• 정보학연구
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• 제3권2호
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• pp.73-85
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• 2000

본 논문에서는 여러가지 상이한 메세지를 전송하는 정보통신 네트워크의 효율적인 해법을 개발하였다. 이 문제는 네트워크 이론에서의 전형적인 다품종 네트워크로의 전환이 가능하다. 이러한 문제는 문제의 크기에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 대표적인 NP-완전문제이다. 본 논문에서 개발된 해법은 전통적인 라그랑지 이완법을 보완한 것으로 다음과 같이 구성된다. 우선 우수한 초기 실현가능해(good initial feasible solution)를 얻을 수 있는 휴리스틱 방법을 개발하고 초기 실현가능해가 얻어지면 이를 이용하여 초기 쌍대변수(이완된 제약식에 붙게되는 라그랑지 승수)를 추정한다. 대개의 경우 쌍대 변수를 임의로 0으로 설정하고 해법을 수행하는데, 이 경우 쌍대 최적해와의 차이가 많이 나게되므로 비효율이 발생할 수 있다. 쌍대 최적해를 얻은 후 원문제의 실현가능조건을 위배하는 경우에는 재할당 방법(re-allocation method)를 통해 원문제의 실현가능조건을 충족하도록 한다. 해법의 성능(효율성) 테스트 결과 저자들이 개발한 해법이 수행속도 면에서 상업용 팩키지와 기존의 효율적인 해법들에 비하여 매우 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 본 해법은 최적해를 보장하지 않지만 최적해와의 차이가 평균 2% 미만의 근사 최적해를 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.86-100
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.661-674
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• 2009

최근 군사, 의료, 환경, 산업 현장, 물류 분야 등에서 유비쿼터스 센서 네트워크와 같은 신기술을 적용한 진보된 IT융합 서비스들에 대한 연구와 시도가 활발하게 진행되고 있다. 농업 분야에서도 다양한 형태의 많은 연구가 진행되고, 또한 실제로 현장에 적용되고 있다. 그러나 농업 분야에서의 적용은 의료, 산업, 유통 분야 등과 같은 기존의 적용 환경과는 다른 고려가 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기술을 적용한 사용자(농민) 중심의 농산물 생산, 가공, 유통 및 판매가 통합된 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 농작물의 최초 파종 단계에서부터 해당 농산물이 소비자에게 판매되기 이전까지 진행되는 모든 과정을 지원하는 통합화된 서비스이다. 사용자는 이 시스템을 이용하여 영농활동에 필요한 각종 재배력, 기상 상황 정보 등을 실시간으로 제공 받을 뿐 아니라, 재배되고 있는 농산물에 대한 각종 상황 정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 재배지에 설치되어 있는 각종 영농 시설물들을 직접 혹은 원격지에서 제어하거나, 사용자가 지정한 임계값을 벗어나는 경우 자동으로 제어 될 수 있도록 한다. 또한 농산물의 생산, 저장, 유통 및 최종 판매 단계까지 연결되고 일원화된 시스템을 사용할 수 있도록 하여, 해당 농산물에 대한 신뢰도 및 품질의 향상을 가질 수 있도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.