• 전기의세계
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• 제33권3호
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• pp.145-150
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• 1984

본고에서는 비교적 자세히 다루어지지 않았던 대규모 시스템 구조문제에 대하여 소개하고 대규모 전력계통의 조류계산을 분해방법으로 계산한 실례를 들어 대규모 시스템 문제의 특징과 그해를 구하는데 따른 문제점들을 살펴보고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.435-441
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• 2002

전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.518-522
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• 2010

그리드 기반 대규모 신약후보물질탐색환경에서는 (1) 대규모의 도킹 작업을 그리드 상에 제출한 후 이들을 지속적으로 관리하고, (2) 실행된 각 작업들은 동시에 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 접근한다. 우리는 위의 두 부분에서 성능의 개선이 필요함을 발견하였다. (1)의 과정에서 제출된 작업의 상태 정보를 얻기 위해 그리드 스케쥴러를 사용하던 기존의 방식은 대규모 작업 제출에 의한 부하 문제로 정확한 정보를 신속하게 얻는 데 어려움이 있어 제출된 작업의 효율성이 떨어지는 문제가 있었다. 그리고 (2)의 과정에서는 동시에 실행된 대규모 작업들의 접근 요청이 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 집중되면서 이로 인해 성능 저하가 일어났다. 본 연구에서는 기존 환경에서 찾아낸 위의 두 가지 주요 부분에서 발견한 성능 이슈를 밝히고 또 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1199-1202
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• 2006

대규모 무선 이동 Ad-hoc 네트워크 환경에서는 고정 인프라가 구축된 이동통신 시스템과는 달리 노드의 이동, 에너지 문제 및 에러 등 예외적인 상황 변화로 인한 문제가 다른 네트워크에 비해 잦은 문제가 발생 할 수 있다. 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송을 위한 경로 설정 후 에러 발생 시 사라진 경로 복구를 위한 최적 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 대규모 이동 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서 효율적인 전송 프로토콜인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위한 제안된 경로 재설정 방법을 통하여 패킷 전송 지연을 최소화 할 수 있다. 제안된 경로 재설정 방법은 규모가 클수록 기존 방법보다 효과가 큰 경로 재설정 방법이다.

• 전기의세계
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• 제32권11호
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• pp.664-669
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• 1983

대규모 system을 취급하는 공학분야에 있어서 Matrix의 demension이 커짐에 따라 전산부담을 줄이기 위한 소요기억용량 절감 및 계산시간의 단축이 주된 관심사 중의 하나가 되어 왔다. LP(Linear Programming)기법 역시 대규모 선형 system에 적용될 경우 Basic Matrix 에 대한 dimensionality 문제를 포함하고 있으며 이에 대한 효과적인 해결방법으로 Bartels-Golub Decomposition 방법이 연구되어 있다. 이 방법은 Chan과 Yip등이 LSGA(Load Shedding and Generator Rescheduling) 문제에의 적용을 시도한 바 있으며, 일반적인 선형최적화 문제뿐만 아니라, dimensionality가 큰 Matrix의 Inverse 계산을 요하는 문제에 널리 적용될 수 있으므로 그 개요를 소개하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1995년도 추계학술대회발표논문집; 서울대학교, 서울; 30 Sep. 1995
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• pp.211-219
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• 1995

블록-삼각(Block-angular)구조를 갖는 선형 제약식과 분리되지 않는 콘벡스 목적함수의 대규모 비분리 콘벡스 최적화 문제의 해법으로 번들-분해법 (Bundle Based Decomposition)을 이용한 알고리즘 SQA(Separable Quadratic Approximation)은 비분리 콘벡스 프로그램을 분리가능한 2차계획 법(Separable Quadratic Programming) 문제로 근사화시켜 번들-분해법을 축 차적으로 적용한다. 본 연구는 수렴성(local convergence & global convergence) 및 알고리즘 구현 [1]에 이어 이에 대한 수치적용 결과를 중심 으로 소개한다. 수치 적용은 ANSI C로 작성된 SQA 프로그램을 SUN SPARC II에서 실행하였으며 이때 대규모 비분리 최적화 문제의 비분리 목 적함수와 블록-삼각 구조의 선형 제약식들이 계수들은 ANSI C의 랜덤함수 로부터 임의의 값들을 이용하였다. 이와같은 다양한 비분리 콘벡스 최적화 문제에 대한 수렴성, 반복회수 및 처리시간등의 결과와 함께 GAMS/MINOS 의 최적해를 소개한다.

• 전기의세계
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• 제32권2호
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• pp.93-102
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• 1983

대규모 시스템의 해석 및 제어기설계에 관한 연구개요 및 동향을 시스템단순화 안정도검사, 비집중제어 및 계층적최적제어로 구분하여 기술하였는바, 대규모시스템 이론은 해석이나 혹은 설계에 있어서 문제를 여러개의 부문제들로 분해하는데에 그기초를 두고 있으며, 소규모시스템에 적용되던 수학적기법을 부문제들에 적용시키는데에 국한되고 있다고 사료된다.

• 전기의세계
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• 제33권3호
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• pp.158-162
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• 1984

경제학의 일반균형이론은 만족할 만큼 정립되어 있지 못하다. 그러나 존재문제에 관하 이론은 안정성문제에 관한 이론보다 비교적 잘 정리되어 있다. 본고에서는 일반균형의 존재이론을 중심으로 하여 대규모 사회-경제 시스템에 대한 연구현황을 개관하였다.