일차원 셀룰러 오토마타(CA)에서 과반수 문제(majority problem)와 동기화 문제(synchronization problem)는 국소 정보(local information)를 이용하여 전역 문제(global problem)를 풀어야 하는 계산적으로 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제와 동기화 문제를 푸는 CA의 규칙을 찾는 방법을 제안한다. CA의 상태전이 함수(state transition function)를 일반적으로 사용하는 규칙표(rule table)가 아닌 조건부 매칭 규칙(CMR)으로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 각 문제에서 다수의 규칙들을 찾아내어 제안한 방법을 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 이전 연구 결과와 비교하여 과반수 문제와 동기화 문제에서 CMR을 사용하는 방식의 효용성을 보였으며, 다른 일차원 CA문제에도 CMR을 활용할 수 있는 가능성을 보였다.
본 논문은 한 마디 내에서 나타나는 음표들을 조합했을 때 규칙적인 배수관계가 있음을 이용하여 단음으로 구성된 노래에서 정확하게 마디 위치를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 노래의 개별음의 길이들을 찾아내고, 이들 개별음 길이들의 배수관계를 적용한 규칙들을 이용한다. 이렇게 찾아진 마디정보는 자동 음악 채보 시스템의 사전 정보로 활용될 수 있는 박자 및 빠르기 등을 위한 원천적인 정보를 추출하는데 활용될 수 있다. 남성 및 여성의 단음으로 구성된 12곡의 노래들에 대한 실험 결과 1곡을 제외한 11곡 노래들의 마디위치를 정확히 검출 했으며, 이렇게 찾은 마디 정보와 음악적 이론을 이용하여 곡의 박자 및 빠르기 정보 등을 추출할 수 있다.
델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.
컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다
최근 컨테이너 터미널에서는 야드 장비의 자동화 및 환적화물의 증가로 인하여 터미널내의 이적작업이 증가하고 있으며 이에 따라 터미널 운영자들은 효율적인 이적작업 계획을 수립하고자 노력하고 있다. 보통 자동화 컨테이너 터미널에서는 장치장에 다수의 자동화된 야드 크레인을 사용하여 컨테이너를 취급하고 있으며 선적작업의 효율을 높이기 위하여 여유시간대를 이용하여 이적작업을 수행하고 있다. 본 연구는 블록 내에서 다수의 자동화 야드 크레인이 운영되고 있는 경우의 이적작업 계획을 다루고 있으며 혼합정수계획법을 이용하여 주어진 여유 시간을 고려하여 작업효율을 최대화하는 각 크레인 별 최적 이적작업 계획을 수립하는 수리모형을 제시하였다. 또한 컨테이너 터미널 현장에서 쉽게 적용할 수 있도록 빠른 시간 안에 이적작업계획을 수립할 수 있는 작업 할당규칙을 찾기 위하여 다섯 가지 대표적인 할당규칙에 대하여 수치 실험을 통하여 유용성을 분석하였다. 수치 실험 결과 작업할당 규칙 중에서 MR규칙과 MW규칙이 다수 자동화 야드 크레인의 이적작업 할당규칙으로 좋은 성능을 발휘하는 것으로 나타났다.
연관규칙 마이닝과정에서의 빈발항목 탐색의 대표적인 방법으로 알려진 Apriori 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터베이스(TDB)에서 생성되는 각 패스의 k-itemset들에 대해 각각 트랜잭션 ID List(TIDist)를 유지하고 이를 이용해 (k+1)-itemset을 효율적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 이 방법은 frequent (k+1)-itemset(k>0)의 빈도수 및 TIDList를 TDB 에 대한 스캔이 전혀 없이 k-itemset의 TIDList로부터 직접 구한다. 이는 빈발항목집합을 찾기 위한 탐색 complexity는 크게 줄여줄 뿐 아니라 시간 변화에 따른 빈발항목집합의 분포 정보를 제공해 준다.
개미군락시스템 (Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 방문한 도시간의 거리와 해당 에지의 방문 횟수를 이용하여 페로몬을 부여한다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있었다.
네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 현대사회에 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에 이들은 정보 범죄들로부터 안정적이면서 효율적인 환경을 제공하는 것은 매우 중요한 일이다. 현재의 침입탐지 시스템은 네트워크 상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 탐지속도가 떨어지고, 새로운 침입유형에 대한 대응방법이나 인지능력에도 한계가 있기 때문이다. 따라서 다양한 트래픽 속에서 탐지율을 높이고 탐지속도를 개선하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 생성하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴생성을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하였다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 본 논문에서 제안한 방법에 따라 적용한 결과이다.
게임개발에서 설계내용은 디자인단계에서 뿐 아니라 구현단계와 테스트단계까지 자주 변경이 이루어진다. 게임의 설계내용은 게임규칙과 콘텐츠의 설계내용으로 이루어진다. 그 중에서 게임규칙의 설계 내용은, 모든 개발참여자들이 쉽고 정확하게 이해할 수 있어야 하고 자주 이루어지는 변경들이 효율적으로 관리되어야 하며 그리고 정확한 검증이 이루어져야 한다. 본 연구는 게임규칙의 설계내용에 대해, 게임디자인에서 적합하게 될 수 있는 표현방식을 찾기 위한 조사연구로서, 문서표현방식, UML 표현방식, 페트리네트 표현방식, 스크립트언어 표현방식에 대해 비교분석을 하였다. 비교분석은 게임규칙의 표현범위, 비주얼적 표현능력, 논리적 표현능력, 자동화된 검증 가능성, 그리고 효율적 형상관리 가능성에 대하여 이루어졌다. 비교분석결과 UML 표기방식이 가장 적합하였다. 그러나 UML 표기방식은 보다 편리한 자동화된 검증 방법의 연구개발이 필요한 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 2015 개정 초등학교 수학 교과서의 규칙성 영역 단원에 제시된 발문의 유형과 기능을 학년군별로 비교 분석하여 발문의 특성을 파악하고 규칙성 영역 지도에 효과적인 발문 활용에 있어서 교수·학습상의 시사점을 얻고자 하였다. 연구 결과 교과서의 규칙성 영역 단원에 제시된 발문의 유형은 학년군별로 공통되게 추론 발문, 사실 발문, 열린 발문 순으로 출현 비율이 높게 나타났으며 특히 모든 학년군에서 추론 발문의 출현 비율이 가장 높게 나타났다. 규칙성 영역 단원에서는 규칙을 찾는 과정에서 추측, 발명, 해결 활동을 돕거나 수학적 추론을 돕는 기능으로 작용하는 발문이 상대적으로 많이 제시되었다. 이러한 발문의 유형과 작용 기능은 학년군별 학습 내용 및 학년군의 특성과 관련이 있음을 유추해볼 수 있다. 따라서 본 연구의 결과를 통하여 규칙성 영역 지도 시 발문 구안에 있어서 참고자료의 제공 및 나아가 규칙성 교수·학습을 발전적으로 유도하는데 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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