본 논문에서는 Rural Postman Problem(RPP) 해법을 위한 향상된 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 RPP를 위한 냉각 스케줄을 제안하고, 기존에 많이 적용되는 냉각스케줄을 적용한 결과와 비교하여 SA 알고리즘의 성능을 분석한다 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 SA 알고리즘에 비해 문제의 크기가 클수록 좋은 결과를 얻는다는 것을 알 수 있었다.
LLL (Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘은 보다 좋은 채널 행렬의 기저를 얻기 위하여 주로 사용되는 격자 감소기법이다. 본 논문에서는 LRA (lattice reduction aided) 프리코딩 기법에서 채널 행렬의 기저 (basis) 벡터를 격자 감소시키기 위하여 LLL 알고리즘 대신 Seysen 알고리즘 (SA)을 사용하였으며, 기존의 선형 프리코딩 기법을 SA를 통하여 얻어진 변환된 채널 행렬에 적용하였다. SA를 통하여 LLL 알고리즘보다 높은 직교성을 가진 기저를 얻어낼 수 있으므로, SA 기반의 LRA 프리코딩 기법은 기존의 LLL 기반의 LRA 프리코딩 기법보다 우수한 성능을 가진다. 모의실험 결과를 통하여 LRA 프리코딩에서 격자 감소를 위하여 SA를 사용한 경우, LLL 알고리즘을 사용한 경우보다 target BER $10^{-5}$에서 0.5dB정도의 BER 성능 이득이 얻어짐을 입증한다.
본 논문에서는 서버로의 중복파일을 업로드 방지를 위하여 SA 해쉬 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 서버 시스템을 설계한다. SA 해쉬 값으로 동일한 파일이 서버에 있는 지 검사하고 존재한다면 클라이언트에게 업로드를 받지 않고 기존 파일을 이용하는 방법으로 효율적인 시스템 설계를 할 수 있게 되는 것이다. 중복파일 검사를 할 수 있는 SA 해쉬 알고리즘은 출력하고자 하는 비트 수 n을 한 블록으로 하고 원본 파일을 블록 단위로 나누게 된다. 원본 파일의 mod i 비트와 출력 해쉬 값의 i 비트를 XOR 연산을 하게 된다. 이렇게 반복적으로 원본 파일 길이까지 XOR연산을 하는 것이 SA 해쉬 알고리즘의 메인 루틴이다. 기존 해쉬 함수인 MD5, SHA-1, SHA-2보다 중복파일 업로드 방지 서버 시스템에 적합한 해쉬 함수인 SA 해쉬 알고리즘을 통해 시간 및 서버 스토리지 용량의 절약을 도모할 수 있다.
본 논문에서는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅 문제 해법을 위한 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있다. 본 논문에서는 SA알고리즘을 최소비용 스타이너 트리에 적용하였다. 특히, SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제를 위한 SA 알고리즘의 냉각 스케줄을 제안하고, 그 결과를 분석한다.
Sequence-Pair(SP) 모델은 모듈간의 위상 관계를 표현하는 방법으로써, 일반적으로 SP 모델에 기반한 플로어플래너(floorplanner)는 Simulated-Annealing(SA) 알고리즘을 통해 해를 탐색한다. 다양한 논문에서 SP와 SA 기반 배치 알고리즘의 성능 향상을 위해 SP의 평가 함수의 개선, SA의 스케줄링 기법 향상과 변형 함수의 개선 등을 모색하였다. 제안 기법은 기존의 SA 프레임웍을 수정한 2단계 SA 알고리즘으로써, 전 단계에선 SP로부터 구한 플로어플랜에 압축기법을 적용하여 모듈 사이에 존재하는 빈 공간을 가능한 최소화시켰다. 압축기법이 적용된 플로어플랜으로터 SP를 얻고, 이를 변환함으로써 해 공간을 탐색해 간다. 해가 기준 값에 수렴되었다고 판단되면 전 단계의 SA 기반 검색을 중단하고 압축기법을 사용하지 않은 기존의 SA 프레임웍을 이용하여 최적 해를 계속 탐색해 간다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 제안 기법이 SA의 해 탐색 과정에 끼치는 효과를 보이며, 제안 기법을 통해 얻은 결과가 기존의 SA 기반 알고리즘으로 구한 결과보다 우수함을 보인다.
백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
알고리즘의 용이성과 전역적 최적해로의 수렴가능성 등의 이점을 가진 SA알고리즘은 구조최적화문제에 활발하게 적용되고 있으나 냉각스케줄의 설정, 모호한 종료기준, 과도한 반복해석 등의 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기존 SA알고리즘의 단점을 보완한 MSA 알고리즘을 개발하고자한다. MSA 알고리즘은 수렴에 요구되는 반복수를 감소시키고 국부최소점이 많은 동적최적화문제의 초기설계 선택의 자율성을 확보하기 위하여 SQ 및 SA의 2단계로 구성하여 개발하였다. 또한 기존 연구에서 제안된 냉각 스케줄에 의한 수렴성 등을 비교분석하여 구조최적화에 적합한 냉각스케줄을 제안하여 그 성능을 평면가새골조 구조물의 최적내진설계에 적용하여 분석하였다.
본 논문에서는 Rural Postman Problem(RPP) 해법으로 2가지의 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 휴리스틱 알고리즘으로 냉각 스케줄을 향상시킨 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안하였고, 두 번째로는 문제의 특성인 주어진 에지를 모두 나타낼 수 있는 염색체 구성 방법을 포함한 유전자 알고리즘을 제안하였다. 실험 계산을 통하여 제안된 두 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
본 논문은 온라인 벡터 양자화기 설계에 stochastic relaxation (SR) 개념을 응용함으로써 SR 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 이는 전통적인 Kohonen 학습법 (KLA)이 안고 있는 극소점(local minimum)으로의 수렴 문제를 개선시켜준다. SR 방법의 응용은 simulated annealing (SA) 개념을 사용하느냐 안 하느냐에 따라 둘로 나눌 수 있는데, 이를 구분하기 위해 SA 개념을 이용하는 SR 알고리즘을 LOVQ-SA로, SA 개념을 이용하지 않는 알고리즘을 OLVQ SR로 부르기로 한다. 제안된 방법들은 KLA와 결합되어 있으며 KLA의 특성을 보존하도록 설계되었다. 이는 제안된 방법들의 수렴의 속도 및 안정성을 향상시켜준다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위하여 Gauss-Markov 신호원과 음성 및 영상 자료에 대한 벡터양자화 실험을 하였으며 실험결과를 통하여 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
본 논문에서는 멀티콥터의 효율적 영상 전송을 위해 필요한 압축센싱 기법을 제안한다. 제안된 구조는 압축센싱에 기반한 데이터 용량을 줄이는 것에 중점을 둔다. 우선 Spectrum sensing의 기본원리를 설명하고 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)을 수학적 분석과 모의실험 결과를 통해서 비교한다. 또한 두 알고리즘을 계산시간과 복잡도 관점에서 평가하고 멀티콥터 동작에 적합한 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험결과는 AMP 알고리즘이 CoSaMP 알고리즘보다 계산시간이 적고 이미지 에러 확률도 낮다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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