최근 인터넷 기반 서비스 환경의 질적개선과 이에 따른 이용자 증가에 따라. 오디오나 동영상과 같은 규모가 크고 동적 특성을 가진 웹 컨텐츠의 수가 증가하는 추세이다. 이에 따라 'hit ratio' 뿐만 아니라 오브젝트의 크기를 기반으로 하는 'byte hit ratio' 또한 캐시 성능을 평가하는 중요한 측정 요소가 되었다. 이러한 측정기준을 대상으로 할 때, 기존의 웹 캐시 교체 정책중 HP연구소의 GDSF (Greedy-Dual-Size with Frequency)알고리즘과 LFU-DA(LFU with Dynamic Aging)알고리즘이 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져있는데, 이러한 기존의 웹 캐시 교체 정책은 서버와의 네트워크 상태를 고려하지 않은 정책이고, 이에 따라 네트워크 상태에 따른 전송비용의 차이를 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 서버와 웹 캐시 간의 네트워크 상태를 반영할 수 있는 캐시 교체 정책을 제안하고, 이에 대한 실험을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 요구에 대한 응답시간의 감소 효과를 얻을 수 있었다.
그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.
This paper presents a method for solving the path planning problem for robot manipulators. The technique allows manipulators to move from a specified starting point to a goal without colliding with objects in two dimensional environment. Approximate cell decomposition with a greedy depth-first search algorithm is used to guide the end effector though Cartesian space and genetic algorithms are used to solve the joint variable for the robot manipulators.
This paper addresses vehicle routing planning in freight container transportation systems where a number of loaded containers are to be delivered to their destination places. The system under consideration is static in that all transportation requirements are predetermined at the beginning of a planning horizon. A two-phased procedure is presented for freight container transportation. In the first phase, the optimal model is presented to determine optimal total time to perform given transportation requirements and the minimum of number of vehicles required. Based on the results from the optimal model, in the second phase, ASA(Accelerated Simulated Annealing) algorithm is presented to perform all transportation requirements with the least number of vehicles by improving initial vehicle routing planning constructed by greedy method. It is found that ASA algorithm has an excellent global searching ability through various experiments in comparison with existing methods.
특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공해 주는 서비스를 하는 정보 에이전트를 개발 중이다. 정보 에이전트는 사용자 질의 처리를 달은 Agent Manager와 지식베이스를 관리하는 KB Manager, 그리고 Web으로부터 해당 영역의 관련 문서를 끌어오는 Web Manager로 구성되어 있다. Web Manager는 방문할 URL을 수집하고, 이들 문서에 대한 관련 평가와 Indexing을 수행한다. Web Manager는 검색 엔진을 이용하거나, 방문한 문서의 link를 이용하여 URL을 수집하는데 이러한 URL수집기법은 많은 관련 문서를 놓치는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 해당 영역과 관련된 Site들을 대상으로 Link를 이용해 문서들을 모아와, 문서들을 TAG들의 패턴으로 얻어낸 문서 형식을 이용해 Clustering하며 관련 문서들의 Group을 찾아내는 적극적 문서 수집 기법을 제안한다. 실험 결과, Link와 Clustering을 이용할 경우 기존보다 효과적으로 관련 문서를 많이 수집할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.
무선센서네트워크는 컴퓨텅 기술능력과 무선 통신 능력을 지닌 센서 노드들을 이용하여 자율적으로 네트워크를 형성하고 상호간에 정보를 전달한다. 최근 무선센서네트워크 기술이 유비쿼터스 사회의 핵심 기술로 부각되면서 넓은 범위의 지역에서 센싱된 데이터를 활용하는 부분에 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 센서네트워크에서 확장성을 고려하기 위하여 위치기반의 라우팅 기법이 사용된다. 실제위치를 이용한 방법은 GPS를 사용하여 노드의 위치를 파악한다. 그러나 이 방법은 센서노드의 프로세서 및 메모리의 용량을 초과하고, 실내에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상좌표(Virtual coordinates) 개념을 이용하여 특정 비콘노드로 부터의 홉수를 계산하여 센서노드의 위치를 계산하고, Greedy 방식의 라우팅을 통하여 실제 위치를 이용한 방법과 비교한다.
For the autoencoder (AE) implemented as a construction component, this paper uses the method of greedy layer-by-layer pre-training without supervision to construct the stacked autoencoder (SAE) to extract the abstract features of the original input data, which is regarded as the input of the logistic regression (LR) model, after which the click-through rate (CTR) of the user to the advertisement under the contextual environment can be obtained. These experiments show that, compared with the usual logistic regression model and support vector regression model used in the field of predicting the advertising CTR in the industry, the SAE-LR model has a relatively large promotion in the AUC value. Based on the improvement of accuracy of advertising CTR prediction, the enterprises can accurately understand and have cognition for the needs of their customers, which promotes the multi-path development with high efficiency and low cost under the condition of internet finance.
하플로타입 페이징이란 상동 염색체의 DNA 염기 서열로부터 hetero SNP만을 읽어 들여 프래그먼트들을 만들고 이 프래그먼트들을 조합하여 하플로타입을 결정하는 것을 말한다. 하플로타입 페이징 과정에서 프래그먼트들의 조합은 무수히 많이 존재하며 때문에 하플로타입을 결정하기 위한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 하플로타입 페이징 알고리즘들의 정확도 비교를 위해 제공되고 있는 데이터들을 가지고 탐욕적 알고리즘을 사용하여 하플로타입 페이징을 했을 경우 얼마나 정답과 유사한 하플로타입을 얻을 수 있는지를 분석하였다. 실험 결과 모든 데이터에 대하여 약 80%의 꽤 높은 정답률을 보였다. 더 나아가, 정답률이 저조한 구간에 대한 원인 분석을 한다.
In centralized control sensor network, tree-based multi-channel communication overcomes the recurrent channel switching and makes possible to transfer data simultaneously from different sources. In our paper, we propose a greedy algorithm named as NIT (Non-Intersecting Tree) that the trees can avoid inter-tree interference. We also propose channel switching technique by which trees can avoid link failure or area blocking due to external interference locally without rerunningthe algorithm and without interrupting the whole network. At first we applied our algorithm for a random topology and then we evaluate the performance of the network using NS-2 simulator. The results show that with the increasing of channel the throughputand delivery ratio are increased significantly. We got better performance than a using a recent proposed Tree-based Multi-Channel Protocol (TMCP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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