일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.
NP-난제로 다항시간으로 최적 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있는 일반화된 배정 문제에 대해 기존에는 전적으로 메타휴리스틱 기법들에 치중하여 연구가 진행되었다. 반면에, 본 논문에서는 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, m대의 기계(용기)에 n개의 작업(물품)을 담을 수 있도록 l = n/m개가 되도록 각 기계의 용량 bi에 대해 가중치 wij ≤ bi/l 데이터로 축소시킨다. 축소된 데이터들을 대상으로 각 작업의 최대 이득 작업을 해당 기계에 배정하였다. 두 번째로, 각 기계에 배정된 가중치 합이 기계 용량을 초과하지 않도록 배정을 조정하였다. 마지막으로 이득을 최대화시키기 위해 k-opt 교환 최적화를 수행하였다. 제안된 알고리즘을 50개 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 약 1/3 데이터에 대해서는 알려진 최적 해를 찾을 수 있었으며, 나머지 2/3 데이터에 대해서는 메타휴리스틱 기법들과 견줄만한 결과를 보였다. 따라서 제안된 알고리즘은 GAP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙이 존재할 가능성을 보여 NP-난제에서 P-문제로 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
본 논문은 생산 물류 시스템최적화의 실현에 가장 대표적인 생산수송계획문제인 수송문제(TP: Transportation Problem)에 고정비용을 고려한 고정비용 수송문제(fcTP: Fixed charge Transportation Problem)를 다룬다. 특히 NP-hard문제로 널리 알려진 TP에서 수송량에 비례하는 가변비용과 함께 추가적으로 모든 경로에서 발생하는 고정비용을 함께 고려한 fcTP를 다룬다. 따라서 이러한 fcTP를 해결하기 위해 메타 휴리스틱기법 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(CA: Genetic Algorithm)을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 CA를 이용해 고정비용 수송문제의 해를 우선순위기반 유전자 표현법을 이용해 fcTP에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 연구를 한다.
본 연구의 목적은 사용목적 및 지원양식 등이 상이한 개념도 작성도구들을 비교 분석하고, 단점을 보완하여 컴퓨터기반 협력학습을 적절히 지원할 수 있도록 새로운 지원도구를 개발하는데 필요한 시사점을 제시하는 데 있다. 이를 위해 대표적인 개념도작성도구(Convince Me, Knowledge Forum, Cmaptools, Mindmeister, Belvedere)를 선정하고, 도구의 사용목적 및 설계원리에 대한 선행문헌 분석을 실시하였다. 이후 휴리스틱 평가와 F.G.I.를 통해 전문가들의 다양한 의견을 수렴하여 효과적인 컴퓨터기반 협력학습을 지원하기 위한 개념도 작성도구 설계 원리에 대해 논의하였다. 분석결과, 대부분의 개념도 작성 도구는 커뮤니케이션 기능은 지원하고 있었으나 조정과 협동차원의 지원은 미비하였다.
연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들을 반영하는 확정적 모델을 정의하고, 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 개발된 확률적 모형들의 robust 솔루션을 도출하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 이들 모형들로부터 산출된 솔루션의 성능을 실험을 통하여 다양한 시나리오 하에서 평가하도록 한다.
수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.
본 연구는 스낵모양의 규칙성에 따른 기준점설정 및 조정효과를 살펴보고자 하였다. 특히 본 연구는 2012 년 이전 연구와의 비교를 위하여 동일한 실험설계 하에서 규칙성 있는 자극물로 '촉촉한 초코칩'을 선정하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1) 규칙적인 자극물에서도 기준점 설정 및 조정효과가 나타났다. 그러나 이전 실험의 결과는 제품 단위 수에 따른 수량예측치의 차이가 통계적으로 유의한 반면, 본 연구에서는 통계적 유의확률이 더 높게 나타나 제품이 규칙성이 수량의 예측용이성을 높여 휴리스틱으로 인한 편향된 판단이 상당히 감소하고 있음을 알 수 있었다. 2) 규칙적인 자극물에서도 언어적 정보의 추가제공으로 기준점 설정효과는 차이가 줄어들었으나 그 상호작용효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 그 원인은 다르게 나타났다. 이는 규칙성에 따른 기준점설정의 효과, 첫번째 연구문제에 대한 검증결과를 강화시켜주는 것으로 해석해 볼 수 있다. 3) 규칙적인 자극물에서도 인지부하정도의 상호작용효과는 통계적으로 유의하였다. 그러나 이 결과도 이전실험의 결과와는 전혀 다른 의미(인지과부하에 의한 편향된 판단의 확대)를 제공한다. 본 연구는 이전의 한계점을 극복한다는 측면에서 그리고 지나친 인지과부하는 편향된 판단을 오히려 강화할 수 있다는 점에서 마케팅 전략적 시사점을 제공하고 있다.
건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.
이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.
비디오 데이타베이스에서 유사도 정합은 비디오 클러스터링과 비디오 라이브러리 등과 같은 많은 새로운 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 대용량 데이타베이스에서 효과적인 접근을 제공하기 위하여 다양한 공간과 시간에 대한 특징치를 이용한 비디오 인덱싱 분야의 많은 연구노력이 있어왔다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 순차적인 정합방법 또는 메모리 기반의 역 파일 기법 등에 의존하므로 대용량 데이타베이스에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 효과적이고 스케일 조정가능한 인덱싱 기법을 제안하기 위하여, 문자열 정합을 위해 제안된 trio를 인덱스 구조로 이용하였다. 인덱스 구성을 위하여 윈도우 순서 휴리스틱을 이용하여 각 프레임을 기호 시퀀스로 변환하고, 기호 시퀀스의 집합으로부터 디스크 상주 trio를 구성하였다 질의 처리를 위하여 trio 상에서 깊이-우선 검색과 시간 축분할을 실시하였으며, 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제와 합성 데이터 집합에 대한 실험을 수행하였다. 제안한 방법은 지속적으로 순차적 스캔 방법보다 우수한 성능을 보였고, 성능이득은 대용량 비디오 데이타베이스에서도 유지되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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