• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.119-125
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• 2006

네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1853_1854
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• 2009

본 논문은 스네이크 에너지에 칼라분산 성분을 추가함으로써 스네이크 알고리즘을 이용하는 강인한 영상분할기법을 제안한다. 일반적인 스네이크 알고리즘은 영상의 밝기 값만을 고려하여 관심영역을 분할하기 때문에 인접하는 영역과 다른 칼라정보를 갖더라도 인접하는 물체와 유사한 밝기 값을 가지면 영상분할하기 어렵다. 제안하는 알고리즘은 복잡한 배경에서 인접하는 영역과 칼라성분이 다른 관심영역을 효율적으로 분할하기 위해, 기존의 snake 알고리즘에 칼라분산(color variance) 에너지 요소를 추가하였다. 특정 칼라 값을 갖는 물체들이 섞여있는 복잡한 배경 영상들의 실험을 통해 제안하는 칼라분산 기반 확장 스네이크 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.468-574
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• 1991

분산 너버우전탐색 트리구성에서 통신복잡성은 몇가지 임계값에 기초한 효과적인 통신동기방식에 의해서 개선될 수 있다. 본 논문에서는 분산 그래프의 밀도함수로서 임계값을 설정하고 그 임계값을 이용하여 통신 동기방식에 의거한 분산 너비우선탐색 트리 구성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 밀도가 낮은 그래프에서 기존의 알고리즘보다 통신 복잡성면성 면에서 수학적 분석을 통해개선됨을 입증하였으며, 밀도가 높은 그래프에서는 현재와 동일함을 입증함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘이 종래의 알고리즘들보다 통신 복잡성에서 가장 효율적임을 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.56-58
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• 2000

분산 프로세스 그룹 내의 프로세스들 중에서 조정자를 결정하는 것을 선출(election)한다고 하며 분산 시스템이 가동되면서 최초로 정해져야 할 경우, 또는 조정자 프로세스에 장애가 생겨서 새로운 조정자가 필요할 경우에 선출 알고리즘이 수행된다. 본 연구팀은 고속 조정자 선출 알고리즘을 제안한 바 있는데, 이 알고리즘의 검증 시험, 성능 평가를 수행하기 위해서 COVERS라는 시뮬레이션 툴을 사용하여 분산 네트워크 환경을 구성한 뒤 이 위에 다수 프로세스에 선출 알고리즘을 구현하고 각종 장애 상황을 발생시켜 시험하였다. 본 논문에서는 범용 시뮬레이션 툴인 COVERS를 간단히 설명하고, 이 위에 모델링한 분산 네트워크 환경, 그리고 선출 알고리즘 구현에 대해서 설명하고, 성능 분석결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.225-230
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• 2003

본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.896-899
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• 2001

본 논문에서는 외판원 문제를 분산 시스템 환경에서, 다중 에이전트를 이용해 수법시간을 단축시키고, 더욱 우수한 근접해를 구할 수 있는 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 다중 후보해를 이용한 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킨 것인가가 중요하게 고려독어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 동적으로 윈도우 크기를 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 교환할 개체들의 위치를 결정하는 새로운 유전 이동 정책 2가지 방법을 개발하고 실험하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1464-1480
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• 1997

분산 시스템은 높은 성능, 결함 허용성, 정보와 자원의 공유 등을 이룰 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 분산 시스템 내에서 발생하는 사건과 상태들을 적절히 관리하지 못하면 이러한 장점의 혜택을 받을 수 없게 된다. 이러한 사건과 상태들은 성능 저하, 동작 오류, 수상한 행위 등의 징후가 될 수 있으므로 자세히 분석되어야 한다. 사건/상태를 적절히 관리하려면 이들을 명세하고 효율적으로 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사건/상태의 중앙 집중 탐지 알고리즘에 대해 설명한다. 다음 계층적 구조를 갖는 분산 시스템에서 이 탐지 알고리즘을 분산화 하는 방안에 대해 설명한다. 분산 알고리즘은 사건/상태 탐지 임무를 부임무들로 분해하는 과정과 부임무들을 적절한 노드들에 할당하는 과정으로 구성된다. 또 이 분산 탐지 알고리즘이 결함 허용성을 갖도록 하는 방안에 대해서도 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권12호
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• pp.960-966
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터 네트워크를 위한 견고한 분산방식 상호배제 생성 알고리즘을 소개한다. 현존하는 분산방식 상호배제 생성 알고리즘의 두 가지 큰 문제는 상호배제 생성을 위하여 필요한 메시지의 수를 어떻게 줄이느냐 하는 것과 노드고장시 얼마나 효율적으로 대처하느냐 하는 것이다. 소개되는 알고리즘은 적은 수의 메시지를 사용하고 복잡한 절차가 필요 없이 지능적인 노드고장 메시지를 사용하여 노드고장에 대처한다. 또한 부하가 많은 경우에 더 효율적이며 다수의 노드가 동시에 고장난 경우에도 작동이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.287-295
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• 2010

본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface) 환경 하에서 채널배선 문제에 대한 분산 평균장 유전자 알고리즘(MGA, Mean field Genetic Algorithm)이라는 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 분산 MGA는 평균장 어닐링(MFA, Mean Field Annealing)과 시뮬레이티드 어닐링 형태의 유전자 알고리즘(SGA, Simulated annealing-like Genetic Algorithm)을 결합한 경험적 알고리즘이다. 평균장 어닐링의 빠른 평형상태 도달과 유전자 알고리즘의 다양하고 강력한 연산자를 합성하여 최적화 문제를 효율적으로 해결하였다. 제안된 분산 MGA를 VLSI 설계에서 중요한 주제인 채널 배선문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 GA를 단독으로 사용하였을 때보다 최적해에 빠르게 도달하였다. 또한 분산 알고리즘은 순차 알고리즘에서의 최적해 수렴 특성을 해치지 않으면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 나타냈다.