Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.187-189
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2003
분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.241-243
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2004
실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.
XML은 Web에서 운영되는 모든 데이터 표현에 대한 표준이다. 여러 웹 소스들로부터 이질적인 데이터를 XML 데이터로 통합할 수 있다. 많은 연구자들이 XML처리에 대한 연구를 해 왔다. 이러한 연구의 집합체로서, 우리는 XML 데이터의 효율적인 저장, 추출, 질의, 웹 환경에서의 응용을 위한 기반 시스템인 XWEET를 제안, 구현하였다. XWEET는 XML 데이터의 표현을 위해 XDM이라는 데이터 모델을 사용하였으며, XML 데이터의 저장을 위해 PDM을, 이질적인 정보 소스로부터의 데이터 통합을 위해 Wrapper와 XWS를, 서로 다른 XML 문서 형식의 통합된 표현을 위해 XSI를 제공한다. 이렇게 통합, 저장된 데이터는 XML/QL 형식의 질의를 통해 접근되며, XQP는 제공되는 질의를 처리한다. 또한, 사용자들은 웹 환경에서 수행괴는 응용을 작성할 수 있는 기반을 제공받는다. WPG와 HTML/XML Template는 웹 응용의 수행 결과를 정의된 HTML이나 XML로 생성하도록 해 주며, WebTP는 웹기반 워크플로우를 위한 기반 기능을 제공한다.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.2
no.1
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pp.90-100
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1999
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
본 연구에서는 카오스 스크류에 대해 비선형 동력학적 모델을 도입하여 카오스가 일어나는 경로를 밝히고 이를 수치적으로 증명하였다. 배리어가 계속존재하는 경우를 적분 가능계로 정의하고 공간주기적 상공간에서 두 개의 호모클리닉 궤도를 포함하는 원환체를 적분가능계의 모델로 도입하였다. 주기적으로 삽입된 배리어 없는 영역을 교란 으로 취급하 여 해 사상을 도입하여 면적 보존의 포인카레 단면을 정의 하였다. 호모클리닉 궤도가 깨어 져 칸토로 집합을 이룸을 설명했고 내부의 원환체는 공진띠와 KAM띠를 이루며 혼합을 방 해함을 설명했다. 다변유한요소를 이용한 완전 3차원수치해석을 통해 회전수 x/3에 해당하 는 공진띠의 존재를 보이고 교란이 큰 경우에는 거의 모든 영역이 무작위적인 혼합을 보여 주는 카오스 영역으로 바뀜을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.317-318
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2014
유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 게임에서의 경로찾기, 인공지능 및 레벨디자인 문제에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 퍼즐게임에서의 레벨디자인 문제의 해법으로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다. 본 논문에서 적용한 퍼즐게임은 주어진 그림에 도형 조각을 가능한 빠른 시간 내에 맞추는 게임으로, 스테이지가 진행됨에 따라 높은 난이도의 퍼즐이 나타나도록 하는 것이 중요하다. 제안된 알고리즘을 통해 퍼즐게임의 유의미한 레벨 조절이 가능함을 확인할 수 있었다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.1
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pp.87-92
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2002
Placement is an important step in the physical design of VLSI circuits. It is the problem of placing a set of circuit modules on a chip to optimize the circuit performance. The most popular algorithms for placement include the cluster growth, simulated annealing and integer linear programming. In this paper we propose a stochastic evolution algorithm searching solution space for the placement problem, and then compare it with simulated annealing by analyzing the results of each implementation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.3
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pp.42-48
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2002
Placement is an important step in the physical design of VLSI circuits. It is the problem of placing a set of circuit modules on a chip to optimize the circuit performance. The most popular algorithms for placement include the cluster growth, simulated annealing and integer linear programming. In this paper we propose a genetic algorithm searching solution space for the placement problem, and then compare it with simulated annealing by analyzing the results of each implementation.
Hong, Ari;Lee, Ho Min;Choi, Young Hwan;Choi, Ji Ho;Kim, Joong Hoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.521-521
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2016
상수도 관망은 수원에서 수요절점까지 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 수리학적 제한조건 (절점의 수압, 관로의 유속)을 만족하는 범위에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻는 것으로 Savic and Walters (1997)는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithms, Holland 1975)을 적용한 상수도 관망 설계 프로그램인 GANET를 제안하였고, Maier et al. (1996)은 개미군집알고리즘 (Ant Colony Optimization Algorithm, Dorigo et al. 1996)을 상수도 관망 최적설계에 적용한 후 그 결과가 유전 알고리즘에 비해 우수함을 증명하는 등 상수도 관망 최적설계에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 유전알고리즘은 선택, 교차, 돌연변이의 반복계산 과정을 통하여 최적해를 찾는 최적화 기법이다. 이 과정에서 결정변수는 유전자 (Gene)의 집합으로 표현되며, 염색체 (Chromosome) 내에서 근접한 유전 인자들은 일종의 Building Block을 형성하게 된다. Building Block은 좋은 해를 갖는 유전 인자를 높은 확률로 보관하여 지역해에 빠질 가능성을 줄이는 반면, 유전형 (Genotype)이 표현형 (Phenotype)을 충분히 모방하여 표현하지 못한 경우 오히려 최적해의 탐색을 방해할 수 있다는 한계점을 갖는다. 유전 알고리즘을 상수도 관망 최적설계에 적용하였을 때에도 이 한계점은 여실히 드러난다. 관로의 관경을 결정변수로 설정한 후 유전형으로 표현하였을 때, 관망도 상에서 근접하지 않은 두 관로가 염색체 내에서 연속으로 나열된다면 두 관로 간의 연관성이 실제보다 크게 고려되기 때문이다. 한편, 하모니써치 (Harmony Search, Geem et al. 2001) 알고리즘은 즉흥 연주 (Improvisation)를 통해 최상의 화음을 만들어내는 현상으로부터 착안하여 만들어진 최적화기법으로 연산 기법은 무작위선택, 기억회상, 피치조정 등으로 구성되어 있으며, 결정변수에 해당하는 연주자가 독립적으로 행동하며 해를 탐색한다는 점에서 유전알고리즘과 큰 차이를 갖는다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 Building Block에 의해 발생하는 오류를 개선하고자, 상수도 관망 최적설계 연구에 많이 사용되는 Hanoi 관망 (Fujiwara and Khang 1990) 관로의 정렬 순서를 여러 가지 기준으로 설정하여 관망데이터를 구축한 후 하모니써치와 유전 알고리즘을 적용하여 최적화를 수행하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 유전 알고리즘과 달리 하모니써치 알고리즘의 경우, 관로의 나열 순서와 상관없이 우수한 최적해 탐색 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
3차원 물체표현은 컴퓨터 비젼 분야에서 중요한 역할을 차지하고 있다. 본 논문에서는 체적 표현법의 일종인 부품기반의 superquadric 모델을 통하여 3차원 기계 부품 물체를 표현하는 기법을 제안하였다. 이러한 부품기반의 superquadric 모델은 크기, 이동, 회전, 그리고 변형 등의 유한개의 계수들만을 가지고 다양한 3차원 체적소의 형상 표현이 가능하다는 장점이 있다. 따라서, superquadric 형상복구 과정을 통해서 이들 superquadric 계수들을 추출함으로써 3차원 단일 체적소 표현이 가능하다. 이때, 형상복구 과정의 입력은 3차원 거리 데이터로, 형상복구 과정은 3차원 nfcp를 이루는 각 체적소에 속하는 거리 데이터들을 입력으로하는 적합도 측정함수의 최소 자승법(LSM)에 의해 이루어진다. 이후에 3차원 물체 각 체적소에 해당하는 superquadric 계수들을 얻는다. 결과적으로 3차원 전체 물체에 해당하는 superquadric 모델은 이들 각 체적소에 해당하는 계수들의 집합으로 표현된다. 컴퓨터에서 합성한 합성영상과 실제 거리영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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