• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.667-669
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• 2005

최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.299-306
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• 2003

본 논문에서는 현재 사용되고 있는 소수성 검정 알고리즘의 효율성을 비교하여 효과적인 알고리즘 사용에 관한 방향을 제시하려 한다. 현재 가장 일반적으로 사용하고 있는 Miller-Rabin 소수성검정법(Miller-Rabin primality test)에 대하여, Miller-Rabin 소수성 검정법 이외에 다른 확률적 소수성 검정법으로 제안된 Frobenius-Grantham 소수성 검정법(Frobenius-Grantham primality test) 이 있다. 그러나 합성수 판별에 대한 확률적 우세함에도 불구하고, Miller-Rabin 소수성 검정법을 대체하고 있지 못하는 이유는 시간복잡도(time complexity)가 Randomized polynomial time이기 때문에 같은 확률에 대한 평균 실행 속도가 Miller-Rabin 소수성 검정법보다 크게 효율적이지 못하기 때문이다. 또한, 2002년 Manindra Agrawal이 제시한 AKS 알고리즘(AKS algorithm)은 최초의 다항식 시간내 결정적 소수성 검정법(Polynomial time deterministic primality test)이지만, 시간 복잡도에서 다항식의 차수가 높기 때문에 현재 사용되고 있는 확률적 소수성 검정법(Probabilistic primality test)을 대체하지 못할 것으로 사료된다. 본 논문에서는 최근 발표된 소수성 검정법인 Frobenius-Grantham 소수성 검정법, AKS 알고리즘과 기존의 Miller-Rabin 소수성 검정법의 장단점을 비교·분석해 보고자 한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.275-284
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• 1998

신호화 교차로는 한정된 시간 자원을 각 접근로별로 서로 다른 수요에 적절하게 효과적으로 배분함으로써 그 운영효율이 극대화될 수 있다. 현재 서울시 기존 전자신호시스템은 검지기체계를 갖추고 있으나 주로 시간대별 제어방식(TOD제어)을 사용하고 있다. 이에 대한 대안으로 실시간 교차로신호제어시스템인 이른바 첨단신호시스템이 개발되어 서울시 강남지역 61개소에서 시범운영중에 있다. 첨단신호시스템은 접근로별 수요에 따라 녹색시간을 배분하는 방식을 적용하고 있는데, 본 논문에서는 첨단신호시스템의 운영효율성을 평가하기 위하여 실제 교통수요와 운영녹색시간을 비교·분석하였다. 그 결과로 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 방출차량에 의한 포화도의 비율을 고려하여 주기 및 녹색시간을 결정하는 첨단신호제어시스템의 알고리즘은 비포화시 직진이동류에 대한 녹색시간은 수요에 비해 과대산출운영되고 있다. 둘째, 좌회전의 경우 대기차량의 패턴이 불규칙할 때, 실시간 녹색시간제어기능이 미흡하다. 따라서, 향후에는 교통수요를 고려할 수 있는 알고리즘의 보다 심도있는 연구·개발이 요구되며, 또한 비포화 상황이 아닌 과포화 상황에도 적용될 수 있는 알고리즘의 개발이 이루어져야할 것으로 보인다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.14 no.5
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• pp.1-8
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• 2011

The purpose of this study is to explore vocational high school students' understanding levels and misconceptions regarding the time-efficiency of algorithms. In this study, a questionnaire with nine questions was developed. The questionnaire is base on three misconceptions about the time-efficiency of algorithms that are examined through prior studies. The questionnaire was applied to 51 students who completed a programming course. The result shows that the students didn't sufficiently understand the concept of time-efficiency of algorithms and several common misconceptions appeared repeatedly. Finally, teaching strategies using simulation and assesment framework for algorithm's time-efficiency were presented and some recommendations were suggested for refining the curriculum relating computer programming and algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.870-873
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• 2013

본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적이 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.65-68
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• 2006

본 논문은 일반적인 경로탐색기법의 사용으로 인한 단점들을 보완하며 공간적, 시간적, 안정성을 만족하는 효율적인 경로탐색기법인 IRCT기법을 소개하고, 이를 가정용 청소로봇에 적용한다. 기존의 경로탐색 기법인 A*알고리즘은 격자이동을 하여야만 하는 한계로 인하여 이동저리에 있어서 비효율적이고, 그에 따른 시간적 손실과 에너지의 손실 등이 따른다. IRCT 기법은 A*알고리즘에서 사용하는 격자이동에 대한 문제점을 장애물과 비장애물을 재 정의하여, 격자이동이 아닌 노드와 노드 사이를 이동함으로써 효율성과 안정성을 동시에 만족시킨다. 청소용 로봇에 IRCT기법을 적용하기 전 실험을 통하여 IRCT기법과 A*알고리즘을 비교함으로써, 두 기법사이의 인동거리와 시간적 효율성을 확인하고, IRCT기법의 안정성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1995.11a
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• pp.211-216
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• 1995

본 논문에서는 ${\gamma}$$^{th}$ -잉여류 문제에 안전성 기반을 둔 공개키 잉여류 암호알고리즘의 효율적인 복호알고리즘을 제안한다. 제안한 복호알고리즘은 기존의 복호알고리즘 중 가장 많은 시간이 소요되는 ${\gamma}$$^{th}$ 잉여류 판정 루틴을 소거하는 방법을 강구하였으며, 특히 복호알고리즘의 효율성을 위한 precomputation 방법을 분석하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.595-597
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• 2005

청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group-k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group-k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group-k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.214-215
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• 2015

최근의 무선 센서 네트워크 분야에서는 노드의 배터리 수명을 늘리기 위하여 에너지 소모를 줄이는 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구 중 같은 노드에서 수신 받는 링크는 전부 인접한 타임 슬롯에 스케줄링 하여 노드의 상태 변화를 최소화 할 수 있는 스케줄링 알고리즘이 존재한다. 이 알고리즘은 기존 스케줄링 알고리즘에 비해 에너지 소모율이 좋다는 장점이 있지만, 패킷 처리량이나 시간 지연 등 다른 부분에서는 기존 알고리즘에 비해 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 높은 에너지 효율을 보이는 인접한 타임 슬롯 스케줄링 알고리즘을 기반으로, 링크 수를 일정하게 분할 처리하여 처리량 및 시간 지연 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 기존의 스케줄링 알고리즘에 비해 전력 효율, 처리량, 시간 지연의 효율성이 향상될 것이다.