• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.823-832
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• 2011

본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 오버샘플링과 OFDM 시스템의 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 본 논문에서는 제안된 비용함수가 코사인 함수로 근사화 될 수 있음을 보였으며 코사인 함수의 기본적인 특성을 이용하여 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 폐쇄형(closed form) 추정 공식을 유도하였다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 제안된 방식은 탐색이 필요 없기 때문에 기존의 블라인드 ML 기법보다 계산량이 약 97% 감소하며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 기존의 ML 기법이나 MUSIC 방식보다 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2000-2007
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• 1999

최근, 정보네트워크의 놀랄만한 확장과 함께 분산데이터베이스가 부가통신망(Value Added Network)상에서 구현되는 사례가 늘고 있다. 분산데이터베이스는 지역적으로 분산된 업무 환경에서 중앙 집중식 구조에 비해 비용과 응답시간 면에서 큰 장점을 가진다. 그러나, 부적절한 설계는 불필요한 비용과 늦은 응답시간을 초래하게 된다. 분산데이터베이스 설계에서의 주요한 문제는 각 노드에서의 1) 적합한 컴퓨터의 선택과 2) 단편화된 데이터를 적합하게 할당하는 것이다. 따라서, 본 논문은 부가통신망상에서의 최적인 컴퓨터의 선택과 데이터의 할당에 관하여 논한다. 또한, 공식화된 수학 모델은 1) 운용비용과 2) 투자비용으로서 두 개의 목적함수를 포함하고 경험적 탐색법 중의 하나인 유전적 알고리즘의 설계를 통해 최적인 분산데이터베이스 설계를 위한 해들을 탐색한다. 끝으로 수치 예를 통해 각 성능을 평가할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.111-122
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• 1999

소화물 일관 운송 과정에서 발생하는 직접비용을 최소화하는 수리 모형과 해법이 제안되었다. 고려되는 비용으로는 화물 운송을 위한 차량 운행에 필요한 제반 비용인 링크 비용과 터미널에서 일어나는 하차, 분류, 재적 재등 하역 작업에서 발생하는 노드 비용을 감안하였고 총비용을 줄이기 위한 화물의 운송 경로가 모형의 결정변수이다. 해법으로는 최종해의 품질은 다소 미흡하나 계산 시간이 짧은 Steepest Descent Method와 최종해의 품질이 우수하나 계산 시간이 많이 소요되는 Simulated Annealing Method를 활용한 두개의 알고리즘이 고안되었다. 최적해를 찾아가기 위한 탐색의 출발점이 되는 초기해는 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 수정하여 찾는다. 예제를 통하여 알고리즘의 계산 과정을 설명하였고 제시된 두 방법의 최종해는 초기해에 비하여 비용 측면에서 각각 12%. 15%의 절감 효과가 있음을, 적재율 측면에서 초기해의 62.6%에서 각각 774%. 87.4% 향상됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.545-551
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• 2005

사기 검출의 주목적은 사기 거래로 인해 발생하는 손실을 최소화하는 것이다. 하지만, 사기 검출 문제의 특이한 속성, 즉 불균형하고 중첩이 심한 클래스 분포와 비균일한 오분류 비용으로 인해, 실제로 희망하는 거절율 동작 영역에서의 분류비용 측면의 최적 분류기를 생성하는 것이 용이하지 않다. 본 논문에서는, 특정 동작 영역에서의 분류기의 분류 비용을 정의하고, 진화 탐색을 이용하여 이를 직접적으로 최적화함으로써, 실제 신용카드 사기 검출에 적합한 분류기를 학습할 수 있는 비용 기반 학습 방법을 제시한다. 신용카드 거래 데이터를 사용한 실험을 통해, 제시한 방법이 타 학습 방법에 비해 비용에 민감한 분류기를 학습할 수 있는 효과적인 방법임을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.145-159
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• 1996

2차원의 공간모집단에서 모수를 추정하기 위하여 모집단내에서 존재하는 위치들간의 공간적 종속관계를 이용하여 표본단위를 관찰하는 적합탐색 관찰방법을 제안하고, 공간모집단에서 관심영역의 면적이나 비율을 추정하고자 할 때 적합탐색 관찰방법을 적용하여 얻은 추정량에 대하여 살펴본다. 각 표본점들 사이에 존재하는 공간종속관계를 이용한 적합탐색 관찰방법을 적용한다면 조사이전에 미리 정해지는 표본크기 n에 대하여 추출된 표본단위들을 모두 관찰하는 전통적인 표본설계에 비하여 보다 적은 수 $m(m \leq n)$개의 관찰로써 추정할 수 있을 것이다. 이로써 표본조사시 발생하는 비용과 시간 등의 절감효과가 기대되며, 추정하려는 관심영역의 형상에 대한 사전 정보가 존재하지 않더라도 적합탐색 관찰방법으로 그 형상을 파악할 수 있게 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.10-19
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• 2021

차량 간의 콘텐츠 공유를 위해서 Content-Centric Vehicular Network (CCVN)에 관한 연구가 진행되었다. CCNV에서 단일 홉 또는 다중 홉 기반의 기본의 콘텐츠 탐색 및 전달 기법들은 낮은 콘텐츠 탐색 확률과 높은 네트워크 트래픽 오버헤드를 가진다. 본 논문은 콘텐츠 탐색 확률을 높이고 네트워크 트래픽을 줄이기 위해 RSU를 활용한 콘텐츠 탐색 및 전송 기법을 제안한다. 제안 기법에서 RSU는 통신 범위 내에 속한 차량들의 이동성 정보를 이용하여 일정시간 간격으로 커뮤니케이션 트리를 구성한다. 커뮤니케이션 트리가 구성된 이후, RSU는 콘텐츠 요청 차량의 요청에 따라 후보 차량들 중에 최소 비용으로 콘텐츠를 제공할 수 있는 차량을 최적의 콘텐츠 제공 차량으로 선택한다. 선택된 콘텐츠 제공 차량은 구성된 커뮤니케이션 트리를 통해 콘텐츠 요청 차량에게 콘텐츠를 전송한다. 시뮬레이션 결과에서는 제안 기법이 기존 기법들보다 더 나은 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.13-21
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• 2014

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.9-15
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• 2007

본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.169-177
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• 2019

다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할거라 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.83-85
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• 2012

최근 스마트폰과 같은 모바일 단말기는 데이터 통신을 위해 3G, WiFi, WiBro, LTE 와 같은 다수의 네트워크 인터페이스를 가지고 있다. 또한 이와 같은 모바일 단말기는 대부분 배터리로 동작하기 때문에 에너지 효율성은 매우 중요한 요소이다. 따라서 해당 단말이 통신을 할 때, 주변 네트워크 환경에 따라 에너지, 통신비용 등을 고려하여 최적의 네트워크를 선택하여 사용할 수 있다. 이 때 주변 네트워크 환경에 따라 최적의 네트워크 인터페이스를 탐색하고 선택하는 것은 사용자의 명시적인 선택이나 주기적인 탐색 방법 등이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 탐색 주기에 따른 다중 네트워크 인터페이스 단말기의 에너지 효율성을 분석하고 효율적으로 네트워크 인터페이스를 선택하는 미들웨어의 프로토타입을 구현하고 평가하였다.