최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 마이크로어레이상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에 유전 발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 그러나 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 효율적인 암의 분류를 위해서는 관련성 있는 소수의 유전자만을 선별해내는 작업인 특징선택 방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선하고 분류하는 방법을 제안한다. 이 방법은 선택되는 유전자들의 중복된 정보를 최소화시켜 암의 분류에 있어 보다 효과적인 유전자 선택을 한다. 실험데이터는 대장암 데이터(Colon cancer dataset)를 사용하였고, 분류기는 k-최근접 이웃(KNN)을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징선택 방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다. 추가적으로 림프종 데이터에 대한 실험을 하였고, 그 결과 전진 선택법의 유용성을 확인할 수 있었다.
최근에 공간 데이타 웨어하우스에서 자주 사용되어지고 질의 응답 시간이 많이 걸리는 복잡한 공간 집계 질의들은 미리 그 결과를 계산하여 실체화시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 선택적 실체화 알고리즘에 대한 개선 방안으로 공간 뷰의 공간 측정에 대한 공간 연산의 계산 시간과 접근 빈도를 고려하여 선택적 실체화에 대한 방법을 제시하고 개선된 선택적 실체화 알고리즘을 제안한다.
최근 인터넷의 트래픽이 다양해지고, 서비스 질 보장에 대한 사용자의 요구가 증가하며, 가상 사설망(VPN, Virtual Private Network)이나 트래픽 엔지니어링 등 향상된 IP 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구 사항을 충족시켜주기 위하여 IETF에서는 MPLS (Multiprotocol Label Switching) 기술을 표준화하고 있다. 다양한 서비스와 QoS 보장을 가능하게 하는 MPLS 망에서 신뢰성(Reliable) 보장은 또 하나의 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이러한 MPLS 망의 신뢰성을 보장하기 위한 기존의 방법들을 설명하고 기존 방법의 문제를 해결하기 위해 선택적인 보호 연결(Protection Path) 설정방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 보호 연결 설정방법은 과거의 특정 장애 정보를 이용하여 선택적으로 보호 연결을 미리 설정함으로써 빠른 연결 복구를 수행하게 하고 보호 연결 설정으로 인한 자원의 낭비를 최소화 하고자 하는 방법이다.
VoIP를 이용한 인터넷 전화에서 패킷 손실로 인한 음질 저하는 큰 문제이다. 본 논문에서는 VoIP에서 가장 많이 쓰이는 코덱 중 하나인 G.729 에서의 기존 패킷 손실 복구 방법들을 살펴보고 성능을 개선하고자 한다. 제안한 방법은 보간법의 적용을 위해 LSP 파라미터와 FCB 이득 파라미터의 미래값을 추정하며, 연속된 패킷 손실에서의 파라미터 자연성을 높이기 위해 LSP 파라미터와 ACB 길이 파라미터를 선택적으로 3차 spline 보간한다. TMIT 등의 환경에서 기존의 방법과 제안한 방법의 SD를 비교하여 객관적 평가를 수행하였고, 실험 결과 제안한 방법으로 성능이 개선됨을 확인하였다.
강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.
본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.
본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.
최근 전방십자인대 손상의 치료에 남아있는 인대 다발이 이식건의 생물학적 치유를 도우며 고유 수용감각(proprioception) 기능을 유지할 뿐만 아니라 슬관절의 전방 전위 억제의 생역학적 기능을 가지는 것으로 연구되고 있다. 이러한 이론을 바탕으로 남아있는 전방십자인대를 보존하는 노력들은 다양하게 시도되고 있다. 전방십자인대 손상의 자연 경과는 아직도 논란이 되고 있으나 선택적인 환자에 있어서 보존적 치료는 비교적 좋은 결과를 얻을 수 있으므로 불필요한 재건술을 줄일 수 있다. 최근 시도되고 있는 선택적 다발 재건술 및 남아있는 다발을 보존하는 전방십자인대 재건 수술 수기들은 다양한 방법으로 시도되고 있으며 남아있는 다발을 보존하는 장점이 있으나 협소한 적응증을 가진다. 저자들의 남아있는 다발을 보존하는 전방십자인대 재건술은 자가 슬괵건을 이용한 단일다발 재건술을 시행하면서 잔존하는 이완된 다발에 봉합사를 통과시킨 후 봉합사를 추가적인 터널 없이 bioabsorbable cross pin (RIGIDfix system, Mitek, Johnson & Johnson, USA) 구멍을 통하여 당기고 고정하는 방법이다. 전방십자인대 재건술시 남아있는 다발을 보존하는 방법은 이식건의 생물학적 치유을 촉진하고 또한 경골 부착부에 남아있는 기계수용체를 보존하므로 기능적 회복에 도움이 될 것으로 기대된다. 저자들의 방법은 비교적 광범위한 적응증을 가지며 적은 합병증으로 남아있는 다발을 효과적으로 보존할 수 있는 술식으로 전방십자인대 수술시 좋은 치료 선택의 하나로 사료된다.
본 논문에서는 상황인식(CR: Cognitive Radio) 시스템에서 CR 시스템이 우선사용자와 spectrum leasing 관계에 있을 때 간섭을 많이 주는 사용자를 선택하고 이들에게 선택적으로 부분공간 간섭정렬방식을 적용해 우선사용자와 CR 사용자에게 모두 데이터 전송을 가능케 하는 방식을 제안하였다. 각 기지국들은 사용자의 간섭 신호량을 가지고 자신의 기지국에서 요구하는 복호 가능한 SINR(signal-to-interference ratio)를 넘지 않도록 주변 셀의 간섭신호가 큰 사용자들을 순환적으로 선택하고 이들에게 선택적으로 부분공간 간섭정렬방식을 적용하는 방법이다. 제안된 방법으로 모든 사용자들은 다른 간섭에 대한 제약 없이 통신이 가능하게 된다. 전산모의실험으로 제안한 방법은 선택적 간섭정렬을 적용 안 하는 방법보다 합 용량에서 약 350% ~400% 증가함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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