• 제목/요약/키워드: 탐색비용

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망간단괴 수송선의 최적화와 경제성 평가에 관한 연구 (A Study on Optimization of Manganese Nodule Carrier and its Economic Evaluation)

  • 박재형;윤길수
    • 한국해양공학회:학술대회논문집
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    • 한국해양공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.40-44
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    • 2002
  • 선박 설계시 최적화에 있어 종래에는 Random search Parametric study, Hook&Jeeves Method등이 사용되어져 왔으나 1960년대 Genetic algorithm이 소개되고 꾸준히 발전함과 함께 선박 설계에서도 Genetic algorithm이 사용되기 시작하였다. 본 논문에서는 이러한 Genetic algorithm 중 Simple Genetic algorithm(SGA), Micro Genetic algorithm(MGA), Threshold Genetic algorithm(TGA), Hybrid Genetic algorithm(HGA)을 선박 설계에 적용하여 그 성능을 비교 검토해 보았다. MGA는 계산 부담을 줄이기 위해 작은 개체로 효율적인 탐색을 하며, TGA는 local optimum에서 쉽게 벗어나게 할 수 있는 특징이 있다. HGA는 Hook&Jeeves Method를 Genetic algorithm과 병합되어 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서 망간단괴 수송선의 경제성을 평가한다. 평가 방법은 연간 300만톤을 생산한다고 가정하여 연간 운송 용적을 동호제약으로 해서 최적화를 한 뒤, 이를 이용하여 몇가지 Case로 나누어서 초기 자본, 연간 비용, 20년간 총 비용을 계산하여 가장 경제적인 선박을 선택한다.

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맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘의 설계 및 성능평가 (Design and Performance Analysis of MapReduce-based kNN join Query Processing Algorithm)

  • 김태훈;이현조;장재우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.733-736
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    • 2014
  • 최근 대용량 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석 기법이 활발히 연구되고 있다. 대표적인 기법으로는 맵리듀스 환경에서 보로노이 다이어그램을 이용한 k 최근접점 조인(VkNN-join) 알고리즘이 존재한다. VkNN-join 알고리즘은 부분집합 Ri에 연관된 부분집합 Sj만을 후보탐색 영역으로 선정하여 질의를 처리하기 때문에 질의처리 시간을 감소시킨다. 그러나 VkNN-join은 색인 구축 비용이 높으며, kNN 연산 오버헤드가 큰 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시드 기반의 동적 분할을 통해 색인구조 구축비용을 감소시킨다. 또한 시드 간 평균 거리를 기반으로 후보 영역을 선정함으로써, 연산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러, 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 우수함을 나타낸다.

플래시 SSD에서 B-Tree 인덱스 재 구축 기법 성능 분석 (Performance Evaluation of B-Tree Index Re-creating and Compacting Operations on Flash SSD)

  • 박양훈;김재명;이상원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.207-209
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    • 2012
  • B-Tree 인덱스는 삭제된 레코드에 대해 삭제 표시만을 하고, 기존 레코드를 재 조정하지 않아 인덱스가 너무 커지거나 빈 공간이 많이지는 경우, 인덱스 재 생성이나 압축이 필요하다. 플래시 SSD는 하드디스크와 다른 성능 특성을 가지므로 인덱스의 재 생성하는 비용 및 효과가 서로 다르다. 직관적으로 플래시 SSD는 랜덤 읽기 성능이 우수하므로 인덱스를 조정 할 필요가 적다고 생각할 수 있다. 이 논문에서는 상용 DBMS를 이용하여 인덱스를 재 생성 및 압축하고, 전후의 인덱스 탐색 비용을 비교한다.

GIS상에서 누수탐지를 위한 공간데이터베이스의 설계 (Design of the Spatial Database for Water Leakage Detection on GIS)

  • 오영훈;홍인식
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.604-607
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    • 2004
  • 한국의 수자원은 연간 강수량이 세계 평균보다 1.3배나 많음에도 불구하고 높은 인구밀도와 지형적 조건, 관수시설 및 물에 대한 인식 부족으로 물 부족 현상이 현실로 다가오고 있다. 또한 많은양의 정수된 물이 송수과정에서 땅속에서 새어나가고 있다. 그러나 현재의 누수탐지 방법으로는 정확한 누수의 위치를 찾기 어렵고, 많은 비용을 투입하고 있지만 현실적인 제약사항이 많아 그 효과는 기대치에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 TBR(Time Domain Reflectometer)을 이용한 누수탐지 기법으로 탐색한 누수위치 및 파이프 정보를 실시간으로 모니터링하여 빠른 복구를 가능하게 하고, 누수 비용을 줄일 수 있는 누수탐지 지리정보시스뎀(Geographic Information System)을 구축하였고, 누수탐지와 지리정보시스템의 모니터링 효율성을 높이기 위한 공간데이터베이스의 설계에 대하여 기술하였다. 또한 독립적인 형식으로 공간데이터베이스를 구축하여 서비스를 제공하는 기존 GIS들 사이에 다양한 종류의 지리정보를 효율적으로 활용하기 위해 OGC에서 제안한 GML(Geography Markup Language) 문서로의 변환에 관한 가능성을 검증하였다.

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거리 기반 색인에서 데이터 분포 및 질의 처리 비용을 이용한 k-최근접 질의 최적화 기법 (k-Nearest Neighbor Query Optimization Scheme Using Data Distributions and Query Processing Costs in Distance Based Indexing)

  • 최도진;이현병;김연동;위지원;박송희;임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.443-444
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    • 2019
  • 효율적인 이미지 검색을 위해 고차원 데이터 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 거리 기반 색인 구조는 다차원 데이터를 색인하는데 자주 활용되는데, k-최근접 질의 처리에서 초기 탐색 범위를 전체 영역의 1%만으로 결정한다. 본 논문에서는 거리 기반 색인구조에서 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 분포 기반의 최적화 및 질의 처리 비용 기반 최적화 기법을 제안한다.

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인공지능 플랫폼의 지각된 가치에 영향을 미치는 요인 연구 - 신약 연구 분야를 중심으로 (A Study on the Factors Influencing the Perceived Value of Artificial Intelligence Platform - Focusing on Drug Discovery Fields)

  • 김영대;이원석;김지영;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.245-248
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    • 2021
  • 전통적인 신약개발은 평균 15년, 2~3조원의 비용이 소요되나 투자 대비 생산성이 지속적으로 감소하고 있어 패러다임 전환이 절실한 상황이다. 인공지능 기술을 활용하면 기간과 비용의 절감효과와 신약 후보물질 탐색의 성공확률이 높아질 것을 기대할 수 있다. 본 연구는 신약 연구 분야를 중심으로 인공지능 플랫폼 도입에 있어서 플랫폼의 가치에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 수용 및 확산을 촉진하는데 필요한 시사점을 도출하고자 한다.

문법 오류 교정을 위한 적대적 학습 방법 (Adversarial Training for Grammatical Error Correction)

  • 권순철;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.446-449
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    • 2020
  • 최근 성공적인 문법 오류 교정 연구들에는 복잡한 인공신경망 모델이 사용되고 있다. 그러나 이러한 모델을 훈련할 수 있는 공개 데이터는 필요에 비해 부족하여 과적합 문제를 일으킨다. 이 논문에서는 적대적 훈련 방법을 적용해 문법 오류 교정 분야의 과적합 문제를 해결하는 방법을 탐색한다. 모델의 비용을 증가시키는 경사를 이용한 fast gradient sign method(FGSM)와, 인공신경망을 이용해 모델의 비용을 증가시키기 위한 변동을 학습하는 learned perturbation method(LPM)가 실험되었다. 실험 결과, LPM은 모델 훈련에 효과가 없었으나, FGSM은 적대적 훈련을 사용하지 않은 모델보다 높은 F0.5 성능을 보이는 것이 확인되었다.

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내포 결과를 이용한 복합 웹 서비스 실행의 비용 기반 최적화 (Cost-based Optimization of Composite Web Service Executions Using Intensional Results)

  • 박창섭
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권7호
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    • pp.715-726
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    • 2006
  • 웹 서비스는 인터넷 상에 분산되어 있는 이질적인 응용들 사이의 연동 및 통합을 위한 표준화된 수단을 제공한다. 본 논문에서는 계층적인 연동 관계가 존재하는 복합 웹 서비스들에 대해 서비스 결과로 전달되는 내포 데이타를 활용하여 웹 서비스들의 호출 및 복귀 작업을 서버 및 통신 비용에 따라 효과적으로 분산 수행함으로써 웹 서비스 시스템의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 내포 결과를 이용한 적법한 웹 서비스 호출 실행 계획 및 이에 대한 비용 기반 최적화 문제를 정의하고, 최적 호출 실행 계획을 찾기 위한 휴리스틱 탐색 방법과 효율적으로 수행될 수 있는 그리디 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안한 그리디 알고리즘은 빠른 시간 내에 최적 해에 가까운 효율적인 호출 실행 계획을 생성하며, 복잡한 웹 서비스 연동 관계에 대해서 우수한 확장성을 보였다.

대화형 광선 추적법을 위한 그림자 컬링 알고리즘 (A Shadow Culling Algorithm for Interactive Ray Tracing)

  • 나재호;박우찬;한탁돈
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.179-189
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    • 2009
  • 본 논문은 대화형 광선 추적법에서 사용 가능한 새로운 그림자 컬링 알고리즘을 제안한다. 본 접근 방법은 그림자 자료 구조의 구축에 의한 전처리 방법 대신 프레임 간의 일관성을 이용하므로 동적 장면 상에서의 광선 추적법 처리에 적합하다. 본 알고리즘에서 그림자 계산 결과는 각각의 프리미티브 상에 저장이 되며 이 결과는 다음 프레임에 다시 사용된다. 또한 본 논문은 새로운 차폐 검사 방법을 제안한다. 이는 본 컬링 알고리즘에서 생길 수 있는 그림자 오류를 보정하며, 낮은 추가 비용을 요구한다. 실험 결과, 본 그림자 컬링 알고리즘은 7-19%의 탐색 비용 감소와 9-24%의 교차 비용 감소를 가져오는 것으로 나타났다.

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미국 소비자들이 지각만 온라인 쇼핑속성과 구매의도와의 관계 (The Relationship between Online Shopping Attributes and Purchase Intention among American Consumers)

  • Kim, Eun-Young;Kim, Youn-Kyung
    • 대한가정학회지
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    • 제40권12호
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    • pp.63-83
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    • 2002
  • 본 연구는 미국 소비자들이 지각한 온라인 쇼핑속성에 대한 차원을 밝히고. 온라인 속성에 대한 중요성과 상품범주별 구매의도와의 관계를 밝혀 상품범주별 마케팅 전략과 인터넷 소비자 관리 및 교육 프로그램 개발에 기여하고자 하였다. 조사대상자는 가정에서 인터넷을 사용하고 있는 미국 소비자 303 명으로 구성되었으며, 질문지법에 의해 자료 수집되었다. 자료분석을 위해 탐색적 요인분석을 실행하였고, LISREL8에 의해 측정모델과 구조적 관계 모델을 동시에 검증하였다. 자료 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자가 지각한 온라인 쇼핑에 대한 속성은 거래 및 비용, 사이트 디자인, 구매유인 프로그램, 상호 관계성의 4개 차원으로 분류되었다. 둘째, 온라인 상품은 구매의도에 따라 인지적 상품, 경험적 상품, 서비스 3개 범주로 분류되었다. 셋째, 지각된 온라인 쇼핑속성의 중요도와 각상품군 구매의도와의 구조적 관계모델을 추정한 결과,“거래 및 비용”은 3개의 상품군에 대한 구매의도에 모두 유의한 영향을 주었으며,“구매유인 프로그램”은 경험적 상품과 서비스에 대한 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 따라서, 소비자들에게 중요하게 지각되는 인터넷 특정 속성 즉, 보완, 배달 및 비용을 초점으로한 상품범주별 차별화된 이점을 제시하여 효과적인 마케팅 전략을 수립해야 할 것이다. 또한, 전자 상거래와 관련 보완, 환불정책 등에 관한 소비자 교육과 보호법이 요구되고 있다.