알고리즘은 컴퓨터와 관련된 모든 이론들의 기반이 되는 개념으로 매우 중요하다. 응용문제를 해결하기 위한 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구는 많이 있지만 컴퓨터 알고리즘 개념을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 효과적인 교수방법에 대한 연구물들은 매우 드물다. 본 논문에서는 초등학교 4학년 수학문제를 이용하여 문제를 해결하는 과정을 통하여 컴퓨터 알고리즘 개념을 학습하는 교수방법을 설계하였다. 설계한 교수방법을 현장에 적용하였으며, 결과 분석을 통하여 제안한 교수방법이 전통적인 교수방법보다 효과가 있음을 보인다.
데이터 마이닝 기술 중 하나인 연관규칙 마이닝의 병렬 알고리즘들은 동형질의 병렬 컴퓨팅 시스템을 대상으로 하여 개발되었다. 그러나, 이러한 병렬 알고리즘들은 클러스터 시스템 또는 Network Of Workstation(NOW)과 같은 저가의 프로세서들로 구성된 집합적인 병렬 컴퓨팅 시스템에서는 부적당하다. 이는 이들 시스템이 다른 성능을 가진 프로세서로 구성되어 있거나 여러 사용자의 접근을 허용하는 등의 이형성을 가지기 때문이다. 결과적으로 이러한 환경을 고려하지 않은 기존의 병렬 연관규칙 알고리즘들은 전체 시스템의 성능을 활용하지 못하게 되어 성능저하를 피할 수 없다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 연관규칙 알고리즘인 Data Distribution 알고리즘을 위만 효과적이고 확장성 있는 동적 부하분산 알고리즘의 설계와 구현을 다룬다.
임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.
본 논문에서는 RSA 공개키 암호시스템에서 암호의 안전성을 위하여 증가되는 암호키(key)의 비트 크기에 대응한 내부 연산기 설계를 효율적으로 할 수 있는 bit-slice형 모듈러 곱셈 알고리즘을 제안하였고, 제안된 알고리즘에 따른 모듈러 곱셈기를 FPGA칩을 이용하여 구현함으로써 제안된 알고리즘의 동작을 검증하였다. 제안된 bit-slice형 모듈러 곱셈 알고리즘은 Walter 알고리즘을 수정하여 도출하였으며, 구현된 모듈러 곱셈기는 bit-slice 구조로 되어 암호키(key)의 비트 확장에 대응한 모듈러 곱셈기의 오퍼랜드 비트 확장이 용이하며, 표준 하드웨어 기술언어(VHDL)로 모델링 하여 전용 하드웨어로 설계되는 RSA 공개키 암호 시스템의 구현에 응용될 수 있도록 하였다.
본 논문은 실시간 멀티프로세서 스케줄링 문제를 효과적으로 해결하는 신경망 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 대표적인 신경망 모델인 홉 필드 네트워크를 근간으로 태스크의 처리요구에 대해 지정된 시간이내에 처리할 수 있는 실시간 시스템을 신경망의 장점인 병렬처리가 가능하도록 구현하였다. 본 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존에 실시간 멀티프로세서 스케줄링을 위해 연구되는 EDA와 LLA의 두 알고리즘과 비교한다. 제안된 알고리즘은 VHDL을 이용하여 하드웨어로 설계한다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 강의시간표 작성 시스템 설계 방법을 제안한다. 강의시간표는 교과목의 강의시간, 강의실, 교수자 등의 정보를 시간표 테이블에 할당하는 문제이면서 스케줄링 문제이다. 강의시간표로써의 의미를 가지기 위해서는 강의실 중복 회피, 교수의 강의시간 중복회피와 같은 필수 제약조건(Hard Constraint)을 만족해야 한다. 또한, 강의시간표 문제는 NP-Complete 문제로 알려져 있으며 기존의 Exact 알고리즘으로는 최적 해를 구하는 것이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 중의 하나인 유전 알고리즘을 교과목의 강의시간 배정 부분과 강의실 배정 부분을 각각 별도의 부시스템 (Sub-system)으로 나누어 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 강의시간표로써의 의미를 가질 수 있는 필수 제약 조건을 만족시킬 수 있음을 알 수 있었다.
글로벌 라우팅(global routing)은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 네트리스트의 모든 네트들을 연결하기 위하여 각 네트들을 라우팅 영역(routing area)에 할당시키는 문제이며, 글로벌 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 maze routing 알고리즘, line-probe 알고리즘, shortest path 기반 알고리즘, Steiner tree 기반 알고리즘등이 이용된다. 본 논문에서는 라우팅 그래프에서 최단 경로 Steiner tree 탐색방법인 weighted network heuristic(WNH)과 이를 기반으로 하는 글로벌 라우팅 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링(SA) 방식과 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.
벡터양자화에서 주어진 학습벡터를 가장 잘 대표할 수 있는 코드벡터의 집합인 코드북을 구하는 것은 가장 중요한 문제이다. 이러한 코드북을 구하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘으로 그 성능이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있어 여러 가지 초기 코드북을 설계하는 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 splitting 방법을 이용한 수정된 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존외 splitting 방법을 적용하여 초기 코드북을 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터를 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계 한다. 제안된 방법의 적용온 기존 방법에서 MSE(mean square error)의 감소율이 가장 작은 미소분리 과정에서 시작하여 원하는 코드북 크기를 얻을 때까지 반복한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상되었다.
최근 휴머노이드 로봇 기술의 발전으로 로봇 관련 기반 기술 및 주변 기술의 연구가 활성화되고 있다. 이러한 연구의 하나로 이족 보행 로봇의 보행 알고리즘의 개발이 국내외에서 진행되고 있다. 이족 보행 로봇의 핵심 기술은 로봇의 기구 설계와 보행 제어 알고리즘에 있다. 보행 제어 알고리즘에 있어서는 보행시 로봇의 각 관절에 대한 궤적을 생성하는 방법과 관절의 부하를 최소화하는 힘 제어 방법 등의 알고리즘들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자체 제작한 12자유도를 갖는 이족 보행 로봇의 안정적인 보행 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 다양한 보행 패턴에 대한 실험을 통해 제안한 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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