This paper presents a basic theory of information flow from single sending point to multiple receiving points, where new theories of algebraic system called "Hybrid Vector Space" and flow vector space play important roles. Based on the theory, a new algorithm for finding maximum homogenous information flow is proposed, where homogenous information flow means the flow of the same contents of information delivered to multiple clients at a time. Effective multi-routing algorithms fur tree-shape delivery rout search are presented.
Kyoungju, Min;Jeongyun, Cho;Manho, Jung;Hyangbae, Lee
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.54-61
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2023
The family tree is one of the key elements of humanities classics research and is very important for accurately understanding people or families. In this paper, we introduce a method for automatically generating a family tree using information on interpersonal relationships (IIPR) from the Korean Classics Database (KCDB) and visualize interpersonal searches within a family tree using data-driven document JavaScript (d3.js). To date, researchers of humanities classics have wasted considerable time manually drawing family trees to understand people's influence relationships. An automatic family tree builder analyzes a database that visually expresses the desired family tree. Because a family tree contains a large amount of data, we analyze the performance and bottlenecks according to the amount of data for visualization and propose an optimal way to construct a family tree. To this end, we create an n-ary tree with fake data, visualize it, and analyze its performance using simulation results.
본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.
인터넷은 그 급속한 성장과 더불어 점차 더 나은 서비스를 제공할 것을 요구받게 되었다. 이에 따라 차세대 인터넷 라우터들에서의 지능적인 패킷 분류 기능은 필수 불가결한 것으로 여겨지고 있다. 패킷 분류란 미리 정의된 classifier에 의거하여 입력된 패킷에 매치하는 가장 순위가 높은 룰을 찾는 과정이다. 기존에 나와있는 많은 패킷 분류 검색 구조들이 출발지, 목적지 프리픽스 필드에 기반하여 룰을 추려내는 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 대부분의 검색 구조들은 출발지, 목적지 프리픽스 검색을 위하여 트라이 구조에 바탕을 둔 순차적인 일차원 검색을 따르고 있으며, 매우 큰 메모리를 요구한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 메모리를 매우 효율적으로 사용하면서도 출발지-목적지 프리픽스 쌍에 기반한 이차원 패킷 분류 구조를 제안하고자 한다. 코드워드로 구성된 이진 프리픽스 트리를 구성함으로써, 출발지 프리픽스 검색과 목적지 프리픽스 검색이 하나의 이진 트리를 통해 동시에 가능하도록 하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 구조인 이차원 이진 프리픽스 트리는 트리 구조 내부에 비어있는 노드를 포함하고 있지 않으므로 트라이 구조가 가지고 있는 메모리의 비효율성 문제를 완전히 제거하였다.
몬테카를로 트리탐색은 최대우선탐색 알고리즘이며, 많은 게임 특히 바둑 게임에 성공적으로 적용되어 왔다. 삼목 게임에서 MCTS 간의 대국을 통해 성능을 평가하고자 했다. 첫 번째 대국자는 항상 두 번째 대국자에 비해 압도적인 우위를 보였으며, 최선의 게임 결과가 무승부가 됨에도 불구하고 첫 번째 대국자가 두 번째 대국자에 비해 우월한 이유를 찾고자 했다. MCTS는 반복적인 무작위 샘플링을 기반으로 하는 통계적 알고리즘이기 때문에, 특히 두 번째 대국자를 위해 전략을 요하는 시급한 문제를 적절히 대처하지 못한다. 이를 위해 전략적 MCTS(S-MCTS)를 제안하며, S-MCTS는 결코 삼목 게임에서 지지 않는다는 것을 보였다.
보통의 인공지능 시스템은 특정 작업을 수행하기 위해 설계되며, 해당 작업만을 수행하는 능력을 가진다. 그에 반해 인공 일반지능이란 설계 당시 목표로 한 작업만이 아니라 새로 접하는 다양한 문제에도 대응할 수 있는 인공지능을 의미한다. 최근 게임 인공지능 분야의 일반지능 문제인 General Video Game Playing에 대한 관심이 높아지고 있다. 비디오 게임으로 범위가 제한되었지만, 다양한 형태의 비디오 게임을 플레이 할 수 있는 단일 인공지능을 설계하는 것은 상당히 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo Tree Search를 이용하는 기존 비디오 게임을 위한 인공 일반지능을 개선하는 방법에 대해 기술한다. 여기서는 UCB1 알고리즘을 문제에 적합하도록 개선한 GreedyUCB1과 게임 분석을 통해 얻은 지식을 활용한 Rollout 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 개발된 인공지능은 국제 학술대회인 IEEE Computational Intelligence in Games의 2014년 인공지능 경진 대회에 출전하여 4위의 성적을 보였다.
인터넷 라우터는 라우팅 테이블로부터 입력 패킷의 목적지 주소에 맞는 다음 홉을 찾아 입력 패킷을 내보내는 패킷 포워딩을 수행하여야 한다. 그러나 링크 기술의 발달과 더불어 인터넷 사용자의 급증으로 인하여 입력되는 패킷과 같은 속도로 패킷을 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 보다 빠른 주소 검색을 제공하기 위한 여러 이진 검색 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 기존에 나와 있는 대부분의 이진 검색 알고리듬들의 구조는 불균형 구조로서, 메모리 접근 횟수가 많아 빠른 주소 검색이 어렵다는 단점이 있다. 균형 구조를 갖는 경우에는 프리픽스 복사로 인하여 원래 프리픽스 수보다 노드 수가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 균형 구조를 갖는 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 구조에서는 디스조인트(disjoint)한 프리픽스들 즉, 이진 트라이(binary trio)에서 리프 노드에 위치한 프리픽스들만으로 이진 검색 트리를 구성하고, 각 노드에 프리픽스의 네스팅(nesting) 관계에 대한 정보를 담는 프리픽스 벡터(prefix vector)를 두도록 하였다. 그러므로 실제 프리픽스의 수 보다 훨씬 적은 수의 노드를 갖는 균형 이진 트리를 형성함으로서, 검색 성능을 매우 향상시킨 새로운 구조이다.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze Gyeongnam social indicator survey data using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.759-771
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2004
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze Gyeongnam social indicator survey data using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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