• 디지털융복합연구
• /
• 제18권10호
• /
• pp.181-194
• /
• 2020

유통시장의 변화에 따라 농·수·축산물의 보관과 유통 그리고 가공식품 및 신선식품의 보관과 운송에 대한 이슈가 급부상하고 있으며, 이에 따라 콜드체인이 물류 서비스의 한축으로 자연스럽게 주목을 받고 있다. 본 연구는 최근 들어 활기를 띠고 있는 냉동냉장 식품 등 콜드체인 유통과 관련하여 관심을 끌고 있는 수도권 지역 콜드체인 클러스터 구축에 대한 입지 경쟁력 평가를 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 전문가의 지식을 효율적으로 추출하여 계량화할 수 있는 CFPR(Consistent Fuzzy Preference Relations) 분석기법을 활용하여 수도권 콜드체인 클러스터 후보지에 대한 경쟁력을 평가하였다. 연구 결과, 입지 경쟁력은 인천신항 배후부지, 경기 남부권(용인), 경기 서부권(김포 물류단지), 평택오성물류단지 순으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 본 연구는 냉동·냉장 물류창고 운영 전문가의 지식을 추출하여, 수도권 콜드체인 클러스터 후보지에 대한 세부적인 경쟁력 평가를 실시하고, 최적의 클러스터 후보지를 제시하였다는 점에서 기존 연구들과 차별성을 가진다. 향후 연구에서는 설문 대상을 신선식품 물류센터의 소유권을 확보하기 위한 구매 및 구축 결정권을 가진 기업경영자, 대기업군, 공공기업 군 등으로 구분하여 조사할 필요가 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제26권4호
• /
• pp.275-281
• /
• 2013

본 논문에서는 유전알고리즘을 사용하여 철근콘크리트 구조물의 최적 지진설계를 효율적으로 수행하기 위해 클러스터를 사용하는 경우 확장성을 확인하였다. 클러스터를 구성하는 코어프로세서의 개수를 증가시키면서 유전알고리즘의 각 세대에 소요되는 시간의 감소를 관찰하였다. 단일 퍼스널 컴퓨터의 구성을 분류한 후, wall-clock time과 암달의 법칙으로 예상된 값을 비교하여 예상되었던 병목현상을 확인하였다. 이에 클러스터의 확장성에서 복합적인 요인에 의한 경향을 확인할 수 있었다. 병목현상의 물리적인 요인과 알고리즘 측면에서의 요인을 구분하기 위해 유전알고리즘의 개채수를 나누어 실험을 수행하여 결과를 확인하였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.93-117
• /
• 2004

본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
• /
• pp.16-18
• /
• 2006

데이터마이닝 기법의 클러스터링 알고리즘은 생물정보학에서 데이터 셋의 사전 정보를 고려하지 않고 중요한 유전적, 생물학적 상호작용을 찾기 위하여 적용되고 있다. 그러나 다양한 형식의 수많은 알고리즘들은 바이오데이터의 다양한 특성들과 실험의 가정 때문에 다른 클러스터링 결과들을 만들 수 있다. 본 논문에서는 바이오 데이터 셋의 특성에도 적합하면서 양질의 클러스터링 결과를 만들기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 여러 가지 클러스터링 알고리즘의 결과들을 유전자 알고리즘의 기본 개념인 진화적 환경에서 가장 적합한 형질을 선택하는 문제와 결합하였다. 그리고 실제 데이터 셋을 이용하여 우리의 제안하는 방법을 증명하고 실험 결과로 최적의 클러스터 결과를 보인다.

• 정보관리학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.285-310
• /
• 2020

본 논문은 고에너지 물리학(HEP) 분야 국내 연구자들의 학술 커뮤니케이션의 특성을 파악하고자 성공적인 오픈액세스 모델로 평가되는 SCOAP3 학술지를 분석하였다. HEP 분야 국내 연구자들의 협업과 연구 활동 내용을 파악하기 위한 연구방법으로 통계를 활용한 양적 분석과 저자 소속기관과 학술지에 대한 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, 국내 연구자가 참여한 10종의 SCOAP3 학술지 가운데 국내 저자 참여 논문 비율은 전체 논문 가운데 8.0%였다. 논문 한 편당 공저자 수가 천명이 넘는 논문 비율이 전체 논문의 28.7%나 되었다. 이 분석 결과들은 HEP 글로벌 네트워크에서 국내 연구자들이 적극적으로 협업하고 있다는 것을 증명하였다. 소속기관을 중심으로 협력 관계를 파악하고자 네트워크 분석을 실시한 결과, 협력 네트워크를 3개의 클러스터로 구분할 수 있었다. 즉 S대학 중심의 클러스터, CERN과 협력 인프라를 제공하는 K연구기관 중심의 클러스터, 그리고 I연구원 중심의 클러스터로 나누어졌다. 연구기관과 학술지의 네트워크 분석을 통하여 학술지 중 JHEP, PRD, PLB가 참여도가 높은 학술지였으며 대학들과 연구원들도 협력하여 오픈 액세스 논문 저작에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 SCOAP3 컨소시엄에 참여하는 도서관들이 HEP 분야 연구자를 이해하고 이들을 위한 최적의 연구 정보환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.630-637
• /
• 2018

본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.648-653
• /
• 2011

본 논문은 협력 무선 통신 시스템에서 역방향 링크의 제한된 피드백 채널을 통해 AT(Access Terminal)로부터 전달된 부분적인 채널 정보만을 이용하여, 인접 BTS(Base Transceiver Station)에 의한 타 셀 간섭을 효과적으로 억제하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술을 제안하였다. 제안하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술에서, AT는 각 링크별로 다중 사용자 다이버시티 이득을 최대화 하는 최적의 전송 모드를 선택하고 이를 피드백하며, 클러스터 스케줄러는 각 전송 모드별로 동일 전송 모드를 선택하는 AT들에 대해 스케줄링을 수행하고, 최대 스케줄링 우선 순위를 제공하는 클러스터의 전송 모드와 해당 AT들을 선택한다. 또한, 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위해, 각 AT별로 다수의 선호하는 전송 모드를 피드백하는 확장된 전송 모드 피드백 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기술이 시스템의 상향 링크 피드백의 허용된 용량에 따라 최적의 피드백 방식을 선택함으로써 시스템 전송 용량을 상당히 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37C권12호
• /
• pp.1328-1336
• /
• 2012

수중 음향통신 환경에서는 지상 RF 통신에 비하여 제한된 대역폭, 높은 페이딩효과, 높은 수중음파 전달지연과 같은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 수중 음향통신의 제약을 극복하여 효과적인 대규모 수중감시시스템의 구축을 가능케 하는 계층적 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 네트워크구조는 수중센서, 클러스터헤드, 수중/해상 싱크 및 수중무인기를 포함하며, 패킷의 전송성공률을 최대화하고 센서노드의 전력소모를 최소화시키기 위하여 복수의 수중무인기를 이용한 하이브리드 형태의 데이터라우팅을 제공한다. 즉, 클러스터 내부에서 클러스터멤버들은 Tree구조기반 라우팅을 사용하여 클러스터헤드에게 데이터를 전송하며, 궤도 이동을 하는 수중무인기는 클러스터헤드로부터 병합된 센싱데이터를 수집하고 Store-carry-forward 방식으로 싱크노드에게 데이터를 전달한다. 수중무인기의 최장 궤도이동 시간을 최소화하기 위하여 Integer Linear Programming 기반의 알고리즘이 사용된다. 시뮬레이션을 이용한 성능분석을 통하여 제안하는 수중센서네트워크 구조가 기존의 Gradient 기반 라우팅과 Geographical Forwarding 방식에 비해 높은 전송성공율과 낮은 전력소모를 획득할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.219-227
• /
• 2008

제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem)의 연구에서 밝혀졌듯이, 제약최적화 문제(Constraint Optimization Problem)를 효율적으로 풀기 위해서는 변수순서화의 경험적 방법이 매우 중요하다. 이기종이 혼합된 무선 센서 네트웍의 에너지 효율적인 집단화 같은 문제는 클러스터 헤드가 기지국에 가깝게 위치하려는 경향이 있다. 본 논문은 이 집단화 문제를 풀기 위해서 정적 우선순위 변수 순서화에 기반을 둔 새로운 접근방법을 제시하고. pnode 라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 pnode 알고리즘은 우선순위가 가장 높은 변수를 다음 변수로 선택한다. 집단화문제에 있어서 우선순위가 높다는 것은 클러스터 헤드가 최적지역에 근접하게 된다는 것을 의미하며 이것은 문제의 성격상 미리 정해진다. 클러스터화 된 센서 네트웍에서 클러스터 헤드는 에너지 소비가 가장 많이 일어나는 곳이기 때문에 센서 노드뿐만 아니라 클러스터 헤드에서 발생하는 최대 에너지 소비를 최소화하도록 만드는 방법을 찾는 것이 본 논문의 목적이다. pnode알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 제안된 방법이 다른 방법들보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.22-30
• /
• 2007

대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.