• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.389-398
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• 2010

차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)는 여러 고객의 시간 제약과 요구량을 만족시키면서 최소 이동 비용을 가지는 경로를 구성하는 문제이다. 이 문제는 NP-Hard 문제이기 때문에 해를 산출하는데 시간이 오래 걸린다. 본 연구는 VRSPTW를 빠른 시간 내에 최근사해를 구하기 위한 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.765-778
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• 2013

본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3378-3393
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• 2014

We have witnessed the rapid development of information technology in recent years. One of the key phenomena is the fast, near-exponential increase of data. Consequently, most of the traditional data classification methods fail to meet the dynamic and real-time demands of today's data processing and analyzing needs--especially for continuous data streams. This paper proposes an improved incremental learning algorithm for a large-scale data stream, which is based on SVM (Support Vector Machine) and is named DS-IILS. The DS-IILS takes the load condition of the entire system and the node performance into consideration to improve efficiency. The threshold of the distance to the optimal separating hyperplane is given in the DS-IILS algorithm. The samples of the history sample set and the incremental sample set that are within the scope of the threshold are all reserved. These reserved samples are treated as the training sample set. To design a more accurate classifier, the effects of the data volumes of the history sample set and the incremental sample set are handled by weighted processing. Finally, the algorithm is implemented in a cloud computing system and is applied to study user behaviors. The results of the experiment are provided and compared with other incremental learning algorithms. The results show that the DS-IILS can improve training efficiency and guarantee relatively high classification accuracy at the same time, which is consistent with the theoretical analysis.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.441-447
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• 2017

웹 서비스 및 모바일 서비스에서 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 처리되는 정보를 수집하고 분석해야 한다. 일반적으로, 사용자에 의해 수집되는 정보는 시스템을 사용하는 온라인 측면에서 관리되는 정보이다. 온라인에서 수집되는 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기에도 충분할 수 있다. 그러나 현재는 온라인 서비스와 오프라인 서비스가 혼재되는 O2O 서비스 측면에서 오프라인 상에서의 사용자 정보도 중요한 개인화 서비스의 정보가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 더 정밀한 개인화 서비스를 제공하기 위해 사용자 관심 정보로서 오프라인 상에서의 사용자 관심 정보를 수집하기 위한 아키텍쳐를 제안한다. 아키텍쳐의 핵심 요소로서 노드 분석기, 거리 체크기, 유지시간 체크기, 그리고 교차분석기를 기반으로 수집 아키텍쳐를 정의한다. 또한, 제안된 아키텍쳐를 구성하는 핵심 요소들의 처리 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안된 아키텍쳐 및 알고리즘을 검증하기 위해 BLE 기반으로 오프라인 상에서 사용자 관심정보를 수집하는 사례연구를 수행한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.405-410
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• 2009

본 논문에서는 기존 k-최근접 객체 검색의 효율성을 개선하고 도로 네트워크에의 응용을 용이하게 하기 위하여 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선, k-최근접 이웃 질의 방법을 이용하여 후보 정적 객체들을 선정한 후 이들 후보 객체들의 위치 정보를 이용하여 최단 경로를 탐색한다. 일대다 경로탐색을 위하여 A* 알고리즘을 개선하여 반복된 일대일 경로탐색에 따르는 중복된 노드 스캔을 제거한다. 또, 계산된 결과를 이용하여 질의점으로부터 네트워크 거리상으로 가까운 k개의 정적 객체들의 위치를 재정렬하여 반환한다. 성능평가 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법들인 INE, post-Dijkstra, 그리고 $na{\ddot{i}}ve$ method에 비해 정확성이 100%로 매우 높게 나타났으며, 노드 탐색 시간은 $1.3{\sim}3.0$배로 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권8호
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• pp.1009-1023
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• 1999

이 논문은 재귀원형군 G(2^m , 2^k ) 그래프 이론적 관점에서 고찰하고 정점이 서로소인 경로에 관한 위상 특성을 제시한다. 재귀원형군은 1 에서 제안된 다중 컴퓨터의 연결망 구조이다. 재귀원형군 {{{{G(2^m , 2^k )의 서로 다른 두 노드 v와 w를 잇는 연결도 kappa(G)개의 서로소인 경로의 길이가 두 노드 사이의 거리d(v,w)나 혹은 G(2^m , 2^k )의 지름 \dia(G)에 비해서 얼마나 늘어나는지를 고려한다. 서로소인 경로를 재귀적으로 설계하는데, 그 길이는 k ge2일 때 d(v,w)+2^k-1과 \dia(G)+2^k-1의 최솟값 이하이고, k=1일 때 d(v,w)+3과 \dia(G)\+2의 최솟값 이하이다. 이 연구는 (2^m , 2^k )의 고장 감내 라우팅, 고장 지름이나 persistence의 분석에 이용할 수 있다.Abstract In this paper, we investigate recursive circulant G(2^m , 2^k ) from the graph theory point of view and present topological properties concerned with node-disjoint paths. Recursive circulant is an interconnection structure for multicomputer networks proposed in 1 . We consider the length increments of {{{{kappa(G)disjoint paths joining arbitrary two nodes v and win G(2^m , 2^k )compared with distance d(v,w)between the two nodes and diameter {{{{\dia(G)of G(2^m , 2^k ), where kappa(G)is the connectivity of G(2^m , 2^k ). We recursively construct disjoint paths of length less than or equal to the minimum of {{{{d(v,w)+2^k-1and \dia(G)+2^k-1for kge2 and the minimum of d(v,w)+3 and \dia(G)+2for k=1. This work can be applied to fault-tolerant routing and analysis of fault diameter and persistence of G(2^m , 2^k )

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.652-654
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• 2018

최근 취업이나 학업 스트레스로 인해 우울증과 불안 증상 등 정신 건강에 적신호가 켜진 사람들이 많다. 이에 정신건강 관련 기관들에서 캠페인이나 서비스를 지원해 주지만, 해당 기관에 직접 찾아가야 한다는 점에서 접근성이 떨어진다. 또한 기관에서 심리 치료를 받기 이전에, 자신의 정신 건강을 진단하기 위해 여러 심리 검사들을 직접 찾아야 한다. 게다가 그 결과를 개인이 서류로 보관해야 하는 불편함도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 접근성이 뛰어난 웹 환경에서 심리검사를 진행할 수 있도록 지원하고, 검사 결과를 데이터베이스에 기록해 상담 기관과 신속하게 연결해 줄 수 있는 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서는 이를 검증하기 위해 BAI, BDI, PHQ-15, Q-15라는 심리 검사지들로 테스트를 하여 효과적인 심리검사 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권4호
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• pp.467-478
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• 2016

본 논문에서는 PS-LTE(Public Safety-Long Term Evolution) 환경에서 단독기지국의 설치에 있어서 전체 사용자의 데이터 처리량을 최대화하는 PSO(Particle Swarm Optimization)기반의 최적기지국 위치 선정 방법을 제안한다. 또한 전체 재난 지역을 탐색하여 최적의 위치를 찾는 완전탐색(Exhaustive Search) 방법, 임의보행(Random Walk) 이동모형을 적용하여 위치를 선정하는 방법, 기지국 균일 배치방법과의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법의 경우 모든 지역을 탐색하여 최적위치를 찾는 완전탐색 방법과 유사한 최적위치 및 전체 사용자의 데이터 처리량(Throughput)을 갖지만, 최적해 수렴시간에 있어서 완전탐색의 경우 재난지역의 크기가 커질수록 증가하지만, 제안하는 방법 경우 빠른 수렴 시간 및 거의 일정한 수렴시간을 갖는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권6호
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• pp.458-465
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• 2007

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 센서 노드 자체의 라우팅 기능을 이용하여 센서필드에서 감지한 측정값을 기지 노드로 전송하는 특수한 네트워크이다. WSN의 센서노드는 재충전되지 않는 제한적인 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율을 극대화한 라우팅 기법이 필요하다. WSN의 수명이나 특성은 WSN의 응용과 밀접한 관계가 있기 때문에 다양한 WSN 라우팅 방법이 제안되었다. 본 논문은 PEGASIS의 라우팅 방식처럼 체인 토폴로지를 사용하면서 개선된 체인을 사용하고 주기적으로 새로운 체인을 형성하는 방법을 추가하여 성능을 개선한 A-PEGASIS 알고리즘을 제안한다. 또한 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존 방식인 LEACH, PEGASIS, PEDAP, PEDAP-PA과 제안된 방식의 성능을 비교하였다. 그 결과 A-PEGASIS는 WSN의 평균 수명이 향상되었으며 동작시간이 종료될 무렵까지 대부분의 센서노드가 동작하는 의미의 우수한 노드 생존성이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.219-228
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• 2007

모바일 애드혹 네트워크에서는 노드가 이동성을 가지고 한정된 용량의 전지를 사용하기 때문에, 다중 홉으로 통신하는데 있어서 종단 간 경로를 설정하는 것이 매우 중요하다. 그 중에서도 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 많이 사용되고 있는 프로토콜 중 하나이다. 하지만 경로를 탐색하는 과정에서 최단 홉의 수만을 고려하기 때문에, 노드의 이동성이나 전지의 소진 등으로 인해 중간 노드의 경로가 단절이 되는 문제점이 발생하게 된다. 경로의 단절이 발생하게 되면, 중간 노드들은 데이터 패킷을 폐기시키고 송신노드는 경로를 재설정해야 하기 때문에 대역폭의 낭비와 에너지 소비량이 증가되는 문제가 발생한다. 또한 이것은 네트워크의 생존시간을 단축하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 기존의 AODV 라우팅 프로토콜을 기반으로 전지의 남은 에너지양을 비롯하여 신호 세기, SNR(Signal to Noise Ratio) 등의 MAC 레이어의 자원들을 이용하여 경로를 설정하는 라우팅 프로토콜을 제안한다.