• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권2호
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• pp.142-148
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• 2019

Relatively few countries provide separate bicycle lanes for cyclists. Hence, tools for suggesting cycling routes are essential for a safe and pleasant cycling experience. This study aims to develop a mobile application to build cycling routes based on user preferences, specifically location, search radius, ride distance, and number of optimal routes. Our application calls the Strava API to retrieve Strava cycling segments crowdsourced from the cycling community. Then, it creates a graph consisting of the start and end points of these segments. Beginning from a user-specified location, the depth-first search algorithm (DFS) is applied to find routes that conform to the user's preferences. Next, a set of optimal routes is obtained by computing a trade-off ratio for every discovered route. This ratio is calculated from the lengths of all segments and the lengths of all connecting paths. The connected routes can be displayed on a map on an Android device or exported as a GPX file to a bike computer. Future work must be performed to improve the design of the user interface and user experience.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1207-1215
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• 2013

이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.

• 동의생리병리학회지
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• 제23권4호
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• pp.745-750
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• 2009

The goal of this study is to examine on reasoning and search for construction of diagnosis ontology as a knowledge base of diagnosis expert system in oriental medicine. Expert system is a field of artificial intelligence. It is a system to acquire information with diverse reasoning methods after putting expert's knowledge in computer systematically. A typical model of expert system consists of knowledge base and reasoning & explanatory structure offering conclusion with the knowledge. To apply ontology as knowledge base to expert system practically, consideration on reasoning and search should be together. Therefore, this study compared and examined reasoning, search with diagnosis process in oriental medicine. Reasoning is divided into Rule-based reasoning and Case-based reasoning. The former is divided into Forward chaining and Backward chaining. Because of characteristics of diagnosis, sometimes Forward chaining or backward chaining are required. Therefore, there are a lot of cases that Hybrid chaining is effective. Case-based reasoning is a method to settle a problem in the present by comparing with the past cases. Therefore, it is suitable to diagnosis fields with abundant cases. Search is sorted into Breadth-first search, Depth-first search and Best-first search, which have respectively merits and demerits. To construct diagnosis ontology to be applied to practical expert system, reasoning and search to reflect diagnosis process and characteristics should be considered.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.93-102
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• 2018

본 연구는 기업이 지식을 창출하고 혁신에 이르기 위해 노력하는 방안으로써 외부지식탐색을 제시하고 외부지식탐색의 폭과 깊이를 중심으로 혁신속도와의 관계를 살펴보았다. 국내시장에서 기업이 외부지식탐색이 가지는 루틴의 한계를 극복하기 위한 노력의 일환으로 해외시장으로 진출하고자 하는 노력을 조절효과로 살펴보았다. 기존연구에서는 외부지식탐색이 대부분 단일국가 혹은 유사 산업 간에서 나타나는 여러 가지 효과를 살펴보았다면, 본 연구는 이를 조금 더 확장하여 시장확대 개념을 도입해 그 상호작용을 실증한 것이다. 본 연구에서 사용된 818개의 유효 표본은 STEPI에서 발간하는 혁신조사를 기반으로 하였으며, 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 외부지식탐색의 폭과 깊이는 혁신속도에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째, 시장확대효과로써 수출성과는 외부지식탐색의 폭 및 깊이와 함께 상호작용하여 혁신속도에 조절효과를 가진다. 셋째, 젊은 기업일수록 다양한 네트워크를 선호하면서 수출증대효과와 상호작용하며 나이가 많은 기업일수록 심도있는 네트워크를 선호하면서 수출증대와 상호작용하여 혁신속도를 증가시킨다.

• 기술혁신연구
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• 제25권3호
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• pp.299-331
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• 2017

본 연구는 국내 지식기반산업에 종사하는 기업을 대상으로 탐색의 소재(locus)와 특성을 기준으로 기업의 지식탐색 유형을 도출하고, 각 유형별로 혁신성과는 어떤 차이를 보이는지 구성형태적 관점(configurational approach)으로 분석하였다. 기존의 지식탐색 연구들은 주로 지식탐색과 결과변수와의 관계규명에 집중해왔다. 이에 따라, 실제 기업들이 어떻게 지식탐색을 조직화 하는가에 대한 이해가 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구는 기업의 지식탐색을 탐색의 소재와 특성에 따라 외부탐색 범위(external search breadth), 외부탐색 깊이(external search depth), 내부탐색 범위(internal search breadth), 내부탐색 깊이(internal search depth)로 지식탐색의 네 가지 차원으로 구분하고 군집분석(cluster analysis)을 통해 실제 기업의 지식탐색 유형을 도출하였으며, 지식탐색 유형에 따라 기업의 혁신성과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 상이한 지식탐색 유형을 가지는 6가지 기업군을 도출하였다. 각 기업군은 모든 지식탐색 차원에 대해 적극적이거나, 일부 차원에만 집중하는 등의 차이를 보인다. 둘째, 각 기업군의 혁신성과는 지식탐색 유형의 특성에 따라 탐험적 혁신과 활용적 혁신성과에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 환원론적 접근(reductionistic approach)에 기반한 기존 연구와는 달리, 구성형태적 접근을 적용하여, 기업의 실제 지식탐색 유형을 규명하였다는 점에서, 주요 공헌이 있으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권2호
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• pp.87-93
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• 2002

주어진 스트링 S의 접미사트리 $T_s$를 구축하기 위하여 , 먼저 홀수위치들에 대한 접미사트리 $ T_0$를 제귀적으로 구축하고 짝수위치들에 대한 접비사트리 $T_e$를 $ T_o$/로 부터 구축한 다음 $ T_o$와 $T_e$를 합병하여 $T_s$를 구축하는 새로운 방식이 사용되고 있다. 인덱스자료구조에 관련된 문제들 중 정수 문자집합상의 접미사트리를 선형시간에 구축하는 문제는 오랫동안 미해결문제로 남아 있었다. Farach은 이 방식을 적용하여 처음으로 성형시간이 소요되는 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 중 가장 어려운 곳은 합병하는 부분이다. 본 논문에서는 BFS(breadth-first search)에 기반하는 새로운 합병알고리즘을 제안한다. 제안된 합병알고리즘은 Farach의 DFS(depth-first search) 방식보다 개념적으로 단순하게 동작하므로 다른 응용의로 쉽게 확장될수 있다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.153-167
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• 2005

본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• 인지과학
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• 제18권2호
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• pp.193-221
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• 2007

본 연구에서는 모바일 화면에서의 효율적인 메뉴구조를 탐색해보고자 하였다. 실험 1에서는 유목의 명확성(명확, 불명확)과 깊이수준(2,3,5층), 아이템의 수(32, 64, 128개)에 따른 탐색 과제 수행 시간과 오류수의 차이를 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 깊이수준이 낮을수록 그리고 제시된 아이템의 수가 적을수록 과제 수행 시간이 짧았고 오류를 적게 보였다. 또한 유목이 명확한 조건에서는 깊이수준과 아이템의 수에 따른 과제 수행 시간과 오류 수에 차이가 없었으나, 유목이 불명확한 조건에서는 깊이가 깊은 조건과 아이템의 수가 많은 조건에서 과제수행 시간이 더 많이 소요되었고, 더 많은 오류를 보였다. 실험 2에서는 깊이가 5수준인 메뉴 구조에서 유목의 명확성(명확, 불명확), 아이템의 수(32, 64, 128개), 공간단서 (색, 창, 숫자단서)에 따라 과제 수행시간과 오류수의 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 아이템의 수가 적을수록 과제수행시간이 더 적게 걸렸고 더 적은 오류를 보였다. 특히 유목이 불명확한 조건에서는 아이템의 수가 많을수록 더 좋지 않은 수행을 보여 실험 1과 동일한 결과를 보여 주었다. 또한 실험 2의 결과, 그림이나 숫자를 통해 공간단서를 제공하는 것이 탐색 과정에서 발생하는 오류를 줄이는데 도움이 될 수 있음을 보여 주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.460-465
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• 2009

This paper presents a new algorithm that includes a mechanism to avoid local solutions in a motion vector detection method that uses the steepest descent method. Two different implementations of the algorithm are demonstrated using two major search methods for tree structures, depth first search and breadth first search. Furthermore, it is shown that by avoiding local solutions, both of these implementations are able to obtain smaller prediction errors compared to conventional motion vector detection methods using the steepest descent method, and are able to perform motion vector detection within an arbitrary upper limit on the number of computations. The effects that differences in the search order have on the effectiveness of avoiding local solutions are also presented.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권4호
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• pp.239-246
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• 2009

This paper deals with the makespan minimization problem of job shops. The problem is known as one of hard problems to optimize, and therefore, many heuristic methods have been proposed by many researchers. The aim of this study is also to propose a heuristic scheduling method for the problem. However, the difference between the proposed method and many other heuristics is that the proposed method is based on depth-first branch and bound, and thus it is possible to find an optimal solution at least in principle. To accelerate the search, when a node is judged hopeless in the search tree, the proposed flexible branch and bound method can indicate a higher backtracking node. The unexplored nodes are stored and may be explored later to realize the strict optimization. Two methods are proposed to generate the backtracking point based on the critical path of the current best feasible schedule, and the minimum lower bound for the makespan in the unexplored sub-problems. Schedules are generated based on Giffler and Thompson's active schedule generation algorithm. Acceleration of the search by the flexible branch and bound is confirmed by numerical experiment.