무선 통신 자원의 효율적인 사용을 위해 제안된 회전 모드 시스템을 구성하는 핵심 장치인 회전 모드 생성기를 2단계 유전 알고리즘을 이용해 자동으로 설계했다. 1단계 최적화로 회전 모드 생성기의 필요 부품 개수와 개별 부품 배치를 먼저 결정하고, 2단계 최적화로 각 부품의 세부 사항을 최적화하였다. 2단계 유전 알고리즘에 의하면 필요 부품 개수는 5개이며, 동일한 결과를 도출하는 세부 부품 배치도는 4종류였다.
본 논문에서는 2 차원 패턴을 위한 볼록 헐(convex hull) 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 크게 후보 볼록점 추출과 최종 볼록점 추출의 두 단계로 나된다. 첫 번째 단계에서는 볼록 헐의 볼록점이 될 수 없는 점들을 최대한 간단한 연산을 사용하여 제거함으로써 속도의 향상을 기한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 구해진 후보 볼록점을 대상으로 최종 볼록 헐을 구한다. 이 방법은 매우 간단한 연산으로 구성되어 있기 때문에 수행 속도면에서 향상을 가져왔다. 실험 결과, 본 논문의 방법이 기존에 사용되던 두 개의 볼록 헐 알고리즘보다 2배내지 3배의 빠른 수행 속도를 보였다.
Distributed Denial of Service(D-DoS) 공격을 차단하기 위해서는 AS(Autonomous System) 경계 라우터에 필터를 설치하는 것이 필요하다. 필터가 설치되는 라우터의 개수를 최소로 하는 Vertex Cover(VC)--모든 edge를 커버하는 Vertex의 모임--을 찾아내는 방법은 NP-complete 문제가 된다. 따라서 Vertex Cover(VC) 근사기법 중에서 Greedy 알고리즘과 Approximated VC 알고리즘에 대해 Vertex Cover(VC)을 찾아내는 방법을 적용하여 실험하였다. Vertex Cover(VC)를 찾을 경우 Worst case에서 이론상 VC수의 최대 2배의 Vertex Cover(VC)를 찾아낼 수 있는 Approximated VC 알고리즘의 장점과 적은 수의 Vertex Cover(VC)로 모든 edge를 커버할 수 있는 Greedy 알고리즘[7]의 장점을 모두 갖춘 Vertex Cover(VC) 근사 기법을 구현하였다. NS-2를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Greedy 알고리즘보다 Vertex Cover를 찾아가는 단계 수에 따른 커버되는 층 노드 수를 비교하였을 때. 전체 노드의 75%를 커버하는데 24번의 단계가 필요하여 Greedy 알고리즘의 40개 보다 40%의 단계의 수적인 감소가 일어났으며 전체노드의 90%를 커버하는데 38%의 단계 개수의 감소가 일어났다. 실험으로 제안된 알고리즘이 Vertex Cover(VC) 톨 찾아가는 단계 측면에서 좀더 빠르게 AS 경계 라우터에 필터를 설치하여 D-DoS에 효율적으로 대처해 나갈 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.
다시점 영상 비디오를 부호화하기 위해 다시점 영상 부호화기(MVC)가 제안되었다. MVC가 다시점 영상 비디오를 효율적으로 압축함에도 불구하고 여전히 제한된 대역폭의 채널을 통해 다시점 영상을 전송하기에는 한계가 있다. 따라서 제한된 대역폭을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 비트율 제어 알고리즘이 요구된다. 2D 영상 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘은 활발한 연구가 이루어졌지만 다시점 영상 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘은 아직 충분히 연구되어지지 않았다. 본 논문에서는 시점 간 화질 분산과 계층적 B 픽처 구조를 고려한, 다시점 영상 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 부호화 전 단계, 시점 레벨 비트율 제어, GOP 레벨 비트율 제어, 픽처 레벨 비트율 제어의 네 단계로 이루어진다. 부호화 전 단계에서 시점 간 비트율의 비중과 계층 레벨 간의 비중을 계산한다. 그리고 시점의 목표 비트율, GOP의 목표 비트율, 픽처의 목표 비트율이 각각 시점 레벨 비트율 제어단계, GOP 레벨 비트율 제어단계, 픽처 레벨 비트율 제어 단계에서 계산된다. 실험 결과는 제안된 방식이 시점 간 화질(PSNR)의 분산을 줄이면서 비트율을 제어하는데 효과적이라는 것을 보여준다.
본 논문은 조선업에서 평블럭을 생산하는 패널블럭조립공장의 일정계획 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘의 적용 방안을 제시하고 있다. 패널불럭조립공장의 일정계획은 작업장별 평준화와 각 작업장내에서의 일자별 부하 평준화라는 두가지 목표를 가지고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 유전알고리즘을 계층적으로 나누어 적용하였다. 상위단계 유전알고리즘은 작업장별 부하 평준화를 담당하며 하위단계 유전알고리즘은 상위단계 유전알고리즘의 결과를 바탕으로 각 작업장내에서 일자별 부하 평준화의 최적화를 담당한다. 실험 결과, 유전알고리즘에 의한 일정계획이 수작업에 의한 방법보다 처리시간이 짧게 소요되고 부하 평준화의 측면에서 더 좋은 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 연속영상에서 움직이는 객체의 motion에 기반하여 영상을 분할하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 구성되어진다. 첫 단계는 '픽셀 레이블링' 단계이며, 두 번째 단계는 'motion 분할' 단계이다. '픽셀 레이블링' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들의 크기에 따라 영상의 각 픽셀에 레이블을 부여한다. 'Motion 분할' 단계에서는 첫 단계에서 생겨난 불필요한 잡음을 제거하기 위해 motion 필드를 마코프 랜덤 필드로 모델링하여 에너지 최소화를 통해 motion을 분할한다. 실험결과, 제안된 알고리즘이 연속영상에서 움직이는 객체의 motion을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 두개의 탐색 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 탐색점에서 오차값이 제일 작은 위치를 초기 시작 위치로 사용하였다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 시작 위치에서 정확한 움직임 예측을 위한 패턴과 방법을 적용 하였다. 제안된 알고리즘은 움직임 벡터가 클 경우에 불필요한 탐색점 개수를 줄이고, 성능저하의 원인인 지역적 최소값(local minimum)에 빠질 위험을 감소시켰다. 제안된 알고리즘은 NTSS, 4SS, IDFS, ARPS와 비교 했으며, 성능면에서는 평균 PSNR이 $0.27\~2.56dB$향상되었고, 탐색점 개수면에서는 평균 27개 감소 하였다.
흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 기법은 의료 X-ray 영상의 화질 개선 알고리즘을 더 효과적으로 적용하기 위해 전처리 단계로 영상의 물체와 배경을 분할하거나 관심영역만을 분할하는 방법이다. 보통 화질 개선 알고리즘을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 디테일과 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 영상 전체에 이러한 알고리즘을 적용하는 경우 불필요한 배경 정보가 포함되기 때문에 디테일과 대비가 떨어질 수 있다. 본 논문은 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 1 단계로 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 배경 성분의 정보를 제외하고 2 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐사이의 장기 정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 팔이나 목, 복부의 불필요한 정보를 제외하는 방법을 제안한다.
유전자 알고리즘은 어려운 최적화 문제를 해결하는데 효과적인 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 최근 네트워크 디자인에 관련된 문제에 유전자 알고리즘의 응용사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 ATM 망에서 주어진 물리적 네트워크와 트래픽 요구를 바탕으로 최적의 가상경로망을 설계하는데 2단계의 유전자 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계는 경로 설정 단계로서 모든 네트워크의 노드쌍에 대한 경로를 설정하는 것이고 두 번째 단계는 이를 바탕으로 전체 VPs 수와 링크당 경유하는 VPs 수, VP 이동대상 수를 최소로하기 위한 VPs 설정단계이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 유용성과 성능을 평가 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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