양자알고리듬들 중 쇼의 알고리듬은 공개키 암호체계의 근간을 이루는 소인수분해를 고전알고리듬보다 훨씬 빨리 처리할 수 있다. 고전컴퓨터로 N자리 수를 소인수분해 하는데 걸리는 시간은 exp$[(InN)^{1/3}(In In N)^{2/3})]$에 비례하지만 쇼의 양자풀이법을 사용하면 약$(InN)^3$ 보다 적은 시간이 걸린다. 이 알고리듬의 핵심은 양자계의 중첩이라는 성질을 이용해서 푸리에 변환을 모든 데이터에 대해 병렬적으로 동시에 처리함으로서 주기를 빠르게 찾는다는 것이다. 이러한 양자전산의 이점은 모든 연산이 중첩된 상태에 독립적으로 작용한다는 자연계의 선형성에서 비롯된다. 고전컴퓨터에서도 병렬처리를 하지만 양자적 병렬처리를 고전컴퓨터의 병렬처리로 대신할 수는 없다. N비트로 나타내지는$2^N$ 개의 숫자에 대해 동시에 병렬처리 하는데 양자컴퓨터는 한대면 되지만 고전컴퓨터는 $2^N$대가 필요하므로 비트수가 증가하면 필요한 고전컴퓨터의 수가 비현실적으로 증가하기 때문이다. 이 알고리듬의 수행으로 얻어지는 결과는 확정적인 것이 아니며 확률적으로 율은 당을 얻는다. 어떤 수가 약수가 되는지 아닌지는 금방 확인해 볼 수 있으므로 서너 번 이와 같은 시행착오 과정을 거쳐 옳은 답을 얻는다 해도 문제가 되지는 않는다.
본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 효율적 포트폴리오의 선택을 주어진 수준의 기대수익률을 달성하면서 위험을 최소화하는 것으로 정의한다. 이를 위해서는 주식시장에 자산을 투자하고자 하는 투자자가 기대수익률과 위험간의 이상적인 절충을 고려해야 한다. 이 때 사용되는 포트폴리오 최적화 모형은 그 대상이 되는 주식의 종류가 많아지면 최적해를 구하는 것이 쉽지 않다. 그러므로 실제크기의 문제를 짧은 시간에 풀 수 있는 휴리스틱 알고리듬이 필요하다. 본 연구에서는 실제 주식시장과 관련된 특성을 제약으로 하고 평균 회수율 이하의 절대편하의 평균을 위험함수로 사용하는 포트폴리오 최적화 모형을 분석하고 현실적인 크기의 문제에 대해서 효율적인 해를 도출할 수 있는 해법을 제시하고자 한다.
이 논문은 철근 가공 산업 현장에서 스프레드쉬트에 의해 수작업으로 행하던 절단 작업의 계획 수립을 자동화된 시스템에 의해 최적의 절단 계획을 생성하도록 하는 소프트웨어의 개발을 다룬다. 이를 위하여, 먼저 시스템의 데이터 표현과 최적 문제 풀이를 위한 자동 계획 알고리듬의 설계가 요구된다. 이것은 다중 규격의 1차원 자재 절단 문제를 푸는 것으로, 동적계획법에 근거하여 자재 절단 문제를 재구성하고, 유한 범위의 조합 열에서도 근사 최적의 해를 찾을 수 있는 탐색 기법을 사용한 자재 절단 계획 알고리듬을 사용하였다. 그리고, 자동화된 철근 가공 산업용 소프트웨어는 작업 환경에 맞게 사용이 편리한 그래픽 화면과 사용자 인터페이스가 요구되는데, 공개 소프트웨어를 활용한 GUI 라이브러리 툴킷인 GTK+를 활용하여 이를 구현하였다.
확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.
통행수단을 선택하는 문제는 기종점간을 운행하는 여러 교통수단 중 어떤 통행수단을 선택할 것인가를 결정하는 것이다. 현재까지 제시된 대부분의 통행수단 관련연구들은 모형의 속성이나 풀이과정, 현실 적용방법들에 관한 것으로서 수단선택시 통행수단간에 존재하는 균형(equilibrium)에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 즉, 통행자가 통행수단을 선택할 때 이들 수단간에 균형이 존재한다는 것으로 이는 마치 통행배정모형(traffic assignment)에서 경로선택(route choice)시 경로들간에 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)이 존재하는 것처럼, 수단선택시에도 수단간에 균형이 존재할 수 있다는 것이다. 본 연구는 통행수단간에 이런 균형이 존재함을 증명하며, 국가교통DB(KTDB)자료를 이용하여 균형이 존재함을 확인한다. 또한, 본 연구에서 증명한 균형상태의 수단간 선택확률을 구하기 위한 모형과 풀이과정도 제시하는데, 제시하는 모형은 고정점이론(fixed point theorem)에 기초한다. 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행수단간 균형상태의 해를 도출하고 있음을 확인한다.
통행분포(trip distribution)에서는 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행 유출량(trip production)과 통행 유입량(trip attraction)을 연결시키는 작업이 행해진다. 즉 하나의 존에서 유출되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이라 할 수 있다. 그런데, 통행분포모형에 사용되는 통행시간이나 비용 등의 통행저항들이 통행수요가 변함에 따라 함께 변함에도 불구하고 현재 사용하고 있는 중력모형에서는 이를 고려하지 못하는 한계를 갖고 있다. 즉, 목적지까지의 통행비용이 커지면 통행수요는 줄어들며, 반대로 통행비용이 적으면 통행수요가 커지는 것과 같은 관계가 존재하게 된다. 이런 측면에서 본 연구는 통행분포시 목적지간에 균형(equilibrium condition of trip distribution)이 존재함을 증명한다. 이를 위하여 대표적인 통행분포모형인 중력모형을 이용하여 통행분포시 균형조건을 유도하며, 이런 균형조건을 만족시키는 통행분포를 구하는 방법론을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행분포시 균형상태의 해가 도출됨을 확인한다.
스테이트풀 인스펙션을 수행하는 기기에서는 패킷 플로우에 대한 정보를 유지해야 한다. 이러한 기기는 네트워크 공격 패킷에 대하여도 패킷 플로우 정보를 유지하게 되어 네트워크 공격 하에서 과도한 메모리가 요구되고 이로 인하여 메모리 오버플로우나 성능 저하가 일어난다. 따라서 이 논문은 스테이트풀 패킷 인스펙션 시 공격에 의해 생성되는 불필요한 미완성 엔트리를 제거하기 위해 사용할 수 있는 플로우 엔트리 타임아웃 값에 대한 가이드라인을 제시한다. 대부분의 인터넷 트래픽과 상당수의 네트워크 공격이 TCP 프로토콜을 사용하기 때문에 RFC2988의 TCP 재전송 시간 계산 규약에 기초를 둔 실제 인터넷 트레이스에 대한 분석을 통해 가이드라인을 도출한다. 구체적으로, 미완성 TCP 연결 설정 상태에서 (R+T) 초 이상 경과한 엔트리는 제거하여야하며, 이 때 R은 SYN 재전송 허용 회수에 따라 0,3,9를 선택하고 T는 $1\leqq{T}\leqq{2}$ 에서 부가적인 왕복 지연 허용치에 따라 선택하여야 함을 보인다.
본 논문은 사용자가 정의한 stick도형으로부터 혼합된 정수 선형프로그래밍 문제를 공식화시키는 새로운 mask compaction 방법을 제시하였는데 이 혼합된 정수 프로그램을 풀므로써 밀집화되고 디자인 rule에 맞는 layout을 얻을 수 있다. 또한 constraint graph에서 최장경로 문제를 풀 수 있는 새로운 효율적인 알고리듬도 기술하였다.
모멘트법은 전자파산란문제에 널리 사용되고 있는데, 최근에 대용량의 문제를 빠르고 효율적으로 풀 수 있는 기법들에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 대부분의 이런 기법에는 계산속도나 기억용량을 효율적으로 이용할 수 있는 반복법을 사용해서 행렬방정식을 풀게 되는데, 유사공진특성을 갖는 물체에 대한 산란은 물체 내부에서 전자파가 공진하는 특성을 가지므로 반복해법올 이용하여 적분방정식을 풀 경우 수렴이 잘 되지 않거나, 수렴되기까지 많은 반복회수를 필요로 한다. 본 논문에서 사용된 MLFMA(Muli-level Fast Multipole Algorithm)는 FMM(Fast Multipole Method)을 다층으로 확장한 알고리듬으로 반복회수당 계산시간을 O(NlogN)으로 줄일 수 있다. 이 MLFMA를 유사공진형구조에 적용하고, 또한 행렬식을 블록밴드행렬 전처리를 하여 반복회수를 감소시켰다. 여기서 사용된 전처리행렬은 행렬분할법을 이용하여 O(N)의 계산시간으로 구할 수 있으므로, 미지수가 많을 때는 전처리행렬을 구하는데 드는 추가계산시간을 무시할 수 있다. 여기서 제안된 방법을 비행기의 공기유입구에 대한 TM전자파산란 계산에 적용하여 효율성을 보였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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