• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.785-794
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• 2002

자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.613-622
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• 2020

한국은 2030년까지 배출 전망치 대비 37 %를 감축하겠다는 목표를 제시하였다. 이에 국토교통부는 2020년까지 건물 부문에서 배출되는 온실 가스를 배출전망치 대비 26.9 % 감축을 선언하고, 녹색 건축물 기본계획수립과 녹색건축인증제도를 마련하는 등 건축물의 환경성을 확보하기 위한 제도를 정착시켜가고 있다. 녹색건축인증을 받기 위해서 공사 관계자들은 컨설팅 업체를 통해 녹색건축인증을 받는 경우가 많으며, 그 과정에서 자료공유와 업무연계가 원활히 이루어지지 않아 경제성 확보와 필요한 인증점수의 확보에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 재료 및 자원에 관한 평가점수의 획득과 경제성을 함께 고려한 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 실제 컨설팅 자료를 분석하여 재료 선정 및 대안 비교과정을 자동화하고, 대안의 최적화에 유전자 알고리즘의 개념을 적용하여 자재 정보를 입력하면 요구점수를 최소한의 비용으로 충족할 수 있는 자재 대안을 선정하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 활용하여 실제 자료에 적용해 본 결과 기존 방법론 대비 약 79.3 %의 공사비가 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 경제적 자재선정 모델은 녹색건축인증을 받고자 하는 건축주에게 공사비 절감이라는 혜택을 안겨줄 뿐 아니라 인증점수를 확보하기 위한 설계자에게는 설계시간 절감에 기여 할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1482-1489
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• 1998

본 논문은 지문 영상에 대한 스펙트럼 특성을 추출, 이를 영상 개선기술에의 활용을 위하여 처리단위를 $1{\times}64$의 부영역으로 설정하고 레코드의 길이를 32, 16, 8로 설정하여 지문영상의 스펙트럼 특성을 추출하였으며, 이를 영상의 재 합성과정에 적용, 개선된 명암값 영상을 획득하였다. 또한 무손실 JPEG을 근거, 지문영사에 대한 최적의 호프만 표 및 최적의 예측기 선정을 목적으로 7개의 예측기에 대한 예측오차 분포특성을 실험적으로 추출, 모델링 과정을 수행하여 새로운 호프만 표를 제안하였으며 이를 이용하여 지문영상에 대한 압축과 최적의 예측기를 선정하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.175-181
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• 2014

정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권11호
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• pp.453-462
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• 2017

본 논문에서는 SDN (Software Defined Networking) 오픈소스 프레임워크인 오픈데이라이트(ODL, OpenDaylight) 컨트롤러 클러스터 환경에서 클러스터의 구조를 분석하며 고가용성(High availability)을 지원하는 컨트롤러 클러스터의 동작 방식을 다룬다. 또한 Raft 알고리즘의 리더 선정(Leader Election) 과정을 분석하고 효율적인 시스템 운용을 위한 Leader Election 과정의 개선 방안을 제안한다. 이와 함께 샤드(Shard) 리더와 샤드 팔로어의 성능차이를 제시하고, 기존과 제안 방식의 컨트롤러 클러스터의 성능을 비교 분석한다. 실험의 결과에 따르면 리더의 성능은 팔로어의 성능보다 좋으며 하나의 컨트롤러로 요청이 집중되어 전달될 때보다 분산된 컨트롤러로 요청이 전달될 때의 성능이 더 좋다. 따라서 제안 기법을 통하여 컨트롤러로의 요청을 분산함으로써 성능을 높일 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.387-397
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• 2011

본 연구에서는 컴퓨터 과학 교육에서 강조하는 알고리즘 수업에서 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치를 활용하였을 때 학습자의 논리적 사고력에 미치는 영향을 분석하고자 교재를 개발하고 투입하여 효과를 검증하였다. 알고리즘 교육 내용은 외국의 ACM과 국내의 중학교 정보 교과 교육과정을 분석하여 선정하였으며, 개발된 교재를 초등학교 4학년 학생에게 투입하였다. 논리적 사고력의 영향을 살펴보기 위하여 GALT 축소본 검사지를 사용하였으며 실험집단의 논리적 사고력의 논리합계와 조합논리에서 유의미한 차이의 신장을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.111-117
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• 2014

본 논문은 안정된 결혼문제의 최적 해를 쉽고 빠르게 찾는 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째로, 남성의 여성선호도와 여성의 남성 선호도 합 $p_{ij}$의 $n{\times}n$ 정방행렬 할당문제로 변환시킨다. 두 번째로, 행렬에서 최대 선호도 합(최소 값)인 $_{min}p_{ij}$를 선택하고 i행과 j열을 삭제한다. 이 과정을 $i=0{\cap}j=0$일 때까지 수행한다. 세 번째로, 가능한 최초 또는 마지막 선택 $_{min}p_{ij}$에 대해 다른 값으로 변경시 선호도를 증가시킬 수 있으면 상호 교환하는 검증 절차를 수행한다. 제안된 알고리즘을 7개의 안정된 결혼문제에 적용한 결과 기존 알고리즘의 해를 개선하는 효과를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.219-224
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• 2019

연도와 같은 수치 정보가 많은 교과목은 기억법의 적용이 필요하다. 수치 기억법은 점, 선, 막대 등과 같은 많은 방법들을 적용한 정보 이미지는 기억을 도와주는 기호의 역할을 한다. 뇌의 기억 구조는 수치만을 제공하기 보다는 추가 정보를 제공하는 것이 효율적이다. 이전 연구에서는 모바일 환경에 적합한 그래프 알고리즘이나 배열된 이미지 알고리즘을 제시했었다. 본 연구에서는 수치 정보가 많은 교과목을 선정하여 수치와 관련된 추가 정보를 원본 데이터와 연결하고자 한다. 모바일 환경에서 진행되는 특유의 과정을 제안하고, 의미 연결 수치 알고리즘을 구현 평가한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.23-30
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• 2022

본 논문에서는 불이 비슷한 색의 연기로 둘러싸여 있더라도 정확하게 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존 불 영역 검출 알고리즘들은 화재 이미지에서 불과 연기를 잘 분리해내지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 불 영역 검출 알고리즘을 적용하기 전에 전처리 과정으로써 색상 보정 기법과 안개 제거 기법을 적용함으로써 성공적으로 불을 연기로부터 분리해냈다. 실제로 연기로 뒤덮인 화재 현장의 이미지들에서 기존 기법들보다 불을 더 효과적으로 검출하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 화재 검출 알고리즘을 공장, 가정 등에서 효율적인 화재 탐지를 위해 사용할 수 있는 방법을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.764-766
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• 2002

본 연구에서는 가스 차단기의 소전류 차단성능을 개선하기 위한 최적화 과정에 대해서 나타낸다. 목적함수는 절연내력과 극간 인가전압의 차이의 최소값으로 선정하였으며, 목적함수가 최대가 되도록 최적화를 수행한다. 설계 변수로는 개극 전의 전극 이동길이, 노즐목 길이 및 노즐목 발산각과 노즐 하류장 형상을 채택하였다. 최적화 알고리즘으로는 (1+1) 진화알고리즘을, 유동해석을 위해서는 FVFLIC법을 사용하였다. 최적화 결과로 얻어진 모델은 초기 모델에 비해 소전류 차단성능이 상당히 개선되었음을 확인할 수 있었다.