• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.137-148
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• 1997

고장진단 문제는 지식기반 시스템를 이용해 해결하려는 시도가 많이 있어왔다. 그러나 대부분의 방식은 휴리스틱 또는 모델기반 방식으로 단일 오류에 대한 문제에 많은 노력이 이루어져 왔다. 단일 오류에 대한 고장진단문제 해결방식을 다중 오류진 단으로 확대할 때 발생하는 지수적인 계산비용은 피할 수 없는 문제점으로 지적되어 왔다. 이 논문에서는 시스템 구성에 따라 블록으로 구분하면 전체 탐색 영역을 국소 화할 수 있다는 점에 착안하여 다중 오류 진단을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한 다. 이 알고리즘의 기본 원리는 오류진단을 위한 출력값 측정 지점에 따라 전체 회로 를 블록으로 나누고 다중오류에 대한 발생원인의 지수적 증가를 줄임으로 효율화 시 킬 수 있다. 각각의 블럭으로부터 발생하는 오류에 대해 결합하는 규칙을 개발하고 이를 통해 상호 논리적인 모순이 없는 최소 오류원인 집합을 구한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1021-1030
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• 2004

데이터 중심의 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 관리할 경우에 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 추출하는 것이 보다 시급한 일이다. 또한 생성된 테이블에 XML 문서를 분할하여 저장할 경우에 많은 널 값을 초래하거나 조인 비용의 증가를 가져오기 때문에 이에 대한 해결책이 필요하다. 이 논문에서는 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 생성하는 Schema Hybrid Inlining 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 XML 스키마 그래프를 바탕으로 관계형 스키마를 생성하게 되는데, 기존의 Inlining 방식을 확장하여 출현 지시자와 진입 차수에서의 테이블 생성 방법을 휴리스틱하게 매뉴얼 처리를 하며, 유도 관계에서 최종 노드인 조상 노드는 새로운 테이블을 생성한다. 또한 DTD 종속적인 저장 방식의 단점인 조인 연산 비용을 줄이기 위하여 중복을 활용한 분할 저장과 구조적 검색 기법을 개선한 관계 경로 요소 정보를 이용하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1346-1353
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• 1996

본 논문은 상위레벨에서 VHDL을 사용하여 순차회로의 주요 구성요소인 플립플롭을 모델링하는 방법과 고장을 검출하기 위한 테스트생성 알고리즘을 제안 한다. RS, JK, D, T플립플롭은 데이터 흐름형을 이용하여 모델링한다. 칩레벨 모델의 기본 구조인 마이크로 오퍼레이션 시이퀸스를 하나 이상의 다른 마이크로 오퍼레이션 사이퀸스에 연결된 제어점으로 나타낸다. 다른 마이크로 오퍼레이션을 제한하고 있는 마이크로 오퍼레이션고 장(FMOP고장)을 효과적으로 나타내기 위하여 고울트리의 개념을 사용하며 고울을 처리하기 위해서 휴리스틱 조건을 이용한다. FMOP나 제어점 고장(FCON)이 발생 할때 고장 활성화, 경로 활성화 및 활성화된 경로를 유지하기 위한 명료화과정을 거쳐 테스트 패턴을 생성 제안한 알고리즘을 C 언어로 실현하고 예제를 통하여 유효성을 확인 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.671-680
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• 1998

화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제21권3호
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• pp.325-335
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• 1996

표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.169-178
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• 2011

최근 기업 간 또는 기관 사이의 데이터 공유는 업무 협력을 위해서 필요한 사안이 되고 있다. 이 과정에서 기업이 데이터베이스를 계열회사에 공개했을 때 민감한 정보가 유출되는 문제점이 발행할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 민감한 정보를 데이터베이스로부터 숨기는 일이 필요하게 되었다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 최소화하는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 FP-Tree(Frequent Pattern Tree)기반의 확장 빈발 패턴트리(Extended Frequent Pattern Tree, eFP-Tree)를 제안한다. eFP-Tree의 노드 구성은 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 최소화하기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 eFP-Tree를 적용한 결과, 손실 항목을 평균 10%이하로 최소화하여 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 데이터베이스의 품질을 최적으로 유지할 수가 있었다.

• 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.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.207-218
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• 2012

In recent years, the skyline query paradigm has been established as a reliable method for database query personalization. While early efficiency problems have been solved by sophisticated algorithms and advanced indexing, new challenges in skyline retrieval effectiveness continuously arise. In particular, the rise of the Semantic Web and linked open data leads to personalization issues where skyline queries cannot be applied easily. We addressed the special challenges presented by linked open data in previous work; and now further extend this work, with a heuristic workflow to boost efficiency. This is necessary; because the new view on linked open data dominance has serious implications for the efficiency of the actual skyline computation, since transitivity of the dominance relationships is no longer granted. Therefore, our contributions in this paper can be summarized as: we present an intuitive skyline query paradigm to deal with linked open data; we provide an effective dominance definition, and establish its theoretical properties; we develop innovative skyline algorithms to deal with the resulting challenges; and we design efficient heuristics for the case of predicate equivalences that may often happen in linked open data. We extensively evaluate our new algorithms with respect to performance, and the enriched skyline semantics.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.675-684
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• 2001

본 논문은 태그가 없는 단순 말뭉치만을 가지고 자율학습을 이용하여 정보 검색을 위한 색인어의 추출 등에 이용될 수 있도록 한국어의 실질 형태소와 형식 형태소를 분리해내는 기법에 대하여 기술한다. 본 기법은 사전 등의 언어 관련 지식을 요구하지 않으며 오직 단순 말뭉치만을 필요로 한다. 또한 자율학습을 이용함으로써 사람의 간섭이 필요하지 않아 학습에 필요한 시간과 노력이 거의 들지 않는다. 본 방식은 잘 확립된 통계적 방법론을 이용하기 때문에 일반적인 휴리스틱과는 달리 이론적인 기반이 확고하여 확장 및 발전이 용이하다. 본 결과는 한국어에 우선 적용되었으나 한국어에 종속적인 방법이 아니어서 다른 교착어에도 쉽게 적용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권1호
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• pp.48-55
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• 2001

Using BDD, we can represent Boolean functions uniquely and compactly, Hence, BDD have become widely used for CAD applications, such as logic synthesis, formal verification, and etc. The size of the BDD representation for a function is very sensitive to the choice of orderings on the input variables. Therefore, it is very important to find a good variable ordering which minimize the size of the BDD. Since finding an optimal ordering is NP-complete, several heuristic algorithms have been proposed to find good variable orderings. In this paper, we propose a variable ordering algorithm based on the $\mu$O(microcanonical optimization). $\mu$O consists of two distinct procedures that are alternately applied : Initialization and Sampling. The initialization phase is to executes a fast local search, the sampling phase leaves the local optimum obtained in the previous initialization while remaining close to that area of search space. The proposed algorithm has been experimented on well known benchmark circuits and shows superior performance compared to a algorithm based on simulated annealing.