• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.954-957
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• 2013

고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-103
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• 2007

본 논문은 최적 탐색 알고리즘중의 하나인 실수 표현 진화 알고리즘에 자가 적용 세대차 조절을 이용하여 보다 빠른 연산으로 우수해에 접근하기 위한 새로운 방식을 소개한다. 알고리즘의 성능에 영향을 끼치는 진화 속도를 기존 진화 방식과 유전연산자의 수정을 통해 조절하여 탐색 성능을 개선 한다. 조기 수렴의 방지 및 탐색성능의 향상을 위하여 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하고, 유전 연산자에 의하여 생성된 자손의 대치확률에 따라서 자손의 생성범위를 자가 적응적으로 조절하여, 보다 적은 계산량으로 전역 최적화를 찾고자 한다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘, CMA-ES 그리고 DE 등과 성능을 비교하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1468-1478
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• 1998

분산 시스템에서 부하 균형의 목적은 한 프로세서로부터 다른 프로세서로 적절히 전송함으로서 전체 시스템의 성능을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 수행 주기성과 탐색 한계를 이용한 제한된 부하균형 기법을 제안하였다. 본 알고리즘은 시스템에 있는 각 노드의 최신 상태를 기록하기 위해 탐색 과정에서 수집된 정보를 사용한다. 이러한 정보는 판단할 수 있어 무차별하게 탐색하는 것을 방지한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 주기성 부하균형 알고리즘은 평균응답시간을 단축시킨다는 것과 성능이 수행 주기에 의존함을 발견하였다. 따라서, 훌륭한 수행 주기는 낮은 평균 응답시간과 부하 이주를 위한 적당한 노드가 존재한다면 그 노드를 발견할 높은 확률을 제공한다는 결론을 내렸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.454-456
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• 2001

일반적으로 확률에 기반한 연산자를 사용하는 진회연산(EC)은 전역 탐색에는 효율적이나 국소 탐색에는 그렇지 못하다. 이러한 문제점은 대화형 진회연산(IEC)에서 더욱 심각해지는데, 이는 개체들을 사용자가 직접 평가하는데 따른 세대 길이의 제한이 있기 때문이다. 본 논문에서는 HCI 분야에서 잘 알려져 있는 직접조작 방법(Direct Manipulation : DM)을 적용하여 이것을 해결하는 방법을 제안한다. 각각의 개체들에 대한 인터페이스 진화 연산자를 사용하는 대신 지적조작을 사용함으로써 사용자는 개체의 진화에 직접 개입할 수 있고, 이를 통해 진화연산자를 사용하는 전역 탐색 능력은 그래도 유지한 채 대화형 진화연산의 단점을 극복할 수 있다. 이러한 직접조작 개념을 대화형GA에 기반한 패션 디자인 시스템에 적용하였고 이러한 응용이 효과적이었음을 실험을 통해 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.215-216
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• 2011

본 논문은 비디오 압축 알고리즘 중 움직임 예측에 해당하는 논문이다. 이와 관련하여 FS와 같은 PSNR을 유지하면서 계산량을 줄이는 SEA, MSEA 알고리즘이 제안되었다. 본 논문은 SEA 와 MSEA와 같은 알고리즘에서 이전블록의 sumnorm을 가지고 현재블록의 합과 차이를 구하여서 낮은 순으로 탐색 지점을 탐색하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 SADmin을 빨리 찾게 되서 후보 탐색지점들을 높은 확률로 제거함으로써 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.469-474
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• 2010

본 연구에서는 보건기관이 효율적으로 고혈압 관리 대상자를 탐색하고, 고혈압 관련 요인에 대한 지식을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 고혈압 고위험군 추정 모형 및 우선 사업 대상자 탐색 모형을 제안한다. 특히, 대용량 데이터 처리 및 실시간 시스템 운영, 외부 환경 변화를 고려한 자동 학습과 같은 현실적인 제약 조건을 해결하는 모형을 개발하는 것을 주 목표로 한다. 지역 보건소에서 수집된 의료 데이터를 이용하여 최적의 파라미터 값을 설정한 고혈압 고위험군 탐색 모형을 도출하였으며, 모형의 검증을 위하여 고혈압 환자정보로 구성된 평가용 데이터를 사용하여 고혈압 자연 발병률 대비 약 2배 수준으로 향상된 고혈압 환자 예측 정확도가 얻어지는 것을 확인하였다. 시스템 운영과 유비보수 측면에서 현실적으로 중요한 문제인 대용량 데이터 처리 및 외부 환경 변화에 강인한 자동학습 이슈를 해결하기 위한 방안에 대해서도 설명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.823-825
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• 2003

시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.850-853
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• 2018

본 논문에서는 허프만 코드의 효율적인 복호화를 위하여 균형이진 트리와 정규 허프만 트리를 이용한 복호화 방법을 제안하였다. 균형이진 트리 방식은 트리의 높이를 낮추고 이진탐색이 가능하도록 하여 검색횟수를 줄일 수 있었지만 심벌의 발생확률이 아니라 코드의 크기에 트리를 만드는 것이 단점이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 트리의 레벨 마다 심벌의 발생확률에 따른 균형이진 트리를 구성하고 이진탐색을 레벨 별로 수행하였다. 최상위 레벨부터 순차적으로 검색을 하지 않고 코드가 있는 레벨을 찾아 검색하기 위하여 정규 허프만 트리를 사용하여 검색횟수를 최소화하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.112-114
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• 2006

최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.1-17
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• 2024

온라인 배너 광고 산업에서는 일반적으로 복수의 배너 대안이 제작된다. 이때 중요한 의사결정은 어떤 광고 배너 대안을 선택해서 고객에게 노출하느냐 하는 것이다. 각 배너 대안을 고객이 클릭할 확률을 미리 알 수 없기 때문에 경영자는 실험적으로 여러 대안을 노출한 후, 고객의 클릭 여부에 따라 각 대안의 클릭 확률을 추정하며 최적의 대안을 찾아야 하고 이것은 온라인 광고와 관련된 강화학습 프로세스이다. 이 과정에서의 주요 의사결정 문제는 축적된 추정 클릭 확률 지식을 이용해서 최적의 대안을 노출하는 활용 전략과, 잠재적으로 더 우수한 대안을 찾기 위해 새로운 대안을 시도해보는 탐색 전략의 최적 균형점을 찾는 것이다. 본 연구는 구전효과와 대안의 수가 이러한 최적 탐색-활용 전략에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 고객이 노출된 배너를 클릭하는 경우 관련 제품을 주위에 홍보하는 과정을 통해 광고 배너의 클릭률이 높아지는 구전효과를 온라인 광고 관련 강화학습에 추가하여 구현한 것이다. 분석을 위해 Multi-Armed Bandit 모형을 이용한 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 분석 결과, 구전효과의 크기가 커지고 배너 대안의 수가 적을수록 광고 강화학습의 최적 탐색 수준이 높아지는 것이 관측되었다. 이는 구전효과에 의해 고객이 광고 배너를 클릭할 확률이 증가함에 따라 기존에 축적했던 추정 클릭률 지식의 가치가 낮아지고, 따라서 새로운 대안을 탐색하는 것의 가치가 증가하기 때문으로 분석되었다. 또한 광고 대안의 수가 작을 경우에는 구전효과 크기가 커질 때 최적 탐색 수준이 더 큰 폭으로 증가하는 경향을 발견하였다. 최근 온라인 구전으로 인해 구전효과의 영향이 커지는 시점에서 본 연구는 의미 있는 시사점을 제공한다.