본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
수학과 컴퓨터 과학 분야에서 최적화 문제란 가능한 모든 해 중에서 가장 좋은 해를 찾는 문제이다. 유전 알고리즘에서 최적화 문제의 어려운 정도는 상위의 측면에서 설명될 수 있다. 생물학에서 상위는 유전자의 표현형이 하나 혹은 그 이상의 유전자에 의해 억제되는 것을 의미하지만 진화 알고리즘에서는 유전자들 사이의 상호작용을 의미한다. 본 논문에서는 상위와 유전 알고리즘이 최적 해를 찾는 시간 사이의 상관관계를 실험적으로 확인하였다. Shannon의 정보 이론에 근거해 상위를 수치화하는 프레임워크를 사용하여 다양한 문제(One-Max, Royal Road, NK-Landscape)의 상위를 비교하였고, 그 결과 상위가 커짐에 따라 문제가 어려워져 최적 해를 찾기 어려운 경향이 있음을 확인하였다. 성능은 주어진 세대 안에 최적 해를 찾는 경우 최적 해를 찾는 데까지 걸린 세대 수로 비교하였고, 최적 해를 찾지 못하는 경우 최적 해의 적합도에 대한 주어진 세대 동안 찾은 적합도가 가장 높은 해의 적합도 비율로 비교하였다.
본 연구에서는 철도건설로 인한 네트워크 효과를 고려할 수 있는 철도망 설계문제(Railway Network Design Problem, RNDP)를 제안하고 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시코자 한다. 이를 위하여 bi-level 프로그램으로 모형을 구축하며, 상위문제는 총 통행비용을 최소화시키는 설계변수(design variable)를 구하는 문제이고, 하위문제(lower level problem)는 이에 따른 철도 승객의 철도선택 문제로 표현된다. 따라서, 본 연구의 철도망 설계문제는 철도건설로 인한 승객들의 노선변화를 고려할 있는 장전이 있으며 이점이 기존 철도망설계문제와의 차이점이다. 본 연구에서 제안된 모형과 알고리듬을 2개의 예제 철도망에 적용해 본 결과, 합리적인 해를 산출하여 향후 철도망 계획분야에 적용할 수 있음을 확인하였다.
고등학생 96명 (남 : 48명, 여: 48명)을 대상으로 자아 효능감과 화학 문제 해결력 사이의 차이(편향)를 조사하였다. 먼저 수리 문제와 개념 문제의 성공적인 해결에 대한 자신감을 묻는 자아 효능감 검사를 실시하였다. 이어서 자아 효능감 검사에서 제시된 것과 동일한 수리 문제 10문항과 개념 문제 10문항으로 학생들의 화학 문제 해결력을 측정하였다. 수리 문제 해결력 검사 점수가 개념 문제 해결력 검사보다 더 높았으나, 문제의 유형에 따른 자아 효능감의 차이는 없었다. 따라서 편향 점수는 수리 문제에 비하여 개념 문제에서 더 높았다. 수리 문제에서의 편향에 대한 이원 변량 분석 결과, 성과 사전 성취 수준 사이의 상호작용이 유의미하였다. 단순 효과를 분석한 결과 상위 수준 남학생의 편향 점수가 상위 수준 여학생보다 유의미하게 높았다. 대부분의 상위 수준 남학생은 자신의 능력을 과대 평가하였지만, 상위 수준 여학생은 과대 평가하는 경우보다 과소 평가하는 경우가 더 많았다.
현대 지식정보화 사회에서 학생들의 자기 주도적 학습능력을 중시하는 시대적 요구에 따라 본 연구에서는 스크래치 프로그래밍 교육을 통하여 학생들의 자기 주도적 학습능력에 가장 많은 영향을 미치는 상위인지능력을 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 기존의 여러 교육용 프로그래밍 교육은 그 자체의 기능을 익히는데 너무 많은 시간과 노력이 소요되어 정작 프로그래밍 교육을 통해 얻고자 하는 것을 얻기에는 부족함이 많이 있었다. 하지만 최근 개발된 교육용 프로그램 스크래치는 기존에 교육용 프로그램이 갖고 있던 여러 가지 단점을 보완하고 보다 쉬운 프로그래밍 교육을 통해 논리력이나 문제해결력 같은 고인지 사고능력을 길러줄 수 있다. 자신의 인지상태를 탐색하고 학습 혹은 문제 해결 과정에 필요한 인지적 자원을 분석하며 능동적으로 조정하는 인지적 상호작용의 총합인 상위인지능력의 향상에 중점을 둔 스크래치 프로그래밍 교육을 통해 학생들의 상위인지능력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
대규모 데이터 센터는 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하고, 빅데이터 처리를 위해 널리 쓰이는 HDFS 혹은 MapReduce, Dryad와 같은 프레임워크는 분산 처리 환경에서 운영하는 것을 기반으로 설계되어 있어 일대일이 아닌 다대일 통신이 빈번히 발생한다. TCP Incast 문제는 다대일 통신에서 발생하는 문제로 단일 상위 서버에서 다수의 하위 서버로 일을 요청할 때, 요청된 결과가 단일 상위 서버로 동시에 응답할 때 발생한다. 기존의 분산 처리 환경에서는 작은 데이터를 처리하기 때문에 단일 상위 서버에서의 데이터 처리 부담이 적었다. 하지만 빅데이터를 처리하는 분산 처리 환경에서는 블록 단위의 큰 데이터를 처리하므로 데이터 처리 시간에 민감한 메시지 데이터에서 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급격한 처리량 붕괴를 일으킬 수 있는 TCP Incast 문제 완화 알고리즘에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.
본 논문에서는 대규모 자유도 시스템의 병렬처리를 위하여 2단계로 이루어진 영역분할법(Domain Decomposition Method) 기반의 병렬 알고리즘을 제안하였다. 분할된 영역의 내부 및 외부 경계를 상위영역문제로 정의하고 국부영역문제는 변위 경계조건이 모두 주어지는 분할영역에서의 Dirichlet 문제로 구성한다. 상위영역에서는 전체 상위영역에 대한 강성 행렬의 어셈블이 필요없는 반복법을 통하여 변위를 구하고, 이를 바탕으로 국부영역에서 Multi-Frontal Sparse Solver (MFSS)를 이용하여 변위를 계산한다. 상위영역문제의 연산에서 프로세서 간의 데이터 교환을 최소화하여 계산효율을 유지하며, 동시에 해석 가능한 자유도를 증대시키는 병렬 PCG(Preconditioned Conjugate Gradient)법 기반의 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 수치해석을 수행한 결과, 프로세서 수가 증가할수록 계산성능의 손실없이 해석 가능한 자유도가 비례하여 증가하는 선형 확장성을 관찰할 수 있었으며, 대규모 자유도 문제에 효과적으로 사용 가능함을 확인하였다.
제철소에서의 원료 운송 작업은, 선박에 선적된 원료를 하역하여 야드에 적치한 후, 제반 원료 소요공장까지의 벨트 컨베이어를 통한 원료 수송 작업을 의미한다. 본 연구에서는 원료 운송과 관련한 선박 접안, 원료 하역 및 벨트 컨베이어 수송 일정 계획을 효과적으로 수립하기 위하여 이단계 계획적 구조를 이용한 일정계획 휴리스틱을 개발하고 이를 구현하기 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 이단계 계층적 구조는 상위 단계의 Scheduler 와 하위 단계의 복수개의 Dispatcher 로 구성되어 있다. 하위 단계의 Dispatcher는 주어진 제약조건하에서 단위 문제를 해결하고 이를 상위 단계의 Scheduler에게 보고하게 된다. 상위 단계의 Scheduler 는 전체적인 문제 해결의 우선 순위 결정 및 Dispatcher 간의 상층을 해결하는 역할을 맡게 된다. 이러한 계층적 구조를 이용한 분산처리를 통해 문제의 복잡성을 줄이고, 시스템 설계의 모듈화 및 유연성있는 시스템 구축이 가능하게 되었다. 본 시스템은 실시간 전문가 시스템 도구인 G2를 이용하여 SUN Workstation에서 개발되었다.
본 논문에서는 계층적 구조를 가진 이산사건시스템의 관리 제어이론에 대해 알아본다. 특히 하위레벨(low level)과 상위레벨(high level) 로 구성된 계층적 구조의 이산사건시스템에서 레벨들 사이의 정보 전달을 바탕으로 상위레벨에서 설정된 사양을 만족시키기 위한 상위레벨 및 하위 레벨의 관리제어기 설계기법을 소개한다. 계층적 구조에서 관리 제어 목적은 계층적 일치성의 개념으로 정의되는데, 이것은 설계된 하위 레벨 관리제어기에 의해 제어된 하위 레벨 이산사건시스템의 동작에 대한 상위 레벨로의 정보사상이 주어진 상위레벨의 사양과 일치함을 의미한다. 본 논문에서는 상위레벨 상에서 임의의 사양이 주어질 때 계층적 일치성을 만족하게 하는 관리 제어기가 존재하기 위한 계층적 이산사건시스템의 동작특성과 레벨들 사이에서의 정보전달의 특성을 소개한다. 또한 설계된 관리제어기를 포함하는 전체 관리제어 시스템에서 계층적 일치성 및 비막힘성의 동시 만족에 대한 관리 제어 문제를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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