OLAP 분야에서 지금까지 연구되어온 영역 질의는 주어진 영역에 대한 집단 연산의 결과를 구하는 단순한 형태이다. 그러나 실제 데이타 분석 과정에서는 이러한 단순한 형태의 영역 질의뿐만 아니라, 집단 연산이 포함된 특정 조건을 만족하는 데이타 큐브 내의 영역을 찾는 형태의 확장된 영역 질의에 대한 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 확장된 영역 질의 유형의 일반적인 형태를 정의하고, 이에 대한 대표적인 예인 'MAX-of-SUM 질의'의 효율적인 처리 기법을 제안한다. MAX-of-SUM 질의는 데이타 큐브 상에서 영역합(SUM)이 최대(MAX)가 되는 영역을 찾는 질의를 의미한다. 본 논문에서는 MAX-of-SUM 질의 처리 시 검색의 대상이 되는 영역들에 대한 SUM 연산의 결과값이 취할 수 있는 범위를 미리 예측하는 기법을 제안한다. 즉, 영역에 대한 SUM 값의 범위를 예측함으로써, 이들 중에서 최대값을 찾기 위해 실제로 계산하여야 하는 영역의 개수를 줄여 빠른 질의 처리를 보장한다.
최근 구조최적화분야에서 활발하게 사용되고 있는 유전알고리즘은 해집단을 운용하기 때문에, 많은 반복수와 적응도 평가를 위하여 해집단의 수에 해당하는 구조해석을 필요로 하며, 또한 교배율과 돌연변이율 등의 파라미터에 따라 알고리즘의 성능이 변화하므로 문제에, 따라 적합한 파라미터 설정이 필요한 근본적인 단점을 지니고 있다. 본 연구에서는 기존 유전알고리즘의 단점을 극복할 수 있는 복합유전알고리즘을 마이크로유전알고리즘과 단순유전알고리즘을 결합한 형식으로 그리고, 최적화에 요구되는 연산을 다수의 개인용 컴퓨터에서 동시에 분산하여 수행할 수 있는 고성능 분산 복합유전알고리즘으로 개발하였다. 개발된 알고리즘은 철골 가새골조 구조물의 최소중량설계에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
아날로그 회로는 가장 기본적인 전기/전자 회로로써 현재도 높은 중요도를 가지고 있지만, 설계를 위해서는 전문적인 지식이나 기술이 반드시 필요하다. 그래서, 아날로그 회로를 설계하기 위해 진화 연산을 이용한 기법이 연구되어 왔다. 진화연산은 최적화 문제를 해결하는 한 방법으로써 다양한 문제에 적용 가능하다. 하지만, 많은 경우 매우 오랜 시간이 걸려 재현이 어렵고 계산비용이 많이 요구되어왔다. 하지만, 최근 들어 진화전략을 이용하여 작은 집단 크기로 아날로그 회로를 진화시킬 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 진화전략을 이용한 방법에 기반하여, 내고장성을 가진 회로를 설계하는 기법을 제안하고, 실험을 통하여 기본 진화전략 알고리즘과 비교한다. 그 결과, 제안한 방법을 통해 생성한 회로는 기본 알고리즘을 사용했을 때 보다 고장으로 인해 소자의 값이 변경되었을 때 성능하락이 더 적었다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.395-405
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1998
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants: IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 상표 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
기존의 객체지향 멀티미디어 베이스에 경험적 분류 모델에 기반을 둔 새로운 클래스를 도입한 영재 소프트웨어 프로그램의 모델을 설계한다. 이를 구현하기 위해 기존의 객체 멀티미디어 베이스에 경험적 분류 클래스를 도입하였으며, 이 클래스들을 연산하기 위한 설계된 객체 지향 멀티미디어 프로그램을 설계하였다. 그리고 설계된 객체 지향 영재 소프트웨어 프로그램을 이용하여 비교집단과 실험처치된 실험집단과 비교하여 창의성향상과의 상관관계에 대해 연구한다.
빙산 질의란 대용량의 데이터에 대해 집단 함수를 수행하여 특정 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 다차원, 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해 효율적으로 빙산질의를 수행하는 방법을 제시하였다. 빙산 질의의 임계값이 저장뷰 내에 포함되는 경우에는 즉각적으로 결과를 돌려줄 수 있으며, 그렇지 않음 경우에도 표본추출 대신 저장뷰를 사용함으로써 빙산 질의 중간 단계의 후보 수를 크게 감소시키고, 질의 수행 시간 또한 단축시킬 수 있다. 또한 순위 빙산 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
어떤 집단에서든 그 구성원의 효율적인 관리가 무엇보다 중요하다. 이러한 효율적인 관리는 집단의 구성원이 많을수록 한 개인이 방대한 자료를 분석 및 관리하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 많은 자료를 바탕으로 퍼지 추론을 이용하여 근태 관리 시스템을 개발하였다. 먼저 퍼지입력 변수로는 출입구에 미리 설치되어 있는 지문 도어락과 관리실의 PC를 통해 사원들의 출퇴근 시간과 월별 근무시간, 월별 근무일수, 월별 조퇴 및 지각일수를 산출한 후 월별 휴가일수를 입력한다. 이 입력 데이터 값으로 퍼지 연산을 수행 후 구성원 개개인의 월별 성실도를 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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