• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.227-233
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• 2010

그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.39-49
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• 2000

본 논문에서는 다중 클래스 데이터를 위한 특징 추출 방법을 최적화하는 기법을 제안한다 제안된 특징 추출 기법은 분류 오차에 기반한 방법으로 특징 공간(feature space)을 탐색하여 가우시안 최대우도 분류기 (Gaussian ML Classifier)의 분류오차(classification error)가 최소가 되도록 하는 특징벡터 집합을 구하는 방법이다 제안된 방법은 임의의 초기 특징벡터를 설정한 후 steepest descent 알고리즘을 적용하여 분류오차가 감소하는 방향으로 초기벡터를 갱신시킨다 본 논문에서는 순차탐색 및 전체탐색 두 가지의 방법을 제안하며 순차탐색은 추가로 특징벡터를 구하는 경우 이미 구해진 특징벡터를 포함하여 최소의 분류오차를 얻을 수 있는 특징벡터를 구한다 반면에 전체탐색 방법은 추가의 특징벡터를 구할 경우 새로운 초기 특징벡터 집합을 설정하여 이미 구해진 특징벡터를 포함하는 제약을 받지 않는다. 실험결과 제안된 두 가지 방법은 기존의 특징추출 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.147-150
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• 2008

실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.167-176
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• 2006

출발시간제약이 존재하는 통합교통망의 최소시간경로탐색은 도착수단의 도착시간 수단간 환승시간, 대기시간 뿐만 아니라. 다음수단의 출발시간을 고려하는 것이 필요하다. 다수의 교통수단이 존재하는 통합교통망에서는 출발시간제약이 포함되는 경우가 매우 일반적인 현상이다. 이는 철도나 항공 등과 같은 대중교통노선들은 일정한 시간에 서비스를 제공하는 노선별 스케줄을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 출발시간제약조건이 존재하는 통합교통망을 통행시간이 시간대에 따라 동적으로 변화하는 상황에서 K개의 경로를 탐색하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 그리고, 이러한 알고리즘개발을 위하여 유입링크기반의 전체경로삭제방식을 확대 적용하는 방안을 제안하며, 사례연구를 통하여 알고리즘의 활용성을 검토한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.379-388
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• 2002

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 얼굴의 위치 및 얼굴의 각 부위 자동 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 얼굴의 각 부위 기반 특징점 추출을 위해 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 눈, 코, 입의 탐색 과정을 수행하면서, 얼굴 각 부위의 크기 및 위치의 구조적인 정보를 이용하거나 가우시안 2차 미분 연산자를 통한 신호처리의 두 가지 방법을 이용하였다. 이들은 전체 영상이 아닌 검출된 얼굴 영역에 대해서 탐색하기 때문에 전체 영상을 탐색할 때에 비해 처리 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 정확성을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해 95%에 근접한 얼굴 검출률과 1초미만의 속도 향상, 그리고 얼굴 검출의 장애요인이 되었던 조명의 영향을 줄이는 동시에 얼굴의 각도 변화를 보정할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.413-416
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• 2010

최근 발생한 수많은 표절 논란으로 인해 많은 유사 문서 탐색 시스템이 개발되어 사용되고 있다. 많은 시스템 중 내용기반 유사문서 탐색 시스템인 DeVAC은 대용량 문서 1:1간의 비교에서 빠른 성능을 보여주지만 수천~수만 개의 문서 집합에 대해서는 적절한 성능을 보여주지 못한다. 이를 해결하기 위해 전역 사전(Global Dictionary)을 이용한 전처리 방법이 고안되어 적용되었다. 이 전처리 방법을 통해 비교해야 할 문서쌍이 줄어들고 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 것은 밝혀졌으나, 전처리를 위해 발생하는 추가 비용에 대한 계측이 이루어지지 않았을 뿐 아니라 문서 쌍이 얼마나 감소하는지 측정한 실험에서도 언어 처리용 실험적 데이터(말뭉치)에 대한 실험이 대부분을 차지하였기 때문에 실제 데이터에 대해 어떤 성능을 보일지 정확히 예측할 수 없었다. 본 논문에서는 전체 시스템에서 전처리를 위해 필요한 모든 추가 비용을 측정하고, 데이터를 1.5Gb, 6263개의 문서로 이루어진 실존하는 문서 집합으로 구성하여 성능 향상 정도를 측정함으로써 실제 데이터에 대한 전처리 신뢰도를 예측하였다. 실험 결과 전처리 후 찾아낸 유사한 문서 쌍을 전처리를 하지 않을 경우의 80~89.3% 정도로 유지하면서 검사 시간을 기존의 10.8%~15.4% 수준으로 대폭 감소시킬 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1992년도 추계학술대회논문집; 반도아카데미, 20 Nov. 1992
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• pp.87-91
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• 1992

축전지를 탑재한 프레임형 랙에 대한 공진탐색시험결과를 이용하여 유한요 소에 의한 수치해석모형을 결정하였다. 내진검증시험은 에이징시험을 거친 3 개의 축전지를 포함하여 28개의 축전지를 탑재한 시험랙을 대상으로 수행되 었다. 공진탐색시험으로부터 구한 모달특성치를 이용하여 지진응답을 해석하 였으며 실험치와 부합함을 확인하였다. 시험랙의 지진응답이 실제 설치될 60 개의 축전지를 갖는 전체랙의 응답보다 크므로, 시험랙에 의한 내진검증이 보다 열악한 조건에서 수행되었다고 볼 수 있다. 시험랙에 대한 내진검증시 구조부재의 구조적 안정성과 축전지의 성능유지를 확인한 바 있으므로 전체 랙의 경우에도 내진검증이 이루어졌다고 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.454-456
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• 2002

압축 방법에는 크게 손실(lossy)압축과 무손실(lossless)압축으로 나눌 수 있다. 그 중 프랙탈 이미지 압축은 lossy 압축의 한가지 방법으로서 개별적인 화소들에 대한 자료를 저장하기보다는, 영상 생성을 위한 명령이나 방식을 저장하는 방법이다. 특히 이미지의 내에 자기유사성(self-similarity)과 중복성(Redundancy)을 이용하여 관련성을 발견하고 수학적인 공식으로 표현하려는 방식이다. 그러나 이미지를 Domain과 Range로 블록화 한 후 유사한 이미지를 찾아내는 데 걸리는 시간이 상당히 길다. 여기에서는 Domain과 Range의 외곽선의 기울기의 부호를 이용하여 블록을 16가지로 클래스화 하여서, 전체의 Domain 블록을 탐색하는 데 걸리는 시간을 줄이고자 하였다. 전체 탐색을 하는 경우보다 10배 이상의 속도향상을 보였고, 이미지에 따라서는 PSNR 값의 손실도 없음을 보였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.137-142
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• 2005

유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.