• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.161-166
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• 1997

블럭세계는 인공지능연구에서 대표적인 문제영역인 바 지금까지 많은 계획자들이 제안되어 이용되어 왔다. Gupta 블럭세계에서의 교착상태를 정의하였으며, 이로 인하 여 블럭세계의 의사결정문제는 NP-Complete임을 밝혔다. 본 연구에서는 블럭세계에서 의 교착상태 성질을 분석하였으며, Gupta의 비결정적 알고리즘을 휴리스틱하게 접근 하여 블럭세계에 대한 계획자에 이용가능하게 하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권5호
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• pp.639-650
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• 2008

Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.27-37
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• 2021

Highly informative heuristics in AI planning can help to a more efficient search a solutions. However, in general, to obtain informative heuristics from planning problem specifications requires a lot of computational effort. To address this problem, we propose a Partial Planning Graph(PPG) and Mixed Heuristics for solving planning problems more efficiently. The PPG is an improved graph to be applied to can find a partial heuristic value for each goal condition from the relaxed planning graph which is a means to get heuristics to solve planning problems. Mixed Heuristics using PPG requires size of each graph is relatively small and less computational effort as a partial plan generated for each goal condition compared to the existing planning graph. Mixed Heuristics using PPG can find partial interactions for each goal conditions in an effective way, then consider them in order to estimate the goal state heuristics. Therefore Mixed Heuristics can not only find interactions for each goal conditions more less computational effort, but also have high accuracy of heuristics than the existing max and additive heuristics. In this paper, we present the PPG and the algorithm for computing Mixed Heuristics, and then explain analysis to accuracy and the efficiency of the Mixed Heuristics.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1233-1246
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• 2018

스마트 모바일의 보급에 따라, 컴퓨터 보안에서 ARM 아키텍처 명령어로 구성된 위치 독립적 코드의 역어셈블리 기법이 중요해지고 있다. 그러나 대부분의 기존 기법들은 x86 아키텍처 대상으로 연구되었으며, 위치 종속적 코드의 문제 해결과 범용성에 초점이 맞추어져 있다. 따라서, ARM 아키텍처의 고정 길이 명령어와 위치 독립적 코드의 특징이 제대로 반영되지 않아, 바이너리 계측과 같이 바이너리 자체를 직접 수정하는 수준의 고도화된 응용 보안 기술에 적용하기에는 수집되는 주소 정보의 정확도가 낮다. 본 논문에서, 우리는 ARM 명령어로 구성된 위치 독립적인 코드의 특성을 반영한 역어셈블리 기법을 제안한다. 정확하고 추적 가능한 주소의 수집을 위해, 도메인이 기호화된 값-집합 분석을 설계하였다. 또한, 역어셈블의 주요 문제점을 해결하기 위해, 컴파일러가 생성하는 코드의 특징을 활용한 휴리스틱을 고안하였다. 우리 기법의 정확도와 유효성을 검증하기 위해, 안드로이드 8.1 빌드에 포함된 669개의 공유라이브러리 및 실행 파일을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 완전한 역어셈블의 비율이 91.47%로 나왔다.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.29-38
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• 2011

계획 문제 명세로부터 영역-독립적인 휴리스틱을 유도해내기 위해서는 주어진 계획문제에 대한 간략화와 간략화된 계획문제에 대한 해 도출 과정이 요구된다. 본 논문에서는 초기 상태의 불확실성과 비결정적 동작 효과를 모두 포함한 조건부 계획문제를 풀기 위한 새로운 융합 계획그래프와 이것을 이용한 GD 휴리스틱 계산법을 소개한다. 융합 계획그래프는 고전적 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 간략화된 계획그래프를 조건부 계획문제에 적용할 수 있도록 확장한 자료구조이다. 융합 계획그래프에서는 감지 동작과 비결정적 동작들을 포함한 조건부 계획 문제에 대한 휴리스틱을 얻기 위해, 전통적인 삭제 간략화외에도 감지 동작과 비결정적 동작들에 대한 효과-융합 간략화를 추가로 이용한다. 융합 계획 그래프의 전향 확장과 병행적으로 진행되는 GD 휴리스틱 계산에서는 목표조건들 간의 상호 의존성을 분석하여 전체 목표 집합에 대한 최소 도달비용을 추정할 때 불필요한 중복성을 배제한다. 따라서 GD 휴리스틱은 기존의 겹침 휴리스틱보다 더 적은 계산시간 을 요구하면서도, 최대 휴리스틱이나 합산 휴리스틱보다 더 높은 정보력을 가진다는 장점이 있다. 본 논문에서는 GD 휴리스틱의 정확성과 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.