• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.719-724
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• 2003

이 논문은 kNN의 정확도의 손실 없이 kNN의 효율성을 개선하는 휴리스틱을 제안한다. 제안된 휴리스틱은 kNN 실행 시간의 주요 요소인 두 문서간 유사성 계산을 최소화하는 것이다. 이것을 위하여 본 논문은 유사성의 상한값을 계산하는 방법과 훈련 문서를 정렬하는 방법을 제안한다. 제안된 휴리스틱을 문서 분류 프레임？인 AI :: Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 kNN과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 휴리스틱을 적용한 방법이 기존의 kNN보다 실행 속도측면에서 약 30∼40%의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.129-138
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• 2004

스위치 노드(switch node)로 구성된 네트워크에서 멀티캐스팅을 위한 트리를 구성하는 것은 NP-complete로 알려진 스타이너 트리 문제(Stainer free problem)로 정형화된다. 현재의 멀티캐스트를 요구하는 서비스들은 대개 대용량의 멀티미디어 데이터를 요구하게 된다. 이러한 서비스들은 텍스트 기반의 서비스에 비해 서비스의 질(Quality of Service)이 아주 중요한 요소가 되고, QoS는 전송에 소요되는 시간에 매우 민감하게 반응한다. 단일 제약을 갖는 멀티캐스트 트리 문제에 적용되는 휴리스틱은 이미 많이 연구되었으나, 노드 연결도 제한과 평균 흡수를 고려하는 다중 제약이 있는 멀티캐스트 트리 문제에 적용되는 휴리스틱에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 다중 제약을 만족하는 효율적인 멀티캐스트 트리 문제에 적용 가능한 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.162-176
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• 2007

Machine Learning (ML) has become very popular within Data Mining (KDD) and Artificial Intelligence (AI) research and their applications. In the ML and KDD contexts, two main approaches can be used for inducing a Bayesian Network (BN) from data, namely, Conditional Independence (CI) and the Heuristic Search (HS). When a BN is induced for classification purposes (Bayesian Classifier - BC), it is possible to impose some specific constraints aiming at increasing the computational efficiency. In this paper a new CI based approach to induce BCs from data is proposed and two algorithms are presented. Such approach is based on the Markov Blanket concept in order to impose some constraints and optimize the traditional PC learning algorithm. Experiments performed with the ALARM, as well as other six UCI and three artificial domains revealed that the proposed approach tends to execute fewer comparison tests than the traditional PC. The experiments also show that the proposed algorithms produce competitive classification rates when compared with both, PC and Naive Bayes.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권6호
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• pp.430-439
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• 2016

Estimation and analysis of traffic jams plays a vital role in an intelligent transportation system and advances safety in the transportation system as well as mobility and optimization of environmental impact. For these reasons, many researchers currently mainly focus on the brilliant machine learning-based prediction approaches for traffic prediction systems. This paper primarily addresses the analysis and comparison of prediction accuracy between two machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Based on the fact that optimized estimation accuracy of these methods mainly depends on a large amount of recounted data and that they require much time to compute the same function heuristically for each action, we propose an approach that applies multi-threading to these heuristic methods. It is obvious that the greater the amount of historical data, the more processing time is necessary. For a real-time system, operational response time is vital, and the proposed system also focuses on the time complexity cost as well as computational complexity. It is experimentally confirmed that K-NN does much better than Naïve Bayes, not only in prediction accuracy but also in processing time. Multi-threading-based K-NN could compute four times faster than classical K-NN, whereas multi-threading-based Naïve Bayes could process only twice as fast as classical Bayes.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.87-95
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• 2012

본 논문에서는 3차원 공간상에 존재하는 많은 입력노드를 신속하게 연결하는 PTAS 3차원 스타이너 최소트리를 제안한다. 스타이너 최소트리문제는 비 다항 적 문제 영역에 속하며 적절한 휴리스틱을 도입했을 경우 다항 적 문제 영역에서 최단 길이의 해를 생성하는 최소신장트리 방법과 같은 여러 방법에 비해 우수한 성능을 보이나, 입력노드의 수가 클 경우 과도한 실행시간을 요구한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 PTAS 기법을 도입한 방법을 제안한다. 3차원 공간상에 존재하는 70,000개의 입력 노드에 대한 실험에서, 본 논문에서 제안된 8개 공간 분할 PTAS 방법은, 순수 3차원 스타이너 최소트리방법에 비해 연결 길이는 0.81% 증가했으나, 실행시간은 86.88%의 단축되었다. 이는 제안된 방법이 시간적 제약이 비교적 큰 문제에서 공간상의 많은 노드들을 신속하게 연결하는 응용에 잘 적용될 수 있음을 나타낸다.