• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.409-420
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• 2001

소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 시스템의 매우 중요한 특성으로 테스팅 하는 동안 소프트웨어 신뢰도를 평가하기 위해 테스트 적용범위 정보를 이용하는 방법이 최근 시도되고 있다. 본 논문은 최근 문헌에 나타난 테스트 적용범위를 이용하는 소프트웨어 신뢰도 성장모델들을 검토하여 이들을 2개 부류로 분류한 다음 각각의 문제점을 논의하고 현실적 타당성을 검토한다. 더불어, 새로운 평균치 함수와 적절한 적용범위를 선택하기 위한 절차를 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권2호
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• pp.179-184
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• 2007

이동 통신 시스템의 설계에 있어서 기지국의 위치를 선정하는 문제는 기본적으로 셀 내부 및 외부의 간접전파에 의한 최소 SIR을 만족하면서 최대한의 사용자를 최소의 기지국에 할당하는 문제로서 NP-hard 이다. 기존에 주로 사용된 목적함수는 창고위치문제에서 사용하던 것으로 CDMA 이동통신 시스템으로 직접 이용하는 단계에서 문제점이 발생한다. 그 문제점들을 해결하는 목적함수와 최적해 및 근사해를 구하는 알고리즘을 제안하고, 그에 따른 시뮬레이션을 하여 본 논문의 제안이 타당성이 있는지 평가 및 분석하였다. 본 논문에서는 기지국의 위치문제를 경험적 탐색방법을 사용하지 않고 혼합정수계획법의 완전해를 이용하여 최적해 및 근사해를 구하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.219-224
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• 2017

경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-10
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• 2011

본 연구에서는 대기행렬네트워크 성과측정 방법 중의 한 가지로서 널리 이용되는 분해법의 구성요소로 제안된 변동성 함수 의 이론적 근거를 살펴보고 성과척도 측정의 정확도 제고를 위하여 회귀분석을 통한 변동성 함수의 모수추정 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 변동성이 높은 도착과정과 서비스 과정이 포함된 직렬 대기행렬 네트워크에서의 이탈과정의 자동상관계수 함수를 추정하여 분해법에 사용할 수 있는 방안을 알아본다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권2호
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• pp.40-46
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• 2015

The modular assembly system can make it possible for the variety of products to be assembled in a short lead time. In this system, necessary components are assembled to optional components tailor to customers' orders. Budget for inventory investments composed of inventory and purchasing costs are practically limited and the purchasing cost is often paid when an order is arrived. Service cost is assumed to be proportional to service level and it is included in budget constraint. We develop a heuristic procedure to find a good solution for a continuous review inventory system of the modular assembly system with a budget constraint. A regression analysis using a quadratic function based on the exponential function is applied to the cumulative density function of a normal distribution. With the regression result, an efficient heuristics is proposed by using an approximation for some complex functions that are composed of exponential functions only. A simple problem is introduced to illustrate the proposed heuristics.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.209-214
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• 2005

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2000년도 제37회 학술발표회논문집
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• pp.25-47
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• 2000

In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2973-2979
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• 1998

본 논문은 상위 수준 합성식의 자원 제약 조건하에서 파이프라인 데이타패스 합성을 위한 스케쥴링 알고리즘으로, 제안된 휴리스틱 알고리즘은 자원의 충돌수에 근거한 우선순위 함수를 사용한다. 자원 제약하에서 파이프라인 데이타패스 합성수를 정의하여 스케쥴링 한다. 제안 알고리즘은 실질적인 하드웨어 설계를 위해 체이닝, 멀티사이클링, 구조적 파이프라인이 지원되도록 한다. 제안 알고리즘에 의한 16 포인트 FIR 필터와 5차 엘립틱 웨이브 필터 합성 결과에 의해 다른 시스템들과의 성능을 비교하였으며, 대부분의 경우에 최적의 해를 찾을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권12호
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• pp.18-24
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• 2007

반도체 공정 기술의 발전으로 인한 개략 배선 지연시간의 증가는 고성능 시스템의 설계를 어렵게 하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 배선에 파이프라인 요소를 삽입하는 방법이 있으나 시스템의 타이밍을 변화시켜 시스템의 기능성을 보장할 수 없다. LIP(Latency Insensitive Protocol)는 임의의 파이프라인 요소의 삽입에 대해 기능성을 보장하지만 처리량이 저하된다. 처리량 저하를 줄이기 위해서는 평면계획 단계에서 처리량을 고려하여 블록을 배치하여야 한다. 이러한 평면계획을 가능하게 하기 위해서 새로운 처리량 계산 방법을 제안하고 평면계획의 비용함수에 적용하였다. 실험 결과, 기존의 휴리스틱 처리량 평가 방법을 적용한 평면계획에 비해 처리량이 평균 16.97% 향상되었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권7호
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• pp.170-178
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• 1994

The nearest neighbor classification rule is widely used because it is not only simple but the error rate is asymptotically less than twice Bayes theoretical minimum error. But the method basically use the whole training patterns as the reference vectors. so that both storage and classification time increase as the number of training patterns increases. LVQ(Learning Vector Quantization) resolved this problem by training the reference vectors instead of just storing the whole training patterns. But it is a heuristic algorithm which has no theoretic background there is no terminating condition and it requires a lot of iterations to get to meaningful result. This paper is to propose a new training method of the reference vectors. which minimize the given error function. The nearest neighbor network,the network version of the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule and the reference vectors are represented by the weights between the nodes. The network is trained to minimize the error function with respect to the weights by the steepest descent method. The learning algorithm is derived and it is shown that the proposed method can adjust more reference vectors than LVQ in each iteration. Experiment showed that the proposed method requires less iterations and the error rate is smaller than that of LVQ2.