, 2개 반면형)를 선정하여25의 피검자 (남자 16, 여자 9)에게 마스크 커버를 씌우지 않은 마스크와 씌운 마스크를 착용하게 하고 정량적인 밀착도 검사 (QNFT)를 실시하여 밀착계수 (FF)를 측정하였다. 동일한 조건에서 각 피검자에게 3번의 QNFT를 실시였으므로 한 마스크 당 씌운 것 75회, 씌우지 않은 것 75회, 150회를 시행하여 비교하였고 3개 마스크에 총 450회를 시행하였다. Results: 마스크 A (반면형)는 예상과는 다르게 마스크 커버가 있는 경우가 없는 경우보다 FF값이 더 높게 나왔으며 (p<0.05), 마스크 B (1/4형)와 마스크 C (반면형)은 마스크 커버가 없는 경우가 있는 경우보다 FF가 높게 나왔다. 마스크 B는 마스크 커버와 관계없이 FF가 너무 낮아 밀착에 문제가 있다고 판단되었으며 반대로 마스크 C는 마스크 커버에 영향을 받았으나 FF가 매우 높게 나와 밀착에는 큰 문제가 없다고 판단되었다. Conclusions: 본 연구 결과는 마스크에 자신의 마스크 커버를 씌울 경우 밀착에 큰 영향은 없는 것으로 나타났으나 FF만 가지고 실험했기 때문에 제한적이며 실제 작업현장에서 밀착도에 영향을 주지 않는지를 결정하기 위해서는 작업장보호계수 (WPF)를 이용한 보다 많은 연구가 필요하다.
모바일 노드를 이용하여 넓은 범위를 센싱하기 위해서는 노드 배치의 균일성이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 빅 데이터 센싱을 위한 커버리지 문제에 대한 주제를 다룬다. 커버리지 문제에 관한 기존 연구에서는 넓은 범위를 센싱하기 위해 노드의 수가 충분히 많은 환경을 가정하였다. 하지만 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제는 노드들 간의 센싱 범위가 겹치는 범위를 최소화하기 위해 노드들 간의 거리가 충분히 멀어야 한다. 따라서 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제를 정의하고 중앙 중재자 없이 자가 조직의 방식에 의한 해결 방안을 제시한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식은 커버리지 영역과 에너지 소비 관점에서 효율적임을 보인다.
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.
무선 센서 네트워크에는 한정된 배터리 자원과 네트워크의 라이프타임(lifetime)으로 인해 멀티레벨 커버리지 문제가 이슈가 되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구에서는 멀티레벨 커버리지 문제를 해결할 때 센싱 범위는 고정적이며 변경할 수 없음을 가정하고 있으며, 이로 인해 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계에 대해서 고려하고 않고 있다. 본 연구에서는 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계를 이용하여 유동 센싱 범위(DSR, Dynamic Sensing Range) 배치에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 실세계에서 센서를 배치할 때 발생하는 최적화 문제인 최대 커버리지 센서 배치 문제를 정의하고 문제의 해 공간의 특성을 분석하였다. 또한 최대 커버리지 센서 배치 문제의 좋은 해를 얻기 위해 유전 알고리즘을 설계하고 그 우수성을 비교 실험을 통해 보였다. 이 문제에 유전 알고리즘을 적용할 때 중요하게 고려되어야 할 부분은 평가 함수를 어떻게 구현하느냐 인데 몬테카를로법을 통해 해결할 수 있었다. 유전 알고리즘의 몬테카를로법을 이용한 평가 부분에서 샘플 생성 횟수를 조절함으로써 동일한 성능을 내면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다.
설비입지문제는 고객에게 좋은 서비스를 제공하면서 전체 비용을 최소화하는 의사결정을 요구한다. 본 논문은 제한된 총 투자 비용 하에서 최대의 서비스 수준을 달성하기 위하여 고정비를 가지는 설비의 입지를 결정하는 문제에 관한 것이다. 이 문제에 대해 수리 모형을 제시하고, 라그랑지안 기법을 이용한 발견적 기법을 통하여 해를 구하였다. 문제의 상한(Upper Bound)은 서브그래디언트(Subgradient) 최적화 기법을 사용하여 구하였고, 하한(Lower Bound)을 구하기 위하여 커팅(Cutting) 알고리즘이라는 새로운 기법을 개발하여 적용하였다. 임의로 생성된 데이터를 이용하여 비용과 커버 가능거리라는 두 가지 관점에서 실험을 하고 제안된 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다.
집합 커버링 문제는 대표적인 조합 최적화 문제들 중 하나로서 n개의 열로부터 일부를 선택하여 m개의 행을 커버하되 비용을 최소화하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 집합 커버링 문제를 해결하기 위한 정수 계획법 기반 지역 탐색의 적용 방안을 제시하고 있다. 정수계획법 기반 지역 탐색은 이웃해를 탐색하여 현재해를 반복적으로 개선하는 지역 탐색 기법의 일종으로서 이웃해를 생성하기 위한 알고리즘으로 정수계획법을 사용한다. 본 논문에서 제시한 기법의 효과를 검증하기 위해 OR-Library의 테스트 데이터를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모든 테스트 데이터에 있어서 정수계획법 기반 지역 탐색을 통해 지금까지 알려진 가장 좋은 해를 탐색할 수 있었다. 특히 4개의 테스트 데이터에 대해서는 지금까지 알려진 가장 좋은 해보다 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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