• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.46-48
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• 2001

웹 캐슁은 캐쉬 액새스턱 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시켜 웹 응용을 가속화하는 중요한 기술이다. 전통적인 데이타 캐슁과 마찬가지로, 웹 캐슁은 캐쉬 일관성 유지라는 문제를 안고 있다. 그러나, 기존의 캐슁과는 달리 웹 캐슁에서는 웹 서버 데이타 갱신을 지연하여 반영하는 약 일관성이 허용된다. 이러한 조건은 TTL(time-to-live, 캐쉬 서버가 캐쉬된 데이타 아이템이 유효하다고 기대하는 시간)이 일관성 유지를 위해 사용되는 것을 허용한다. 이것은 효과적인 TTL 추정방법의 개발이 필요하도록 하였다. 그러나, 현재가지 소개된 두 가지 추정 방법(고정 TTL방법과 휴리스틱 방법)은 직관적 해석이 어렵고, 이론적인 추정근거가 빈약하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 확률적 분석에 기 반하여 정형적이고, 직관적인 의미를 갖는 위험도 기반 TTL 설정 방법을 제안한다. 이 방법에서는 위험도를 TTL 이내에 원본 데이타가 갱신될 확률로 정의하고, 갱신분포를 포아송 과정으로 가정한 후, 주어진 위험도를 TTL 식을 유도한다. 위험도 기반 TTL 설정 방법은 기존방법과 비교하여 위험도란 개념을 통하여 보다 직관적이고, 확률적 유도를 통하여 TTL 설정방법은 기존방법과 비교하여 위험도란 개념을 통하여 보다 직관적이고, 확률은 유도를 통하여 TTL 설정에 대한 이론적인 근거를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.715-718
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• 2000

본 논문은 WDM 광 통신망에서 망의 효율적인 설계에 필요한 알고리즘에 관한 것이다. WDM 광 통신망은 경로설정 및 파장할당이 중요한 변수로 s-d 노드 쌍간에 필요한 연결수요가 주어질 때 이 연결수요를 만족시켜주는 광 경로를 설정하고, 파장을 할당해 줌으로써 사용 파장수를 최소화하면서 파장을 재사용 할 수 있는 효율을 최대로 하는 것이 목적이다. WDM 방식을 이용하여 전기적 변환에 따른 지연 없이 전광통신망에서 여러 개의 파장을 다중화하여 동시에 자료를 전송함으로서 수Gbps, 혹은 그이상의 전송이 가능해질 것으로 기대되어 진다. 이들 설계 문제들은 일반적인 토폴로지 망에서 정적인 경로 설정 및 파장할당을 대상으로 하여 발견적인 알고리즘을 얻고자 하였다. 또한 이를 통해 LP모형으로 얻은 하한 한계 값과 휴리스틱 알고리즘의 최소파장수와 동일한 값이 나올 수 있는 알고리즘을 구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.41-42
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• 2020

전 세계적으로 코로나 바이러스가 확산되면서 언택트 시대가 되었다. 언택트 시대에서는 대부분의 대면활동이 비대면으로 전환되고 있다. 전 세계적으로 열광중인 케이팝 댄스의 대중화를 위해 우리는 비대면으로 댄스 학습이 가능한 DETR 기반 객체탐지를 사용한 댄스 자세교정 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안한 댄스 자세교정은 객체탐지에 DETR을 적용한 방식이다. DETR은 기존 객체탐지 모델에서 앵커박스, 바운딩박스 중복처리를 제거하는 NMS같은 휴리스틱한 방법을 사용하지 않고 트랜스포머를 통해 자동으로 학습하도록 만든 모델이다. DETR로 객체탐지를 한 후 강사와 사용자의 동작유사성을 샴 뉴럴 네트워크를 통해 계산한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.213-216
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• 2021

기술이 발전함에 따라 악성코드 또한 함께 발전하여 보안 위협이 증가되고 있다. 특히 PowerShell 과 같은 스크립트 언어를 사용하여 포렌식이 어려운 Fileless 악성코드가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 PowerShell 데이터셋을 활용하여 기존 패턴은 탐지할 수 없는 한계점을 가진 시그니처 또는 휴리스틱 기반 탐지 기법을 보완하여 기존의 악성코드들을 학습 및 새로운 악성코드를 추측하는 것이 가능한 심층 학습 기술, Graph Convolutional Networks 과 자카드 유사도를 활용하여 기존의 방식에 비해 더 효율적으로 탐지를 이루어 내는지를 판단해보려한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.185-186
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• 2019

카캐리어선에 화물을 선적하기 위해서는 각 화물의 선적 순서와 위치를 결정해야 하며, 이를 선적 계획이라 한다. 선적 계획은 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급(re-handling) 횟수를 최소화하도록 수립된다. 최적의 선적 계획을 수립하기 위해서는 여러 후보 선적 계획들을 평가하여 적합도(fitness)가 가장 높은 것을 탐색하여야 한다. 하지만 화물 종류의 수와 도착지의 수가 증가할수록 후보 선적 계획의 수가 증가하게 되어, 탐색 시간과 계산 비용이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 탐색 공간이 매우 큰 환경에서 최적의 선적 계획을 효율적으로 탐색하기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 또한, 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급 횟수로 목적 함수(objective function)를 구성하여 최적 선적 계획을 탐색한다. 실험 결과, 휴리스틱(heuristic) 방식보다 공간 손실률과 재취급 횟수가 향상되었으며, 특히 재취급 횟수는 70% 감소하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.489-496
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• 2009

계층적 작업 망(HTN) 계획방식은 문제영역의 고유한 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있는 대표적인 계획방식으로서, 오랫동안 복잡도가 높은 실세계 응용분야들에 널리 이용되어 왔다. 하지만 아직은 HTN 계획방식에 대한 이론적 정형화와 표준화가 미흡하며, HTN 계획기들 사이에도 원리와 성능 면에서 약간의 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 HTN 계획 영역 명세를 표준 PDDL 명세로 변환하는 효과적인 방법을 제시한다. 이 방법의 주된 장점은 표준 PDDL 명세를 이해할 수 있는 많은 영역-독립적인 고전적 계획기들에서도 HTN 명세에 포함된 영역 고유의 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 블록쌓기, 로봇 심부름, 하노이 탑 등 3 가지 다른 문제영역에 HTN 명세변환 방법을 적용해보고, 전향-추론 휴리스틱 상태-공간 계획기인 FF를 이용한 실험을 통해 변환-기반의 HTN 계획방식의 효율성을 분석해 본다.

• 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.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.479-488
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• 2001

SoC 설계의 복잡도가 지속적으로 커짐에 따라 기존의 소프트웨어 모델을 이용한 시뮬레이션 방법으로는 이를 검증하기에는 너무 많은 시간이 소요되어 많은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 시뮬레이션 방법보다 훨씬 빠른 검증속도를 제공하는 다양한 FPGA 기반의 로직 에뮬레이터가 활발히 연구되어왔다. 하지만 제한된 FPGA 핀 수로 인해 FPGA 내부에서 매우 낮은 자원이용률을 초래하고 있을 뿐만 아니라, 검증 대상이 되는 회로의 크기가 커짐에 비례하여 에뮬에이션의 속도가 현저하게 느려지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 신호전달을 통하에 FPGA의 자원이용률을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 에뮬레이션의 속도도 크게 높일 수 있는 시스템 수준의 새로운 에뮬레이터 구조와 소프트웨어를 제안한다. 파이프라인의 링을 통하여 다수의 로직신호선을 하나의 실제 핀에 할당하여 핀 제한 문제를 해결하고, FPGA 간의 신호전달 경로를 사용자회로와 분리시킴으로서 빠른 시스템 클록의 사용을 가능케 하며 분할된 회로간에 조합경로를 줄여 실제 에뮬레이션클록의 속도를 높일 수 있었다. 또한 신호의 전달을 파이프라인 방식으로 보내기 위해 적용하는 스케줄링을 계산의 복잡도가 낮은 휴리스틱 방법을 적용하였다. 12비트 마이크로콘트롤로를 간단한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 적용한 실험결과를 통하여 높은 검증속도를 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.19-33
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• 2019

최근 제조업체들은 제품의 생산방식이 고도화 되고, 복잡해지면서 생산 장비를 효율적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인들로는 작업물 종류 변경(job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost) 등이 있다. 특히 반도체/LCD 공정과 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정의 경우 장비의 효율적인 사용이 매우 중요한데, 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화 하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화 하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 납기와 작업 준비 비용이 있는 병렬기계에서 강화학습을 활용하여 납기 및 셋업 비용의 최소화 목표를 달성하는 일정계획 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 DQN(Deep Q-Network) 일정계획 모델로 강화학습기반의 모델이다. 제안모델의 효율성을 측정하기 위해 DQN 모델과 기존에 개발하였던 심층 신경망 기반의 일정계획 생성기법과 휴리스틱 원칙의 결과를 비교하였다. 비교 결과 DQN 일정계획 생성기법이 심층신경망 방식과 휴리스틱 원칙에 비하여 납기 및 셋업 비용이 적은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국포장학회지
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• 제28권3호
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• pp.183-192
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• 2022

본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.