• 제목/요약/키워드: 휴리스틱평가

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실내 환경에서 위치 인식율을 고려한 AP 배치 기법의 모델링 및 성능 평가 (Modeling and Performance Evaluation of AP Deployment Schemes for Indoor Location-Awareness)

  • 김태훈;탁성우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.847-856
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    • 2013
  • 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 인식을 고려한 AP 배치 기법을 제안하고 성능평가를 수행하였다. 제안한 기법은 위치 인식율과 AP 기반 무선 네트워크의 성능 및 비용을 고려하여 근사 최적 AP 구성 형태를 생성하는 메타휴리스틱 알고리즘과 AP 배치 과정을 빠르게 수렴하게 하는 결정론적 알고리즘으로 구성된다. 실내 공간과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 제안한 AP 배치 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 제안한 기법은 빠른 시간 내에 우수한 결과를 생성하였다.

MMORPG의 재미 평가 모델에 관한 연구

  • 윤형섭
    • 한국게임학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.66-69
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    • 2009
  • 지속적인 성장을 거듭하고 있는 온라인 게임은 사회적 상호작용과 집단 경쟁 등 스탠드 얼론(stand alone) 게임에서는 느낄 수 없는 새로운 재미를 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 온라인 게임 플레이의 경험 중가장 핵심적인 주제인 재미에 대한 연구는 휴리스틱한(heuristic) 연구에 머물고 있다. 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하고, 게임플레이의 재미에 대한 과학적인 평가를 위해 MMORPG의 재미 평가 모델을 제시하고, 그 유용성을 검증하는 데 목적이 있다. 본 연구는 동기이론, 몰입(Flow) 이론, 기존의 문헌연구와 설문조사를 통하여 온라인 게임의 핵심적인 재미 요소를 도출하였다. 도출된 20여개 의 요인들을 매트릭스 분석을 통해 범주화하고, Ermi & Mayra(2005)의 게임플레이 경험 모델에 통합하였다. 다양하고 정성적인 평가기준을 체계화하기 위해 AHP(Analytical Hierarchy Process) 이론에 입각하여 감각적 재미, 도전적 재미, 상상적 재미, 사회적 상호작용의 재미의 4개 측면을 포함하는 계층분석도를 구성하였고, 게임업계 전문가들의 검토와 중요도 평가를 통해 MMORPG의 재미 평가 모델을 제안하였다. 제안된 모델에 의해 구성된 설문문항을 3개 MMORPG를 즐기고 있는 이용자 87명을 대상으로 평가한 결과, WOW, Aion, Lineage2순으로 각각 75.247점, 68.649점, 62.205점을 얻어냈다. 이러한 평가 결과는 현재 MMORPG 중에서 가장 높은 시장점유율과 매출 실적이 좋은 WOW를 가장 재미있는 게임으로 선정하였고, Aion과 Lineage2도 현재의 시장 점유율과 매출 실적과도 정확하게 일치하고 있다. 이러한 결과로 본 연구에서 제안된 MMORPG의 재미 평가 모델의 유효성이 검증되었다. 본 연구의 결과는 가장 재미있는 게임의 선정뿐만 아니라 각 게임의 재미 요소별 강약점을 분석하여, 왜 어떤 게임은 성공적이며, 다른 게임들은 그렇지 않은가에 대한 이해를 제공할 수 있다. 결론적으로 본 연구에서 제안된 MMORPG의 재미 평가 모델은 어떤 게임이 가장 재미있는 게임인지를 선정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 보다 구체적인 재미 요소별 분석을 가능하게 하여 보다 재미있는 온라인 게임을 개발하는데 기여할 것이다. 그러나 다른 장르까지 확장하여 활용하기 위해서는 후속 연구가 뒷받침되어야 한다.

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반복적인 부하 이동에 의한 휴리스틱 부하 평형 알고리즘 (A Heuristic Load Balancing Algorithm by using Iterative Load Transfer)

  • 송의석;오하령;성영락
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제11A권7호
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    • pp.499-510
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    • 2004
  • 본 논문에서는 다중 프로세서 시스템을 위한 휴리스틱 부하 평형 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 부하이동을 여러 링크로 분산시켜 사용하지 않는 링크의 수를 최소화시키고 그에 따라 통신비용을 감소시킨다. 각각의 프로세서는 모든 이웃한 프로세서에게 단위부하를 보내거나 받는 과정을 반복적으로 시도한다. 그러나 실제의 부하 이동은 모든 부하평형 계산이 이루어진 후 수행된다. 이는 불필요한 부하 이동을 최소화시킨다. 제안된 알고리즘은 약간의 수정만으로 다양한 연결 구조를 갖는 다중 프로세서 시스템에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 하이퍼큐브 구조와 메쉬 구조에 제안 알고리즘을 적용해 보았다. 알고리즘의 성능평가를 위하여 모의실험을 하였다. 제안된 알고리즘과 잘 알려진 두 가지 종류의 알고리즘의 성능을 비교하였다. 그 결과 제안된 알고리즘은 모든 경우에서 부하평형의 목적을 달성하였다. 또한 기존의 알고리즘과 비교하여 하이퍼큐브 구조에서는 통신비용을 $70{\%}{\~}90{\%}$ 감소시켰다. 메쉬 구조에서도 통신비용은 약 $\75{\%}$ 감소되었다.

다중 프로세서 환경에서 연결구조에 무관한 휴리스틱 부하평형 알고리즘 (A Topology Independent Heuristic Load Balancing Algorithm for Multiprocessor Environment)

  • 송의석;성영락;오하령
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제42권1호
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    • pp.35-44
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    • 2005
  • 본 논문에서는 다중 프로세서 시스템을 위한 효율적인 휴리스틱 부하 평형 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 부하이동을 여러 링크로 분산시켜, 사용하지 않는 링크의 수를 최소화하고 그에 따라 통신비용이 감소한다. 각각의 프로세서는 모든 이웃한 프로세서에게 단위부하를 보내거나 받는 과정을 반복적으로 시도한다. 그리나 실제의 부하 이동은 모든 계산이 이루어진 후 수행된다. 이것은 불필요한 부하 이동을 막아 전체적으로 부하이동의 수가 감소한다. 제안된 알고리즘은 약간의 수정만으로 다양한 연결 구조를 갖는 다중 프로세서 시스템에 적용한 수 있다. 본 논문에서는 하이퍼큐브 구조, 메쉬 구조, k-ary n-cube 구조와 일반 그래프 구조에 제안 알고리즘을 적용해 보았다. 알고리즘의 성능평가를 위하여 모의실험을 하였다. 제안된 알고리즘과 잘 알려진 알고리즘을 구현하여 비교하였다. 그 결과 안된 알고리즘은 모든 경우에서 완전한 부하평형에 도달하였다. 또한 기존의 알고리즘과 비교하여 하이퍼큐브 구조에서는 약 77%, 메쉬 구조에서는 약 74%, 또한 k-ary 2,3-cube 구조에서는 약 73% 정도 통신비용을 감소시켰다.

집단간 긍정적.부정적 상호작용을 이용한 다중 집단 개미 모델 (Multi Colony Ant Model using Positive.Negative Interaction between Colonies)

  • 이승관;정태충
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권7호
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    • pp.751-756
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    • 2003
  • 개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

Hub-and-spoke 운송전략을 고려한 철도화물서비스 네트워크디자인모형의 개발 (A Service Network Design Model for Rail Freight Transportation with Hub-and-spoke Strategy)

  • 정승주
    • 대한교통학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.167-177
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    • 2004
  • Hub-and-spoke운송은 교통분야에서 널리 이용되고 있는 운송전략의 대표적 개념이다. 화물의 컨테이너화와 환적기술의 발달로 최근 유럽을 중심으로 철도화물운송부문에서도 이 운송전략의 적용사례가 나타나고 있다. 이에 본 연구는 Hub-and-spoke운송전략을 구현하는 철도화물서비스네트워크 디자인모형을 제시하고, 대규모 운송망에도 적용이 가능한 효율적 알고리즘을 개발하였다. 개발되는 모형이 전략적 수준의 계획모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 목적함수의 비선형성은 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 문제를 해결하고자 하였다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 3개의 알고리즘이 개발되었고, 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제를 대상으로 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교 평가되었다.

재구성형 시스템을 위한 하드웨어/소프트웨어 분할 기법 (Hardware/Software Partitioning Methodology for Reconfigurable System)

  • 김준용;안성용;이정아
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제11A권5호
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    • pp.303-312
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    • 2004
  • 본 논문에서는 재구성 가능한 시스템에서 Y-chart 설계공간 탐색 기법을 응용하여 하드웨어 소프트웨어 분할문제를 해결하기 위한 방법론을 제시하고 이 방법에 기초하여 성능분석 도구를 개발하였다. 이 방법론은 어플리케이션모델의 각 Task들로부터 범용프로세서나 FPGA와 같은 하드웨어 요소들로의 사상의 경우들을 생성하고 각각의 사상의 경우에 대한 시뮬레이션을 수행하여 시스템의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과로 산출된 처리율에 기초하여 가장 좋은 성능을 산출하여 사상의 경우를 선택할 수 있다. 본문에서는 또한 시뮬레이션 속도를 향상시키기 위하여 작업량과 병렬성과의 관계에 기초하여 사상집합의 크기를 줄이는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 사상집합 축소 휴리스틱을 적용한 시뮬레이션 결과 사상집합의 크기를 80%가량 줄일 수 있었다.

퍼지관계곱을 이용한 수중운동체의 고수준 자율항행기법 (High-level Autonomous Navigation Technique of AUV using Fuzzy Relational Products)

  • 이영일;김용기
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권1_2호
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    • pp.91-97
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자율수중운동체(AUVs, Autonomous Underwater Vehicles)의 실시간 충돌회피를 위한 휴리스틱 탐색기법을 논한다. 퍼지관계곱(fuzzy relational products)은 항행 환경에서 발생하는 장애물과 다음으로 이동 가능한 후보노드들과의 관계를 분석, 종합하는 수학적 도구로 사용된다. 본 논문은 영역전문가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수(evaluation function)를 고안하며 지능항행시스템의 상세경로설정(local path-planning)에 퍼지관계곱을 적용하여 보다 개선된 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안된 탐색기법의 성능검증을 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization) 정도, 그리고 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^{*}$ 탐색기법과 비교한다.

휴리스틱 함수를 이용한 feature selection에 관한 연구 (Research about feature selection that use heuristic function)

  • 홍석미;정경숙;정태충
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권3호
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    • pp.281-286
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    • 2003
  • 실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

컴퓨터차의 인간공학적 평가 (An ergonomic evaluation of the computer car)

  • 권영국
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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    • pp.483-492
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    • 1993
  • 미래의 차의 선택사항이 될 여행정보시스템을 설치하여 그 성능의 인간공학적 조사를 수행하였다. 이 시스템을 실제로 GM자동차 Oldsmobile Toronado형 100대에 설치하여 사용자가 얼마나 쉽게, 빨리 그리고 안락하게 갈 수 있고, 어떻게 하면 좀 더 이것을 인간공학적으로 향상시킬수 있는 가를 연구하였다. 100대중 23대는 대학교에서 연구를 하고 나머지는 AAA회사의 회원권을 가진 지역사용자들에게 AAA회사와 AVIS회사를 통하여 대여를 하여 컴퓨터차(TravTek시스템)의 성능과 효율성을 시험하였다. 그 내용을 살펴보면, 차에 부착된 컴퓨터의 컬러화면으로 사용자에게 도로를 보여주고, 컴퓨터가 최단거리를 제시하여 운전자에게 컴퓨터음성과 화면으로 길을 안내한다. 그 파급효과로 도로 체증현상을 막고, 기름의 낭비도 절약하고, 밤에도 안전하게 운행할 수 있게 할 뿐만아니라 처음보는 거리라고 하더라도 컴퓨터가 안내하면서 목적지까지 무사히 도착할 수 있게 하여 준다. 이러한 시스템을 설치한 차를 타고 여행할 때, 여행자가 과연 얼마나 안락하게 여행할 수 있으며, 도로의 체증현상을 줄이고, 사고를 예방하며, 차의 설계와 목적이 인간공학적으로 합당한 가를 알아보고자 하는 연구이다. 인간공학적 평가 인자들은 (1) 운전자의 수행도, (2) 사용자 선호도, (3) 사용자 인식, (4) 운행정보등이다. 그리고 컴퓨터음성을 사용하였을 때와 사용하지 않았을 때의 두가지 경우와 (1) 움직이는 컴퓨터지도를 사용하였을 때 (2) 단순화한 도로안내를 사용하였을 때, (3) 컴퓨터 지도를 사용하지 않았을 경우(종이지도사용)에 관해 위의 4가지 인간공학적 인자들을 평가하고자 한다. 이 연구는 아직도 진행중이라 발표하고자 하는 논문역시 현재까지의 연구결과를 토대로 발표하는 것이므로 완전한 결론을 내릴 수는 없고, 진행과 정의내용과 토의사항과 잠정적인 결론을 제시하고자 한다. 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$$\ulcorner$표현$\lrcorner$

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