• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.83-90
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• 2020

프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.525-534
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• 2005

본 논문은 무선 센서 네트워크에 있어서 궤도 기반 매취메이킹 서비스를 위한 질의 이탈 및 이의 방지에 관한 것이다. 이러한 문제는 정보 구독 궤도를 따라 전파되는 질의가 정보 발간 궤도와 기하학적으로는 겹침에도 불구하고 정보를 획득하지 못할 때 발생한다 이에 따라 질의를 재 제출하거나 새로운 구독 궤도를 시작함으로 인한 시간 지연이 초래되어 최악에는, 궤도내의 루핑이나 네트워크 전체로의 메시지 범람을 야기한다. 이 문제를 정형적으로 다루고 그 해결책을 제시한다. 먼저, 노드들이 존재하는 영역을 논리적으로 작은 그리드들로 분할하고, 그리드 기반 멀티캐스트 다음-흡 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 궤도 설정을 직선형태로 유지하도록 시도함은 물론 수신 노드들의 분포 및 틈새 없는 그리드 단위의 멀티캐스트를 고려한다 이러한 알고리즘에 의거하여 정보 발간 및 구독을 시행하는 경우 질의 이탈이 궁극적으로 방지됨을 증명한다. 제안 알고리즘이 탐욕적 송출과 같은 비 그리드 기반 알고리즘과 GAE와 같은 고정 크기의 그리드 접근법 보다 이웃 노드들의 전력을 더 적게 소모함을 알 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.209-214
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• 2020

동등분할 문제(EPP)는 학생이 특정 분야에 대한 경험 유무인 [0/1]이진수 형태를 갖는 경우와 [1,2,3,4,5]와 같은 정수형의 기량 수준을 갖고 있는 문제로 분류된다. 이진수형 EPP에 대해서는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있다. 반면에, 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해서는 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 아직까지는 메타휴리스틱의 일종인 타부탐색법만이 알려져 있는 난제이다. 본 논문은 NP-난제인 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 분야의 기량 수준별 빈도수 내림차순으로 그룹 수를 충족하는 하한치(LB)를 구하고, LB 이상인 기량수준을 가진 학생들을 각 그룹 상자에 우선하여 채우고, LB 이하 기량수준을 가진 학생들을 추가로 각 상자에 배분하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 타부탐색법으로 구한 결과를 개선하는 효과도 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제5권3호
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• pp.27-45
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• 2010

인터넷 기반 멀티캐스트는 일대다 또는 다대다 통신을 위한 차세대 중요한 서비스로 주목 받고 있다. 멀티캐스트는 네트워크 또는 애플리케이션 레벨에서 서비스할 수 있다. IP 멀티캐스트는 소스노드에서 라우터로 데이터그램을 보내면 라우터가 이를 복제하여 수신노드들에게 전달해 주는 네트워크레벨 서비스로 네트워크 자원을 효율적 사용할 수 있다. 그러나 네트워크에 IP 멀티캐스트 라우터가 설치되어야 하는 등 여러 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 대안으로 애플리케이션 레벨에서의 오버레이 멀티캐스트가 주목 받고 있다. 오버레이 멀티캐스트는 종단 호스트가 라우터 처럼 동작하는 것으로 비록 IP 멀티캐스트에 비해서 링크 사용율과 지연값이 높아질 수 있지만, IP멀티캐스트의 현실적인 적용의 어려움을 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구는 완전 연결된 네트워크에서 탐욕 알고리즘을 이용하여 MDST(소스 노드에서 다른 모든 각각의 노드까지 최단 경로를 갖는 신장트리)와 MST(네트워크 상의 모든 링크에 주어진 가중치의 합이 최소가 되는 신장트리)를 목적으로 하는 오베레이 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제안하고, 실험에 의해 MDST와 MST를 비교 분석 하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.39-47
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• 2020

본 논문은 추가 비용 없이 전기자동차(EV) 주행 범위를 확장하기 위해 에너지 효율적인 전기자동차 주행 프로파일을 도출하는 새로운 시스템 수준의 프레임 워크를 소개한다. 이 논문은 먼저 운전 차량에 작용하는 힘과 모터 효율을 고려한 전기차 파워 트레인 모델을 구현한 후, 경로에 의해 정의된 주행 임무에 대한 최소 에너지 주행 프로파일을 도출한다. 이를 위해서 본 프레임워크는 먼저 최적화 문제를 공식화하고, 가중치 계수를 이용한 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 에너지 소비와 운전 시간을 모두 최소화하는 주행 프로파일을 도출한다. 본 논문은 주행 시간 제약을 만족시키기 위한 다양한 가중치 계수 도출 방법을 소개한다. 시뮬레이션 결과, 제안 된 스케일링 알고리즘의 연산시간이 이진 검색 알고리즘 및 탐욕 알고리즘보다 각각 34 % 및 50 % 더 작음을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.33-41
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• 2021

본 논문은 NP-난제로 알려진 능력한정 최소신장트리 문제(CMST)의 해를 다항시간으로 찾을 수 있는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안하였다. CMST는 다항시간으로 해를 구하는 방법인 EW 알고리즘의 성능이 좋지 않아 컴퓨터 프로그램의 도움을 받는 메타휴리스틱 기법들을 적용하고 있다. 그러나 메타휴리스틱 기법들도 최적 해를 찾지 못하는 성능의 한계를 보였다. 본 논문에서는 컴퓨터 도움 없이 시각적으로 손으로 CMST의 해를 찾는 규칙을 제시하였다. 제안된 방법은 먼저 MST를 작도하고, MST로부터 초기 CMST의 실현 가능 해를 구하고, CMST의 해를 개선하기 위해 서브트리의 게이트들이 근 노드에 보다 근접하도록 설정하는 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 OR-LIB의 10개 데이터, Q=3,5,10의 30개 경우에 대해 적용한 결과 최상의 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.27-33
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• 2019

공급지(s)에서 수요지(t)로 흐르는 복잡한 망에서 망의 최대 흐름을 결정하는 최소절단 면을 찾는 최소절단 문제는 난제로 알려져 있다. 이에 대해 증대경로 알고리즘은 증대경로를 갖는 단일 경로로 분할하여 병목 지점(간선)을 찾는 방식을 채택하고 있으나 최소절단면을 추가적으로 결정해야만 한다. 본 논문에서는 프로스포츠계에서 적용되고 있는 자유계약제 방식을 적용하여, 정점 수 n에 대해 수행 복잡도가 O(n)인 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 자유계약 방식은 $v{\in}V{\backslash}\{s,t\}$정점들 중에서 $N_G(S),N_G(T)$정점들을 자유계약 선수라고 가정하고, 이 선수들의 연봉이 보다 상승하는 팀으로 이적하는 방식을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 망 형태에 적용한 결과, 모든 망에서 최소절단 치 뿐 아니라 망에 존재하는 모든 최소절단 들을 찾을 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.171-175
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• 2014

NP-완전인 상자 포장 문제의 일종인 사탕수수 설탕 생산 문제에 대해, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 사탕수수 설탕 생산 문제는 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙이 존재한다는 가정하에, 최대 손실량을 가진 로트를 우선 생산하는 탐욕 규칙인 O(mlogm)의 다항시간 복잡도로 해를 구할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 설탕 함유량 손실 기울기를 내림차순으로 정렬한 후, 해당 슬롯 생산능력의 로트들을 선택하는 방법과 해당 슬롯에서 수명을 다하는 로트들과 마지막으로 선택된 로트들과 교환하는 방법을 적용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 사탕수수 설탕 생산 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(mlogm) 으로 단축시키면서도 보다 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.409-422
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• 2006

데이타 스트림에 대한 다중 연속 질의들 사이에는 질의들의 윈도우 중첩 및 주기적 실행 간격으로 인해 재사용이 가능한 중간 결과들이 다수 생길 수 있다. 본 논문은 다중 연속 질의들을 위한 전체 실행 계획을 구성하기 위해, 효율적인 탐욕 기반의 경험적 알고리즘인 GAGPC를 제안한다. 제안한 GAGPC 알고리즘은 질의들의 전체 실행 사이클을 결정하고 관련된 실행 시점들의 최대 집합인 SRP를 찾는다. 다음, 각 SRP에서 실행될 질의들이 가장 높은 이익을 갖는 공통의 조인 부분들을 공유하도록 전체 실행 계획을 구성한다. 본 논문은 공통된 질의 부분의 존재뿐만 아니라 그것과 관련된 중첩된 윈도우 크기에 따라 통일한 연속 질의라 하더라도 최상의 질의 계획아 바뀔 수 있다는 점을 제시한다. 또한 기존 연구와는 달리, 윈도우가 부분 또는 전체적으로 중첩될 수 있으므로 중간 결과의 전체뿐만 아니라 일부도 재 사용할 것을 반영한다. 마지막으로, 본 논문은 GAGPC의 유효성을 위한 시뮬레이션 결과를 제시한다.