• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-35
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• 2013

Automatically deriving only individual don't-care minterms that can effectively reduce a Boolean logic expressions are being investigated. Don't-care conditions play an important role in optimizing logic design. The type of unknown don't-care minterms that can always reduce the number of product terms in Boolean expression are referred as single hypothetical don't-care (S-HDC) minterms. This paper describes the Quasi Quine-McCluskey method that systematically derives S-HDC minterms. For the most part, this method is similar to the original Quine-McCluskey method in deriving the prime implicants. However, the Quasi Quine-McCluskey method further derives S-HDC minterms by applying so-called a combinatorial comparison operation. Upon completion of the procedure, the designer can review generated S-HDC minterms to test its appropriateness for a particular application.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.109-121
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• 2003

본 연구는 현재 각 기초 지자체 단위로 시행하고 있는 도로명 및 건물번호 부여사업의 현장조사 및 기본도 검수를 위하여 고해상도의 위성영상을 활용하는 것을 그 내용으로 한다. 대부분의 지방자치단체는 기존의 축척 1/1,000과 1/5,000 수치지도로 제작된 기본도에만 의존하여 현장조사를 진행하여 왔으며, 이 과정에서 현장조사자의 사전지식 부족 및 기본도의 현시성 결여 등으로 인하여 사업초기 상당한 시행착오를 겪는다. 따라서 본 연구는 도로명 및 건물번호 부여 사업에서 기존의 국립지리원 수치지도에 근거한 기본도를 보완하기 위한 방안으로 고해상도 위성영상의 활용가능성을 제시한다. 그 동안의 위성영상은 낮은 해상도로 인하여 상대적으로 면적이 좁고 토지 이용이 조밀한 우리나라의 실정에 적합하지 못하였으나, 1m 내외의 공간해상도를 지니는 고해상도 위성영상이 상용화되면서 우리나라에서도 점차 그 활용 분야가 넓어지고 있다. 또한 기존의 vector 기반의 수치지도와의 상호 보완을 위한 연계 활용도 점차 증가하고 있다. 연구 결과, 도로명 및 건물번호 부여사업에서 고해상도 위성영상의 활용은 그 결과적인 측면뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 타당성이 있는 것으로 나타났으며, 본 사업을 통하여 구축된 위성영상 자료는 도시계획 등 타 분야에서도 활용이 가능하여 지방자치단체의 기초 공간자료로서도 활용도가 높다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2293-2302
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• 2013

홍수위험관리에서 홍수범람도는 가장 기본적인 자료로 사용되고 있다. 그러나 홍수범람도 구축과정에서 다양한 형태로 불확실성이 발생하기 때문에 이는 정확한 홍수 방재계획 수립에 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 불확실성 요소를 제거하거나 개선하여 홍수범람도의 정확성을 향상시키는 것이 필요하나, 모든 불확실성을 완벽하게 제거하는 것은 경제적 타당성과 홍수에 대한 지식의 한계 때문에 불가능하며 매우 비효율적일 수 있다. 또한, 홍수범람도에 전달되는 불확실성 요소의 영향은 다른 환경변수에 따라 다를 수 있기 때문에 다양한 주변 환경의 조건을 고려한 불확실성 요소에 대한 민감도 분석이 필요하다. 이를 통하여 제거해야하거나 개선시켜야할 불확실성 요소의 우선순위를 정함으로써 전략적이면서도 효율적인 홍수위험관리를 유도할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 주변 환경의 조건에 따라 홍수범람도에 미치는 불확실성 요소의 민감도를 FOA방법을 이용하여 분석하고, 이를 미국 Indiana주 Columbus시 근처의 Flatrock 강에 적용하여 홍수범람도에 가장 큰 불확실성을 전달하는 요소를 선별하였다. 본 연구결과는 하나의 불확실성 요소가 다른 입력변수나 매개변수와 같은 주변 환경에 의해 홍수범람도에 다르게 영향을 준다는 것을 확인하였으며 또한, 대상유역의 홍수범람도 구축과정에서 가장 큰 불확실성 요소는 지형자료로 판명되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.649-657
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• 2006

강화학습이란 환경에 대한 정보가 주어지지 않았을 때 현재의 상태에서 가능한 행동들을 취한 후 얻어지는 보상값이 가장 큰 행동을 최적의 행동 전략으로 학습하는 것이다. 강화학습에서 가장 많이 사용하는 Q-학습은 환경의 특정 상태에서 가능한 행동 중에 하나를 선택해서 취한 행동으로 얻어지는 보상값으로 구성되는데 실세계 상태를 이산값으로 표현하기에는 많은 어려움이 있다. 상태를 많이 정의하면 그만큼 학습에 필요한 시간이 많아지게 되고 반대로 상태 공간을 줄이면 다양한 환경상태를 한 개의 환경상태로 인지를 하고 그 환경에 맞는 한 가지의 행동만 취하도록 학습하기 때문에 행동이 단순해진다. 본 논문에서는 학습 시간을 단축하기 위해 상태 공간을 줄이는 데서 발생하는 행동의 단순화의 단점을 보완하기 위한 방법으로 영향력 분포도를 이용한 Q-학습 방법을 제안한다. 즉, 영향력 분포도와 인접한 학습 결과를 이용해서 학습하지 못한 중간 상태에 적합한 행동을 취하게 하여 동일한 상태 개수에 대해서 학습 시간을 단축하는 것이다. 동일한 학습 시간 동안에 일반적인 강화학습 방법으로 학습한 에이전트와 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트의 성능을 비교해 보았을 때 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트가 단지 일반적인 강화학습에 필요한 상태공간의 4.6%만 정의를 하고도 성능 면에서는 거의 비슷한 효과를 볼 수가 있음을 확인하였다. 이는 영향력 분포도와 강화학습을 이용한 학습이 일반적인 강화학습에 비해서 학습 속도가 2.77배정도 빨리 이루어지고 실제 학습해야 할 상태 공간의 개수가 적어져서 발생되는 문제를 영향력 분포도를 이용해서 보완을 하기 때문이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.347-356
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• 2015

IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.23-30
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• 2015

빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.78-83
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• 2017

최대 밀도 부분 그래프는 소셜 네트워크에서 사용자들이 속한 특정 커뮤니티나 사용자들의 공통 관심사를 나타내기에, 최대 밀도 부분 그래프를 찾는 연구가 다수 있었다. 그러나 기존의 연구들은 단일한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는다는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 주어진 노드에서 시작하여, 인접하는 노드 중에 연결수(degree)가 가장 높은 노드를 추가하는 방식을 사용한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는 상향식 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이에 따라, 병렬 처리에 용이하게 하였고, 이를 맵리듀스 프레임 워크 상에서 병렬 알고리즘으로 구현하였다. 다양한 그래프 데이터로 실험결과 이전 연구와 비교하여 조기에 최고 밀도 부분 그래프를 찾아냄을 보였다. 또한 다양한 다수의 노드가 주어졌을 때에도 효과적으로 동작함을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.615-622
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• 2014

국제적 수준으로 성장한 한국의 영화 시장 환경은 더욱 타당한 자료 분석에 근거한 의사 결정 수단을 필요로 하게 되었다. 또한 발전된 정보 환경으로 인해 실시간으로 생성되는 대규모 데이터를 신속히 처리하고 분석하여 보다 정밀한 결과를 예측할 수 있어야 한다. 특히 전처리 작업은 정보 분석 과정 중 가장 많은 시간이 소요 되므로 대규모 데이터 기반 분석 환경에서도 합리적인 시간 내에 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영화 흥행 예측을 위한 대용량 데이터 전처리 방법을 연구하였다. 영화 흥행 데이터의 특성을 분석해 전처리의 각 유형별 처리 방법을 설정했으며 하둡 기반 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 빅데이터 기법을 사용한 전처리가 기존의 방법보다 더 좋은 수행 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2067-2075
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• 2017

최근 빅데이터가 주목받게 되면서 빅데이터를 처리하기 위한 시스템들도 중요하게 여겨지고 있다. 빅데이터 처리 시스템으로 분산파일시스템인 Hadoop과 비정형 데이터 처리를 위한 NoSQL 데이터 스토어가 주목받고 있다. 하지만 아직까지 NoSQL을 사용함에 있어 어려움이나 불편함도 존재한다. 저용량 데이터인 경우 NoSQL의 MapReduce는 불필요한 작업시간을 소모하게 되며, RDBMS 보다 상대적으로 많은 데이터 탐색 시간이 소요되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 NoSQL의 문제점을 해결하기 위해 NoSQL과 RDBMS 간의 연동 기법을 제안하였다. 개발한 오토매핑 기법은 처리할 데이터의 양에 따라 적합한 데이터베이스를 사용하게 하여 결과적으로 검색시간을 빠르게 할 수 있다. 실험 결과 제안한 데이터베이스 연동 기법은 특정 데이터 셋의 경우 검색시간을 최대 35%까지 줄일 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.181-186
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• 2017

미아 발생 및 아동 유괴 문제 등 아동에 대한 각종 범죄는 오래 전부터 사회적인 문제로 지적되고 있다. 하지만 이러한 문제를 해결하기 위한 방안은 극히 미비하다. 미아 통계에 따르면 해마다 3,000명에 달하는 미아가 발생한다. 본 논문은 밀집 공간에서 미아 발생률을 낮추는 것을 목표로 모바일 LBS를 이용한 미아 발생 예방에 관한 연구를 소개한다. 첫째, 아이의 인적 사항 및 부모의 연락처를 입력으로 받는다. 둘째, 구글 맵 API를 이용하여 위치(부모의 위치, 아이의 위치) 정보를 얻는다. 셋째, 얻어 온 위치정보에 아이와 부모의 인적 사항을 표기한다. 향후 연구에서는 SNS를 기반하여 아이의 위치정보와 부모의 위치정보를 SMS로 전송하는 연구를 진행할 것이다. LBS와 SNS를 이용한 미아 발생 예방 시스템은 머지않아 도래할 유비쿼터스(Ubiquitous) 사회에서 미아 발생률을 줄이는데 큰 기여를 할 것으로 기대한다.