• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2003

본 논문에서는 frequent itemset을 빠르게 발견해내기 위한 효율적인 vertical 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 frequent itemset을 구하기 위해 아이템들을 Least Support Itemset(LSI) 과의 유사도에 의해 올림차순으로 정렬하여 탐색 트리를 구축하여 보다 빠르고 효율적으로 frequent itemset을 찾아낸다. 또한, 트리를 탐색 시, 2가지의 휴리스틱 방법을 사용하여 탐색의 초기에 많은 후보 아이템들을 탐색 트리로부터 제거함으로써 탐색 공간을 크게 줄인다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 이전의 알고리즘들과 비교해, long pattern을 가지는 데이터 베이스에서 보다 빠르게 frequent itemset을 발견해 냄을 실험을 통해 발견하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.249-258
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• 2002

처리기를 여러 개 장착한 다중처리기 시스템의 근본 목적은 적은 비용으로 많은 성능 향상을 얻자는 데에 있다. 그러나 다중처리기 시스템을 충분히 활용하기 위해서는 병렬처리를 지원하는 특별한 언어를 사용하거나 병렬성을 탐색하는 도구의 도움을 얻어야 하는 경우가 대부분이다. 일반적으로 알고리즘에서 병렬화에 적합한 대표적인 영역으로 루프와 재귀호출 등이 알려져 있다. 이 중 재귀호출은 특별한 도구나 언어의 지원 없이 개념적인 측면에서 비교적 쉽게 병렬화 시킬 수 있다. 그러나 재귀호출이 깊어지면 통제되지 않은 병렬성이 과도하게 높아져 오히려 수행불능 상태가 되고 만다. 본 논문은 POSIX스레드를 이용하여 재귀호출로 구성된 알고리즘을 병렬화시키는 과정에서 병렬성을 제어하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 유닉스 시스템에서 프로세스와 스레드의 개념을 정립하고, 제안된 병렬성 제어 방안을 퀵 정렬에 적용한 결과를 실증적으로 분석하여 그 효용성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.325-334
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• 2008

플래시 메모리는 크기가 작고 적은 전력을 사용하며 충격에 강하기 때문에 휴대폰, MP3 플레이어, PDA와 같은 이동 기기에 널리 사용되고 있다. 또한, 노트북과 개인용 컴퓨터에서 사용하던 하드디스크를 플래시 메모리로 교체하려는 시도도 진행되고 있다. 최근에는 플래시 메모리 저장 시스템에서 대용량의 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 플래시 메모리용 $B^+$-트리 인덱스를 개발하려는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구는 $B^+$-트리에 키의 삽입 또는 삭제 시 발생하는 "덮어쓰기"를 최소화하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이것뿐만 아니라 하나의 $B^+$-트리 노드에 할당되는 물리적 페이지의 크기도 $B^+$-트리 성능에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 노드 크기에 따른 $B^+$-트리의 구축 성능, 검색 성능, 그리고 저장 공간 사용량을 비교 및 분석한다. 노드에 키 삽입 시 정렬 및 비정렬 알고리즘을 제시하며, 또한 효율적인 노드 검색을 위한 적절한 인덱스 노드 헤드 구조를 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.108-115
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• 2007

본 논문에서는 최적화 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있는 방안으로 설계자가 원하는 목적함수들의 수렴 범위를 Goal로 설정하여 최적화를 수행하는 GBNSGA(Goal-Pareto based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 많은 공학문제들은 하나의 목표치를 충족하는 해를 찾는 것이 아니라 다수 목적함수들을 충족하는 해를 찾는 것이 일반적이다 특히, 이러한 목적함수들은 서로 상충적인 관계를 갖는 경우가 대부분이기 때문에 모든 목적함수들을 만족하는 유일해를 찾는 것은 거의 불가능하다. 그 대안으로 일부 목적을 희생하며 설계에 부합되는 최적해를 찾는 파레토(Pareto) 방식의 최적화 알고리즘들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 파레토 기반의 최적화 알고리즘들의 성능 향상을 도모하기 위하여 설계자의 목적을 파레토 할당에 반영하는 GBNSGA를 제안하고, 그 성능을 NSGA와 weighted-sum 접근 방식과의 비교를 통해 그 우수성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제26권2호
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• pp.46-55
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• 2017

본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제33권2호
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• pp.149-154
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• 2015

Purpose: We performed exome sequencing in a breast cancer family without BRCA mutations. Materials and Methods: A family that three sisters have a history of breast cancer was selected for analysis. There were no family members with breast cancer in the previous generation. Genetic testing for BRCA mutation was negative, even by the multiplex ligation-dependent probe amplification method. Two sisters with breast cancer were selected as affected members, while the mother of the sisters was a non-affected member. Whole exome sequencing was performed on the HiSeq 2000 platform with paired-end reads of 101 bp in the three members. Results: We identified 19,436, 19,468, and 19,345 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in the coding regions. Among them, 8,759, 8,789, and 8,772 were non-synonymous SNPs, respectively. After filtering out 12,843 synonymous variations and 12,105 known variations with indels found in the dbSNP135 or 1000 Genomes Project database, we selected 73 variations in the samples from the affected sisters that did not occur in the sample from the unaffected mother. Using the Sorting Intolerant From Tolerant (SIFT), PolyPhen-2, and MutationTaster algorithms to predict amino acid substitutions, the XCR1, DLL1, TH, ACCS, SPPL3, CCNF, and SRL genes were risky among all three algorithms, while definite candidate genes could not be conclusively determined. Conclusion: Using exome sequencing, we found 7 variants for a breast cancer family without BRCA mutations. Genetic evidence of disease association should be confirmed by future studies.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.29-38
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• 2007

최근 컴퓨터 교육에서 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습에서 논리력과 창의력의 요구가 늘어나고 있는 추세에 힘입어 컴퓨터 교육 분야에서도 프로그래밍 학습을 통한 논리력과 창의력을 함양하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 프로그램은 알고리즘을 컴퓨터 언어로 구현한 것이므로 문제해결의 핵심은 논리적 해결 방법의 고안 즉, 알고리즘의 고안에 있다. 알고리즘의 중요성을 인식한다면 이제 알고리즘 교육에 대한 방향 정립을 위한 체계적 연구가 필요한 시점에 와 있다고 볼 수 있다. 지금까지 주로 정렬, 탐색과 같은 특정 문제를 중심으로 한 문제 종속적이고 개별적인 알고리즘 학습을 강조해 왔다. 본 논문에서는 문제 독립적, 집단적 성질을 고려하는 문제 해결의 개념적 유형이라는 관점에서 개념적 알고리즘(conceptual algorithm)을 정의한다. 개념적 알고리즘의 유형적 특성을 바탕으로 개별적, 문제 종속적인 기존의 알고리즘 교육과 구분되는 체계적, 문제 독립적, 알고리즘적인 문제 해결력을 지향하는 알고리즘 교육의 새로운 방향을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.395-402
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• 2002

기존의 전화망(PSTN)을 이용하여 고속 데이터 통신을 가능하게 하는 ADSL은 여러 종류의 변복조 방식을 갖고 있다. 이 중 대표적으로 CAP(Carrierless Amplitude Phase)와 DMT(Discrete MultiTone) 방식이 사용되며, 특히 성능이 더 우수한 DMT 방식이 복잡하다는 단점에도 불구하고 점차 우세해지고 있는 상황이다. DWT 변조 방식은 전송채널을 좁은 대역을 갖는 256개의 부채널로 분할함으로써 거리에 따른 감쇄와 잡음에 대한 적응력을 높인 변조 방식이다. 이 경우 각각의 부채널에 신호대 잡음비(SNR : Signal-to-Noise Ratio)에 따라 비트수를 할당하는 방식이 비트 오류율(BER : Bit Error Rate)과 데이터 속도를 결정하는 주요한 요인이 된다. 그러므로 전체 에너지와 전체 목표 비트수 그리고 BER의 임계값을 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 할당 방식이 제안될 수 있다. 그런데 기존에 발표된 비트 할당 방식은 대부분 정렬과정을 실행하도록 하고 있어 처리속도가 지연되는 단점이 있다. 본 논문에서는 수식과정의 반복을 줄이고 정렬과정을 생략한 새로운 비트 할당 방식을 제안하였다. 할당표(Look-UP Table)를 사용하고 전체 목표 비트수에 도달하기 위해 추가 할당되는 비트수를 단일 수식으로 적용함으로써 처리 속도를 크게 개선하였다. 새로 제안된 방식과 기존 방식을 비교함으로서 다양한 적용 환경에 따른 최적의 비트 할당 방식이 가능하다는 것을 시뮬레이션 결과를 통하여 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.674-684
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• 2000

병렬처리 과정 중에서 고려되어야할 가장 중요한 점은 프로세서사이에 통신을 어떻게 효율적으로 처리하는가 하는 것이다. 그 중 하나의 접근방법이 익스팬드 그래프를 이용하여 최적의 지연시간을 달성하는 방법이다. 익스팬드 그래프를 기초로 하여 효율적인 네트워크 구성과 수행시간이 빠른 병렬 알고리즘을 개발하기 위한 시도가 이루어져왔다. 병렬알고리즘 수행에서의 중요한 결과인 O(logN)시간의 AKS정렬 알고리즘은 익스팬드를 기초로 한다. 익스팬드 그래프는 다시 집중기(concentrator)와 초집중기(superconcentrator)에 적용될 수 있으며 Margulis가 선형 익스팬드 그래프의 구성하는 방법을 구체적으로 제시한 후 몇 개의 익스팬드가 제시되었다. 그러나 익스팬드 그래프를 이용한 구체적인 구조는 제시하지 않았다. 본 논문에서 hypercube 구조에서의 익스팬드 네트워크 구조를 조사하고 그리고 각 단에서의 확장성을 분석하고 다단으로 확장한다. 본 논문은 hypercube에서의 익스팬드 네크워크의 이론적 분석을 제시한다.