유전자 알고리즘은 어려운 최적화 문제를 해결하는데 효과적인 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 최근 네트워크 디자인에 관련된 문제에 유전자 알고리즘의 응용사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 ATM 망에서 주어진 물리적 네트워크와 트래픽 요구를 바탕으로 최적의 가상경로망을 설계하는데 2단계의 유전자 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계는 경로 설정 단계로서 모든 네트워크의 노드쌍에 대한 경로를 설정하는 것이고 두 번째 단계는 이를 바탕으로 전체 VPs 수와 링크당 경유하는 VPs 수, VP 이동대상 수를 최소로하기 위한 VPs 설정단계이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 유용성과 성능을 평가 분석한다.
대부분의 컴퓨터 네트워크에서, 각 교환 노드는 데이터 패킷 전송시 최단 경로를 찾기 위해 정확한 경로 정보를 작는 것이 필요하다. 그러나, 분산화된 환경하에서는 전체 네트워크를 통해 항상 일관성 있는 경로정보를 유지하기가 어렵다. 따라서, 시간이 지남에 따라 이미 쓸모없게 된 경로 정보로 인하여 경로상의 루우프가 형성될 수 있으며, 이로 인하여 전체 네트워크의 심각한 성능 저하를 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 경로상의 루우프 형성 문제를 해결하기 위해 새로운 경로 설정 알고리즘에 대해 논하고자 한다. 제안된 알고리즘은 현재 컴퓨터 네트워크에서 경로설정을 위해 가장 많이 이용되고 있는 분산화된 Bellman-Ford 알고리즘에 근거하고 있다. 제안되는 알고리즘은 Bellman-Ford 알고리즘의 간편성을 유지하면서 분산화된 환경하에서 (두 노드간 또는 여러 노드들간의) 모든 종류의 루우프를 일정 시간안에 발견하고 이를 해결한다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
AMOLED 패널은 LCD 패널의 대체제로 사용되고 있으며, 품질 개선을 위한 다양한 공정기술들이 연구되고 있다. 이러한 연구들은 에이징 보정을 진행해야 하고 에이징 보정 값을 추출하는 알고리즘이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 AMOLED의 에이징 보정을 진행하기 위해 전압 설정 알고리즘을 제안한다. 전압 설정 알고리즘은 전압 설정의 보정 값을 산출하여 출력 전압을 조절 및 증폭하여 임베디드 보드 내 각 채널에 따라 요구되는 전압을 공급해줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 MANET(Mobile Ad-hoc Network) 환경에서의 보안 요구사항과 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격방지를 위한 보호노드(게이트웨이) 설정 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여, 정보보호를 위한 기반 기술 및 네트워크 응용기술과 보안위협을 분석하고 MANET에서 필수적으로 요구되는 보안 요구사항을 제시하며, 송신과 수신노드 사이 정보전달시 DDoS 공격을 효과적으로 방어하기 위한 보호노드 설정 알고리즘을 제시하고 성능을 분석한다. 보호노드 설정시 보호노드와 수신노드들 사이의 총링크 비용의 최대값을 최소화하는 경우와 평균비용을 최소화하는 경우로 구분하여 성능을 분석하며, 각 알고리즘의 성능을 All Enumeration 기법을 이용하여 구한 최적해와 비교, 분석한다. 분석결과, 보호노드와 수신노드들 사이의 최대비용을 이용하는 경우보다 평균비용을 이용하여 보호노드를 설정하는 경우 송신과 수신 노드들 사이의 총비용이 최소화됨을 알 수 있다.
CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.
연육 연도교에 주로 건설되는 초장대교량은 시설물 특성상 이용객들의 대피공간이 제약받고 태풍, 해일 등 자연재해에 노출이 많기 때문에 다른 공공시설물보다 재난에 취약한 구조물이다. 최근 공공시설물의 건설동향이 구조물의 장대화로 되어감에 따라 재난 발생시 예상 위험이 점점 더 커져가고 있다. 본 연구는 이전 연구를 통해서 구축된 재난관리 시나리오를 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 초장대교량의 재난은 자연재해와 인적재해로 구분할 수 있다. 여러 가지 재해 중 본 연구에서 제시한 재난관리 알고리즘은 자연재해의 경우 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해이며 인적재해의 경우 화재, 교통사고, 구조물파괴 및 테러이다. 이 재난관리 알고리즘은 재난관리 전산 프로그램 구축의 기초로 사용될 것이다. 본 연구는 국내외 재난관리 관련 사례조사를 토대로 재난 수준별 평가방법을 수립하였다. 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해와 같은 자연재난은 심각한 재난 발생전에 교통통제가 가능한 형태로 분류될 수 있으며 사례조사를 통해 교통통제 관리기준을 설정하였다. 화재, 교통사고, 구조물 파괴 및 테러와 같은 인적재난은 상황 발생시부터 비상대응을 취해야할 재난의 형태로 분류될 수 있으며 사고발생 시나리오를 통해 대응 단계별 평가방법을 설정하였다. 또한 재난 수준별 평가방법을 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 자연재해와 같이 사고 발생 전에 교통통제가 가능한 재해는 교통통제 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 인적재해와 같이 사고 발생 즉시 비상대응을 실시해야할 재해는 비상대응 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 원칙적으로 국가재난관리등급에 따라 관심, 주의, 경계, 심각의 4단계로 구분하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 AAD에 의해 관리자, 외부기관 및 이용자 각각의 세부 행동지침 및 요령을 제시하였다.
현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용하며, 혼잡 상황을 줄일 수 있는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크들의 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 혼잡 링크 수를 줄이고, 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 다른 경로 선택 알고리즘들에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.
본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 기존 유전 알고리즘과의 성능 분석에 대한 결과는 비용면에서나 지연시간면에서 제안한 알고리즘이 우위에 있는 것으로 나타났다. 또한, 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.
Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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