• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.923-930
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• 2015

경쟁 시스템에서 최종 우승자를 결정하기 위해 다양한 방법을 사용한다. 많은 스포츠 경기에서는 1-in-2 토너먼트 방식으로 우승자를 가리거나 이의 변형된 방법으로 우승자를 가린다. 본 연구에서는 일반적인 경기보다 훨씬 많은 경쟁 참여자가 존재하고, 이를 많은 임의의 심사자가 심사하는 상황에서 최종 우승자를 가리는 상황에서 활용할 수 있는 경쟁 시스템의 한 방법을 제안한다. 이와 같이 다수의 경쟁자와 다수의 심사자가 존재하는 상황은 가상공간에서 흔히 보는 각종 앱의 선호도 조사 등에서 발생한다. 본 연구에서는 knock-out 토너먼트를 발전시켜 각 라운드마다 경쟁자를 임의배정하는 다단 랜덤 토너먼트를 제안하고 제안된 방식의 공정성에 대해서 알아본다. 또한 일정한 조건 하에서 특정 심사자가 미치는 심사 영향력을 수치화하여 각 심사자의 영향력을 비교할 수 있게 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.139-147
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• 2013

본 논문에서는 질량 분석 방법에 의하여 산출된 단백체 데이터(mass spectrometric proteomic data)의 분류 분석(classification analysis)을 위한 새로운 특성 선택(feature selection) 방법을 제안한다. 이 방법은 i)높은 상관관계를 가지는 중복된 특성을 효과적으로 제거하는 전처리 단계와 ii)토너먼트(tournament) 전략을 사용하여 최적 특성 부분집합(optimal feature subset)을 탐색해 내는 단계로 구성되어 있다. 제안되는 방법을 실제 암진단에 사용되는 공개된 혈액 단백체 데이터에 적용하였으며 널리 사용되는 타 방법과 비교할 때 우수한 성능과 균형된 특이도와 민감도를 달성함을 실증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6C호
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• pp.480-486
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• 2008

전송 신호의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS (Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 ${\mu}$-GA (micro-Genetic Algorithm) 기반의 위상 가중치 탐색 알고리즘을 적용한 낮은 계산 복잡도를 갖는 PTS 기법을 제안한다. 위상 가중치의 탐색은 랜덤하게 생성한 5 개체의 개체군으로부터 시작한다. 이 중에서 적합도가 가장 큰 엘리트와 토너먼트 선택 방법에 의해 나머지 4 개체를 선택하고 교배 연산을 통해 다음 세대를 구성한다. 만일 생성된 세대가 수렴한다면 엘리트를 제외한 나머지 개체를 다시 랜덤하게 생성한다. 일정 세대 이상 PAPR이 개선되지 않거나 사전에 정해진 최대 세대수까지 진행하면 탐색을 종료한다. 제안하는 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function)를 이전의 PTS 기법과 비교한다.