• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권7호
• /
• pp.541-548
• /
• 2007

모의 담금질 방법은 널리 사용되는 최적화 알고리즘들 중의 하나로서, 그 해의 수렴성이 수학적으로 증명되어 있는 장점이 있다. 하지만 원래의 모의 담금질 방법은 수렴 속도가 매우 느리기 때문에 복잡한 문제에 적용하기 힘들고, 이를 해결하기 위해서 빠른 모의 담금질 방법과 같은 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는, greedy 선택방법을 적용한 모의 담금질 방법을 제안하고, 이 알고리즘이 연속적인 공간에서의 최적화 문제에 대해서 전역 최적점을 찾아낸다는 것을 확률적으로 증명한다. greedy 선택방법은 무조건 좋은 해를 선택하기 때문에, 확률적으로 좋지 않은 해를 선택할 가능성이 있는 Metropolis 선택방법에 비해 빠른 수렴속도를 얻을 수 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과, greedy 선택방법을 사용한 모의 담금질 방법이 기존의 빠른 모의 담금질 방법과 비슷한 성능을 보이는 해를 더 빠른 속도로 찾을 수 있음을 보인다. 또한, greedy 선택방법에서는 선택 가능한 상태들의 비용함수 값의 우열관계만을 이용하여 선택하기 때문에 비용 함수의 크기 조정에 무관하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제26권3_4호
• /
• pp.493-500
• /
• 2008

In this paper, we first construct a mathematical model for tagSNP selection based on LD measure $r^2$, then aiming at this kind of model, we develop an efficient algorithm, which is called approximate greedy algorithm. This algorithm is able to make up the disadvantage of the greedy algorithm for tagSNP selection. The key improvement of our approximate algorithm over greedy algorithm lies in that it adds local replacement(or local search) into the greedy search, tagSNP is replaced with the other SNP having greater similarity degree with it, and the local replacement is performed several times for a tagSNP so that it can improve the tagSNP set of the local precinct, thereby improve tagSNP set of whole precinct. The computational results prove that our approximate greedy algorithm can always find more efficient solutions than greedy algorithm, and improve the tagSNP set of whole precinct indeed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권10호
• /
• pp.3945-3964
• /
• 2015

Since the decentralized structure and the blindness of a large-scale wireless network make it difficult to collect the real-time channel state or other information from random distributed relays, a fundamental question is whether it is feasible to perform the relay selection without this knowledge. In this paper, a Slotted ALOHA based Greedy Relay Selection (SAGRS) scheme is presented. The proposed scheme allows the relays satisfying the user's minimum transmission request to compete for selection by randomly accessing the channel through the slotted ALOHA protocol without the need for the information collection procedure. Moreover, a greedy selection mechanism is introduced with which a user can wait for an even better relay when a suitable one is successfully stored. The optimal access probability of a relay is determined through the utilization of the available relay region, a geographical region consisting of all the relays that satisfy the minimum transmission demand of the user. The average number of the selection slots and the failure probability of the scheme are analyzed in this paper. By simulations, the validation and the effectiveness of the SAGRS scheme are confirmed. With a balance between the selection slots and the instantaneous rate of the selected relay, the proposed scheme outperforms other random access selection schemes.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.570-577
• /
• 2018

With the increasing number of network nodes, traditional client/server node selection mechanisms are under tremendous pressure. In order to select efficient cooperative nodes in a highly dynamic P2P network topology, this article uses greedy algorithm to translate the overall optimization into multiple local optimal problems, and to quickly select service nodes. Therefore, the service node with the largest comprehensive capacity is selected to reduce the transmission delay and improve the throughput of the service node. The final simulation results show that the node selection strategy based on greedy algorithm can effectively improve the overall performance of P2P streaming media system.

• 응용통계연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.149-161
• /
• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제45권7호
• /
• pp.62-66
• /
• 2008

본 논문에서는 무선 ad hoc 네트워크를 위한 위치정보 기반 에너지 고려 라우팅 프로토콜을 제안한다. 기존의 Greedy Perimeter Stateless Routing(GPSR)에서는 특정 노드에 트래픽이 부과되어 그 노드의 배터리 소모가 커지는 문제와 void 상황에 대하 문제점이 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서 제안한 Power Aware Greedy Perimeter Stateless Routing(PAGPSR) 프로토콜은 목적지까지 경로 설정 시 에너지 정보와 위치기반 정보를 기반으로 경로를 설정하여 기존 GPSR에서의 문제점을 해결하였다. 본 논문은 다음 홉을 설정할 때에 두 가지 사항 즉, 에너지 잔량과 목적지까지의 거리를 고려하여 다음 홉을 설정하게 되고 void 상황에 직면하였을 때에 제안하는 Limited-Flooding 방식을 택하여 다음 홉을 설정한다. 제안한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 본 논문에서는 ns-2를 사용하였으며, 성능 분석을 통해 GPSR과 비교하여 네트워크 수명이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제46권11호
• /
• pp.25-31
• /
• 2009

기존 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 프로토콜의 Greedy Forwarding에서는 항상 목적지에 가까운 노드만을 Next-Hop으로 설정하는 방식으로, 어느 특정 노드의 에너지 소모가 커지는 경향이 있는데, 이를 해결하기 위하여 기존의 Greedy Forwarding 방식에 목적지에 가까운 노드를 선택하면서 각 노드의 에너지 잔량을 고려하여 전체 네트워크의 수명(Network lifetime)을 연장시킬 수 있는 방법을 제안한다. 무선 ad hoc 네트워크를 구성하는 노드들의 한정된 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 네트워크의 수명에 초점을 맞추어 각 노드들의 에너지 잔량을 고려하면서 최단 거리 역시 고려할 수 있는 라우팅 기법인 개선된 EAGPSR(Energy Aware Greedy Perimeter Stateless Routing)을 제안한다. 제한된 프로토콜의 성능 평가를 위하여 ns-2를 사용하였으며, 성능 평가를 통하여 GPSR과 기존의 EAGPSR와 비교하여 네트워크 수명이 향상된 것을 확인할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1023-1030
• /
• 2020

임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.1-9
• /
• 2010

이 논문은 특징 선택에 사용되는 개미 군락 최적화의 수렴 특성을 개선하기 위해 선택적 평가라는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 불필요하거나 가능성이 덜한 후보 해를 배제함으로써 계산량을 줄인다. 이 방법은, 그런 해를 찾아내는데 사용할 수 있는 페로몬 정보 때문에 구현이 가능하다. 문제 크기에 따른 알고리즘의 적용가능성을 판단할 목적으로, 특징 선택에 사용되는 세 가지 알고리즘인 탐욕 알고리즘, 유전 알고리즘, 그리고 개미 군락 최적화의 계산 시간을 분석한다. 엄밀한 분석을 위해 원자 연산이라는 개념을 사용한다. 실험 결과는 선택적 평가를 채택한 개미 군락 최적화가 계산 시간과 인식 성능 모두에서 우수함을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.153-160
• /
• 2022

그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.