보편적으로 사용되는 경로 검색 앱은 출발지에서 목적지까지의 최단 거리 또는 최소 시간을 기준으로 도보 경로를 추천하고 있어 사용자의 다양한 요구사항을 반영하는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 일정 및 본인의 섭취한 칼로리를 기준으로 출발지와 목적지 사이의 다수의 경로를 추천하는 앱을 제안하였다. 또한, 제안된 앱의 동작을 검증하기 위하여 해당 기능을 직접 구현하고 다양한 테스트시나리오들을 이용하였다.
본 화상 회의, 인터넷 방송 등의 실시간 응용 시스템을 위해 오버레이 멀티캐스트 트리가 충족 시켜야 하는 조건은 크게 두 가지이다. 첫 번째는 호스트, 즉 트리 상의 노드의 차수가 적절한 상한이어야 한다는 것이고 두 번째 조건은, 멀티캐스트 트리의 지름, 즉 트리 상의 경로 거리로 볼 때 가장 먼 두 사용자 간의 거리가 작아야 한다는 것이다. 각 노드의 차수가 상한을 가지고 있을 때 지름이 최소인 트리를 구성하는 문제는 NP-complete 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 Dijkstra 알고리즘의 Cost값을 트리를 구성하는 노드들의 가용대역폭, Delay를 체크한 후, 제안하는 Score Function을 적용하여 계산한다. 그리고 그 값을 Dijkstra 알고리즘에 적용하여 트리를 구성하고 시뮬레이션을 통해 성능평가를 하였다.
반도체 소자의 크기가 45 nm 이하로 감소함에 따라 최소 선폭에 따른 다층 배선 연결 구조가 요구되고 있다. 그러나 고집적화 구조는 기생 저항과 정전 용량에 의한 신호지연증가 및 혼선 전력 소모의 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위한 방법 중의 하나는 저저항 배선연결물질과 층간 절연막으로 저유전 상수를 갖는 물질을 사용하는 것이다. 본 연구는 DEMS $(H-Si(CH_3)(OC_2H_5)_2)$ 전구체를 이용하여 저유전막을 증착할 때 사용되는 PECVD (plasma enhanced chemical vapor deposition) 장비를 국내 기술로 개발하고 개발된 장비로 저유전박막을 평가한 것에 관한 것이다. 본 연구에서 평가 및 박막 종확 시 사용한 장비는 MAHA hp 1 type ((주)아토)로서 양산용 PECVD 장비이다. 변수는 C-He의 유랑, 300 mm Si 웨이퍼와 shower head 사이의 거리, 증착 압력, 구동 전력이고, 증착된 저유전막의 두께, 두께의 균일성, 굴절률, 굴절률의 균일성를 평가하였다. 구동 전력이 500W 일 때, C-He의 유량과 진공의 크기를 감소시키면 박막의 두께가 감소하고 박막의 균일성은 증가하였다. C-He의 유량을 증가시키고 shower head 와 Si 웨이퍼 사이의 거리 및 구동 압력을 감소시키면 굴절률과 굴절률의 균일성이 모두 저하되었다. 구동 전력이 700W 일 때, 박막 두께의 경우, 구동 전력이 500W 일 때의 결과와 유사하지만, 박막의 균일성, 굴절률, 굴절률의 균일성은 모든 조건에서 저하되었다.
본 논문에서는 64개 기준색을 사용한 다단계 벡터 오차 확산법에서 나타나는 밝은 영역에서의 색 자극 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 벡터 오차 확산법은 양자화 과정에서 입력 벡터와 기준색 벡터간의 기하학적 거리만을 이용하기 때문에 밝은 영역에서 어두운 기준색이 선택되는 색 자극이 발생한다 이러한 문제를 해결하기 위해서 오차 보정된 입력 벡터의 채도를 계산하여 유채색과 무채색으로 나누고, 유채색일 경우 입력 벡터의 휘도를 이용하여 밝은 영역, 중간 밝기 영역, 어두운 영역으로 구분한다. 밝은 영역일 경우 60개 유채색 기준색중에서 입력 벡터와의 휘도차가 작은 N개의 후보 기준색을 구성한다. 최종 기준색을 선택할 때는 N개의 후보 기준색과 4개의 무채색 기준색중에서 오차 보정된 입력 벡터와의 최소 기하학적 거리를 가지는 기준색을 출력색으로 결정한다 실험 결과, 제안한 방법은 자은 영역에서 색 자극이 줄어들어 시각적으로 보기 좋은 결과를 보였다.
차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)는 여러 고객의 시간 제약과 요구량을 만족시키면서 최소 이동 비용을 가지는 경로를 구성하는 문제이다. 이 문제는 NP-Hard 문제이기 때문에 해를 산출하는데 시간이 오래 걸린다. 본 연구는 VRSPTW를 빠른 시간 내에 최근사해를 구하기 위한 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
거리 측정정보를 사용하는 무선위치추정시스템에서 추정기법으로 반복기법기반 근사해를 주로 많이 사용하고 있으나 지역최소문제 및 계산량을 고려해 대안으로 선형 닫힌 형태의 해가 연구되어 왔다. 그러나 각 닫힌 형태의 해는 별도의 특성을 가진 오차요인을 갖고 있으며 이 문제로 인해 그 사용이 제한되기도 한다. 본 논문에서는 대표적인 두 닫힌 형태의 해를 융합하여 각 해가 갖는 오차요인을 서로 상쇄시키는 기법을 제안한다. 두 해를 융합하기 위한 가중치를 각 오차요인이 갖는 오차 특성 기반 퍼지 기법으로 결정하는 방법을 사용한다. 제안된 기법의 성능은 시뮬레이션 기반으로 검증한다.
본 연구에서는 이차원 인접 심볼간 간섭(2D ISI) 및 인접 페이지간 간섭 (IPI)을 줄이는 홀로그래픽 저장장치를 위한 이차원 변조부호를 선택하는 문제를 고려한다. 변조부호 선택문제는 목적함수로 코드내부와 코드 상호간 인접심볼값의 차이를 최소화하고, 제약식으로는 사용된 심볼의 분포가 균등하며, 최소 해밍거리 조건이 주어진 이차정수계획법 모형으로 수식화되었다. 선택된 코드워드에서 고립된 픽셀의 발생여부를 검색하는 모형은 정수계획법 모형으로 수식화되었다. 제안된 모형들은 4-레벨 6/8 코드 및 2-레벨 6/8 코드에 적용되어 성능을 계산하였다.
서열 상동성 분석은 생명현상에 관여하는 물질을 정렬, 색인하여 데이터베이스 하는 것으로, 생명정보학의 유용성을 입증하는 분야이다. 본 논문에서는 구조가 복잡한 진핵생물의 서열 패턴을 단백질 서열로 변환하기 위해 은닉마르코프모델을 이용하는 GenScan 프로그램을 이용한다. 서열상동성 분석 중 최소거리 탐색 문제는 문제의 크기가 커지면 계산량이 기하급수적으로 증가하여 정확한 계산이 불가능해진다. 따라서 유사한 아미노산간의 치환과 상이한 아미노산간의 치환 점수를 차등화한 점수표를 적용하고, 은닉마르코프모델 등을 적용해 정교한 전이 확률모델을 적용한다. 변환된 서열을 서열 상동성 분석을 위해 사용되는 blast p를 이용하여, 은닉 마르코프 모델을 도입함으로 인해 단백질 구조 서열로 변환하는 데에 있어서 우수한 기능을 제공함을 알 수 있다.
넓은 지역에 설치되는 센서 네트워크 시스템은 유지 관리가 문제가 되어 왔으며, 이를 해결하기 위해 로봇을 사용하여 센서 네트워크에 에너지를 공급하려는 연구가 여러 연구자에 의해 수행되었다. 이 연구에서는 전력을 공급하는 노드들과 그 주변의 센서 노드들로 이루어진 센서 네트워크에 여러 대의 로봇을 사용하여 에너지를 공급하는 문제에서, 로봇이 최소 거리를 이동하도록 수정된 k-means 알고리즘을 사용하여 각 로봇이 작업할 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 로봇의 에너지 전달률을 변수로 한 시뮬레이션 실험을 통해 분할된 각 영역의 센서 노드들이 동작을 유지할 수 있음을 보임으로써 제안한 수정 k-means 알고리즘의 타당성을 검증한다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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