• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.249-251
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• 2021

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerant)는 PoW(Proof of Work) 대비 높은 처리 속도를 보장하며 컴퓨팅 파워의 우위로 인한 기록이 번복되지 않는 절대적 최종성을 보장하는 합의 알고리즘이다. 하지만 메시지 복잡도로 인해 참여하는 노드의 수가 증가할수록 네트워크 부하가 지수적으로 증가한다는 한계가 있다. PBFT는 블록체인 네트워크의 성능을 결정짓는 중요한 요소이지만 평가지표와 평가 기술에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 PBFT를 평가할 수 있는 정량적 지표와 개선된 방안을 쉽게 평가할 수 있도록 합의 알고리즘 변경이 편리한 PBFT 평가 프레임워크를 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.199-202
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• 2000

본 논문에서는 퍼지-유전자 접근방법을 이용한 무감독 특징 선택방법에 대하여 나타내었다. 이 방법은 각각의 특징들의 중요도에 따라 순서를 정하기 위해 사용되는 weighted distance 를 포함하는 특징 평가 지표 (feature evaluation index)를 최소화시키는데 있다. 또한 특징 평가 지표에서 사용되는 각 패턴들의 쌍에 대하여 근접함의 정도를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 결정하고 유전자 알고리즘은 평가 지표를 최소화시킴으로써 각 특징의 중요도를 나타내는 최적의 weighting 계수의 집합을 한기 위하여 적용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.82-88
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• 2004

프로그램 과제물과 같은 많은 프로그램을 모두 일일이 비교하는 것은 비용이 많이 든다. 더군다나 검수자가 과제물을 검사한다든가, 점수를 부여하고자 한다면 더욱 많은 시간이 요구된다. 물론 검수자가 많은 시간을 두고 평가해도 객관성이 떨어질 수도 있다. 이러한 문제점은 프로그램 과제물에 대해서 유사한 프로그램으로 서로 묶어 놓는다면 쉽게 해결할 수 있다. 즉, 유사한 프로그램으로 서로 묶어놓고 검사한다면 쉽게 검사나 평가가 가능하다. 본 논문에서는 많은 프로그램에 대해서 유사성이 높은 프로그램으로 그룹 짓기(grouping)를 수행하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 그룹 짓기 알고리즘은 (9)에서 제시한 프로그램 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정한 후, 유사성이 높은 프로그램을 그룹 짓기를 수행한다. 이 그룹 짓기 알고리즘을 이용하면 n개의 프로그램에 대해서 최대 n(n-1)/2 번에서 최소 (n-1)번까지 비교 횟수를 줄일 수가 있다. 본 논문의 실험 및 평가 부분에서는 실제로 모 대학의 과제물 10개를 추출하여 유사성을 기준으로 실험 평가한 결과를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.171-176
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• 2020

강화 학습은 인공지능 에이전트가 비디오 게임을 학습할 때 가장 효과적으로 사용되는 방법이다. 강화 학습을 위해 여지껏 많은 알고리즘들이 제시되어 왔지만 알고리즘마다 적용되는 분야에 따라 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 최근 강화 학습에서 주로 사용되는 알고리즘들의 성능이 2D 레이싱 게임에서 어떻게 달라지는지 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 알고리즘에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 ACER (Actor Critic with Experience Replay)를 사용할 경우 게임의 보상이 다른 알고리즘보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 보상 값이 가장 낮은 알고리즘과의 차이는 157%였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.199-208
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• 2000

내용 기반 멀티미디어 정보 검색에서 유사성에 기반한 k-최근접 데이타 탐색 질의는 매우 중요한 질의이다 일반적으로 멀티미디어 데이타는 고차원 특정 벡터로 표현되기 때문에 기존의 k-최근접 탐색 알고리즘은 멀티미디어 정보 검색에 효율적이지 못하다. 따라서 이러한 응용을 위해서는 다소 근사적 검색 결과를 가져오더라도 빠른 검색 성능을 제공하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 고차원 데이타를 위한 새로운 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다. 아울러, 제안하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 기존의 알고리즘과 검색 성능변에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 기존 알고리즘의 검색 성능을 크게 개선할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1084-1090
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• 2015

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위해 센서 노드를 효과적으로 배치하는 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가하게 되면 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 센서 배치 밀도가 높은 네트워크에서 적정한 실행 시간 내에 네트워크의 감시영역을 최대화하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 새로운 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 최대 감시영역과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.101-110
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• 2011

블로그의 사용량이 증가함에 따라 다수의 포스트들이 블로고스피어 내에 작성되고 있으며, 이는 검색에서 웹 서퍼가 양질의 포스트를 찾기 어렵게 하는 문제를 가져왔다. 이로 인하여 포스트 검색에서 랭킹을 부여하기 위한 랭킹 알고리즘의 필요성이 부각되고 있다. 기존에 웹 문서를 위한 다양한 랭킹 알고리즘들이 있었으나, 웹 문서와 포스트의 차이로 인하여 직접 적용하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 블로거들이 포스트에 남긴 블로그 액션을 이용하여 포스트에 랭킹을 부여하는 방안인 포스트 랭킹 알고리즘들을 제안한다. 그리고 실제 블로그 데이터를 이용하여 포스트 랭킹 알고리즘들의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 블로그에 적합한 포스트 랭킹 알고리즘을 선별한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1374-1375
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• 2008

본 논문은 3상 일괄형 GIS의 부분방전 진단을 위해 새롭게 개발한 진단 알고리즘에 관한 것이다. 진단 알고리즘 개발을 위해, 먼저 실시간 부분방전 데이터를 행벡터 및 열벡터로 구성하고 각각의 벡터에서 통계 특징량 및 질감 특징량을 추출하였다. 다음으로 이들 특징량을 GA-NN(Genetic Algorithm - Neural Network) 학습에 적용하여 진단 알고리즘을 구성하였다. 또한 진단 알고리즘의 위상독립성은 부분방전 신호의 위상변화에 관계없이 진단결과가 일치하는 것을 확인함으로써 검증하였다. 개발한 진단알고리즘의 실증 평가를 위해, 부분방전이 발생되고 있는 국내 3상 일괄형 GIS 변전소에 적용하였다. 적용 결과, 위상에 관계없이 부분방전 발생원을 정확히 진단함을 확인하였고, 이를 통해 개발 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 클래스 불균형 학습을 위한 이차 최적화 문제의 해를 구하는 개선된 SMO 학습 알고리즘을 제안한다. 클래스에 서로 다른 정규화 값이 부여되는 지지벡터기계의 최적화 문제의 구현에 SMO 알고리즘이 적합하며, 제안된 알고리즘은 서로 다른 클래스에서 선택된 두 라그랑지 변수의 현재 해를 구하는 학습 단계를 반복한다. 제안된 학습 알고리즘은 UCI 벤치마킹 문제에서 테스트되어 클래스 불균형 분포를 반영하는 g-mean 평가를 이용한 일반화 성능이 SMO 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 SMO에 비해 적은 클래스 데이터의 예측율을 높이고 학습시간을 단축시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권10A호
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• pp.1492-1498
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• 2000

Sine 보간법을 이용한 PSAM은 Cavers의 최적 Wiener 필터를 사용한 알고리즘보다 구현은 간단하면서 채널추정 성능은 거의 동일하다. 그러나 이 알고리즘은 window 함수와 같이 사용해야만 우수한 채널추정 성능을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 sine 보간법 (conventional sine interpolation : CSI) 의 단점을 보완한 수정된 sine 보간법 (modified sine interpolation : MSI) 을 제안한다. MSI 알고리즘의 성능평가를 위해 다중반송파 QAM 시스템과 주파수 선택성 페이딩을 고려한 최적 프레엄구조를 사용하였다. 성능평가에서 window 함수를 사용하지 않은 MSI 알고리즘은 더 적은 수의 파일럿 심볼을 사용하면서도, window 함수를 사용한 CSI 알고리즘과 거의 동일한 BER 성능을 보였다. 아울러, window 함수를 사용한 MSI 알고리즘의 성능은 PSAM을 적용한 이론적인 16QAM의 성능과 거의 일치하였다.