수작업으로 이루어지고 있는 환경의 영향이나 작업의 영향에 따른 정신피로나 신체피로의 주관적인 평가를 자동화하기 위한 방법에 대하여 논하였다. 사람의 가장 자연스러운 의사소통인 평가어를 척도로 하여 평가가 이루어지는 음성인식기술을 응용한 주관평가법에 대하여 연구하였다. 주관평가의 자동화를 위하여 우선, 평가어에 대한 음성 인식을 한 후 인식된 평가 결과 데이터를 이용하여 설문지를 자동 생성시킴과 동시에 파일 형태로 저장시켰다. 음성 인식 알고리즘으로는 DTW(Dynamic Time Warping)인식 알고리즘을 사용하였고. 설문지 질의 내용은 집중도 평가를 이용하였다. 인식실험은 설문에 대한 응답에 필요한 평가어를 대상으로 하였다.
본 논문은 센서에 불확실성이 존재하는 무인잠수정에 대한 도킹 평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 상태평가와 확률평가 두 가지의 평가로 구성된다. 상태평가는 무인잠수정이 도킹스테이션에 접근하는 과정 중 심도제어를 통해 도킹스테이션과 동일한 수심에 도달하는데 발생 예상되는 전진거리와 실제 수평거리를 비교함으로써 심도 도달 가능 여부를, 무인잠수정의 최소선회반경으로 인한 접근 불가 영역과 도킹스테이션의 위치를 비교함으로써 충돌 회피를 위한 선회 동작 수행 여부를 확인한다. 상태평가를 만족하며 무인잠수정이 도킹스테이션에 일정 거리 이상 접근한 경우 확률평가를 수행하여 무인잠수정의 방향각과 도킹스테이션에 대한 상대위치, 그리고 센서 불확실성을 기반으로 도킹 성공확률을 산출한다. 최종적으로 산출된 도킹 성공확률을 설계된 문턱 값과 비교함으로써 도킹 수행 여부를 결정한다. Matlab 기반의 시뮬레이션을 통해 무인잠수정이 도킹스테이션에 접근하는 시나리오를 구성하여 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증한다.
PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerant)는 분산 네트워크 환경에서 비의도적·의도적 결함을 해결하여 합의를 달성할 수 있는 합의 알고리즘으로 높은 성능과 절대적 최종성을 보장할 수 있다. 하지만 합의 과정에서 반복적으로 발생하는 메시지 브로드캐스팅으로 인해 네트워크의 규모가 증가할수록 네트워크 부하도 커진다. PBFT 알고리즘의 특성상 소규모·프라이빗 블록체인에는 적합하지만, 대규모·퍼블릭 블록체인에 적용하기엔 한계가 있다. PBFT는 블록체인 네트워크의 성능에 영향을 끼치기 때문에 산업에서는 PBFT가 제품 및 서비스에 적합한지 테스트할 수 있어야 하며, 학계에서는 PBFT 성능 향상 연구를 위한 통일된 평가지표와 평가 기술이 필요하다. 본 논문에서는 PBFT 계열 합의 알고리즘을 평가할 수 있는 정량적 지표와 평가 프레임워크에 대해 연구한다. 또한 제안한 PBFT 평가 프레임워크를 사용하여 PBFT의 처리량, 지연시간, 내결함성을 평가한다.
테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 동적 테스트 데이터 생성 방법은 가공 테스트 대상 프로그램(SUT; Software Under Test)을 실행시켜 기존의 테스트 데이터의 적합도를 평가하고, 평가된 적합도 값과 최적의 알고리즘을 이용하여 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. 최근에 전역 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고, 이 알고리즘을 통해서 테스트 대상 프로그램 (SUT)의 커버리지를 높일 수 있는 데이터를 생성할 수 있다는 것이 실험적으로 밝혀졌다. 그러나 최적화 알고리즘은 오랜 연산 시간이 필요하기 때문에, 이를 이용한 방법은 테스트 데이터를 생성하기 위해 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성의 시간을 줄이기 위하여, 최적화 알고리즘의 절차 중 적합도 평가 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위하여 SUT의 테스트 목표 경로로 부터 생성된 적합도 평가 프로그램(FEP)을 정의하고, 가공 SUT 실행하는 대신 소개된 FEP를 이용한 적합도 평가 방법을 제안하고 'ConGA'라는 도구를 구현한다. 그리고 C언어로 작성된 프로그램을 'ConGA'를 이용하여, 테스트 데이터 생성 효율성을 확인하였다. 이 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 테스트 데이터 생성에 걸린 시간을 평균적으로 약 20% 줄인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 협력통신을 위한 이동노드 간 연결을 최대화하는 유전 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 네트워크에서 이동노드의 이동량이 증가하면 노드 연결을 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 밀집도가 높은 네트워크에서 적정한 시간 내에 최적의 노드 연결을 위한 유전 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 유전 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최대 노드 연결 수와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 클라이언트로 전송할 때 일련의 고정 비트율로 전송할 수 있도록 전송 계획을 세우는 것이다. 이러한 스무딩 알고리즘들 중에서 e-PCRTT 알고리즘은 전송률 변화 횟수가 주어지고 구간의 크기가 고정이어서 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 버퍼 이용률 등의 평가 요소들이 증가될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전송률 변화 횟수의 제한이 없고 구간의 크기가 가변적인 EBA(Enhanced Bandwidth Allocation)[9,10] 스무딩 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 방법에서는 전송률의 증가 또는 감소를 고려하지 않고 전송률을 변화시키기 때문에 이전 구간의 전송률에 비해 급격하게 높은 전송률이 요구될 수 있으며 증가되는 전송률로 보내야 하는 프레임 개수가 많아질 수 있다. 이는 네트워크 자원의 효율적인 사용을 어렵게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 EBA 알고리즘을 개선하여 첨두 전송률과 증가되는 전송률로 보내야 되는 프레임 개수를 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 E.T 90의 비디오 소스를 가지고 EBA 알고리즘과 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 증가되는 전송률로 보내야 하는 프레임 개수 등을 비교 분석하여 평가하였다.
고성능 양자 컴퓨터가 개발될 것으로 기대됨에 따라 잠재적인 양자 컴퓨터의 공격으로부터 안전한 양자 후 보안 시스템을 구축하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 양자 알고리즘인 Grover 알고리즘이 대칭키 암호에 적용될 경우 보안 강도가 제곱근으로 감소되는 보안 훼손이 발생한다. NIST는 대칭키 암호에 대한 양자 후 보안 요구사항으로, 암호 알고리즘 공격에 요구되는 Grover 알고리즘 비용을 기준을 기준으로 양자 후 보안 강도를 추정하고 있다. 대칭키 암호를 공격하기 위한 Grover 알고리즘의 비용은 대상 암호화 알고리즘의 양자 회로 복잡도에 따라 결정된다. 본 논문에서는 NIST 경량암호 공모전 최종 후보에 오른 Sparkle 알고리즘의 양자 회로를 효율적으로 구현하고 Grover 알고리즘을 적용하기 위한 양자 비용에 대해 분석한다. 마지막으로, NIST 양자 후 보안 요구사항과 분석한 비용을 기반으로 경량암호 Sparkle에 대한 양자 후 보안 강도를 평가한다. 양자 회로 구현 및 비용 분석에는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ가 사용되었다.
웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 학습자들의 평가 결과에 따른 난이도 재조정으로 문제 은행의 문제들에 대한 객관성을 유지하는 것이 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 난이도에 따른 자동 출제 방식에서 문제은행의 난이도를 재조정함에 있어서 학습자들의 평가 결과와 학습자득의 학습 능력을 함께 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시판다 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 보다 효율적으로 문제 난이도를 관리할 수 있음을 확인한 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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