게임을 하다보면 유닛들이 목표를 찾아 가야하는데 알고리즘에 따라 시간과 거리가 많이 차이 나게 된다. 본 논문에서는 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 그리고 거리 값을 주어 개선된 알고리즘과 A* 알고리즘의 각각을 비교하며 특징들을 기술하고 알고리즘을 논하였다. 또한 A* 알고리즘에서 실제로 추정값을 구하여 가장 개선된 값을 찾는다. 마지막으로 A* 알고리즘과 다른 알고리즘의 비교를 통하여 A* 알고리즘을 우수성을 입증하고 A* 알고리즘을 이용한 간단한 길찾기를 제안하였다.
이 논문은 한 대의 모바일 로봇의 모션 계획 알고리즘인 Bug1과 Bug2를 개선한 알고리즘을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 목표지점까지 도달하기 위한 경로 계획 알고리즘으로 Bug1과 Bug2가 제안되었지만, 이 두 알고리즘은 모두 장애물 형태에 따라 탐사 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있다. Bug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘을 개선한 형태로 제안되었지만 심지어 극적적인 경우에는 무한 루프에 빠진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 한 쌍의 모바일 로봇을 이용한 병렬 탐색 PBug1, PBug2 알고리즘을 제안한다. 제안된 PBug1과 PBug2 알고리즘은 각각 Bug1과 Bug2의 속도를 보장하며 일반적으로 빠른 탐사시간을 보인다. 측히 PBug2 알고리즘은 Bug2와 달리 무한루프에 빠지는 경우가 없다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PBug1, PBug2 알고리즘을 구현하여 Bug1, Bug2 알고리즘과 비교하였다. 실험결과 PBug1 알고리즘은 Bug1 알고리즘보다 탐사 시간이 64.9%로 감소하였고 PBug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘과 비슷한 탐사 시간을 보였다.
저장 공간이나 전송 시간을 줄여서 비용을 아끼는 데이타 압축 기술은 그 유용성 때문에 오래전부터 연구되어 왔다. Lempel-Ziv 77(LZ77) 알고리즘은 실용적인 사전-기반 비손실 압축 알고리즘이다. 기존의 LZ77 알고리즘에서 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미치는, 사전의 크기는 고정되어 있다. 본 논문에서는 사전의 크기를 동적으로 바꾸면서 압축을 하는 동적 LZ77 알고리즘과 동적 LZ77 알고리즘에서 사용하는 전략을 진화시키는 유전 알고리즘을 소개한다. 유전 알고리즘으로 진화시킨 전략을 가지고 동적 LZ77 알고리즘은 기존의 LZ77 알고리즘보다 최대 약 16%까지 더 좋은 압축 효율을 보여 주었다.
RFID 리더기가 영역내의 다수의 태그를 인식할 때 태그간의 통신간섭에 의해 태그인식이 방해 받는다. 이를 피하기 위해서는 충돌방지 알고리즘이 필요하게 된다. 충돌방지 알고리즘은 크게 슬롯 알로하 기반 알고리즘과 트리기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문은 ISO 18000-6 TYPE A에 정의된 알로하 기반의 Framed Slotted ALOHA(FSA) 알고리즘에 태그와 슬롯간의 혼잡도를 이용하여 성능을 개선한 Dynamic Framed Slotted ALOHA-Slot Congestion(DFSA-SC) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 최초 태그 수 추정의 정확도를 높여 전체 태그인식 시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다. 나아가 태그 아이디의 중복성이 클 경우 대표적인 트리기반 알고리즘인 Query Tree 알고리즘보다 제안된 알고리즘이 우수한 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.
내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.
문제해결을 위한 절차로 정의되는 알고리즘은 교육적으로 많은 가치를 갖는다. 이 알고리즘은 지필 알고리즘과 컴퓨터 알고리즘으로 나된다. 수학교과에서는 이미 컴퓨터를 이용한 지필 알고리즘 지도에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 반면 컴퓨터 교과에서는 알고리즘 지도를 위한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 컴퓨터 교과에서 알고리즘을 효과적으로 지도하기 위한 방향 정립이 필요하다. 이에 알고리즘을 분석한 후 컴퓨터 교과에서 알고리즘교육의 방향을 제안하고자 한다.
VLSI 설계에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위하여 설계하고자 하는 회로의 그룹화(grouping)하는 단계로서 레이아웃(layout)에서 면적과 전파지연의 최소화를 위해 함께 배치할 소자를 결정하는 문제이다. 이러한 분할 문제에서 해를 얻기 위해 사용되는 알고리즘은 Kernighan-Lin 알고리즘, Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링, 유전자 알고리즘 등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘과 확률 진화 알고리즘을 결합한 어댑티드 유전자 알고리즘을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였고, 어댑티드 유전자 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 및 유전자 알고리즘보다 더 효과적으로 최적해에 근접하는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 유전알고리즘과 random tabu 탐색법을 조합한 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 유전알고리즘과 전역적인 최적해에 대한 탐색능력이 우수하고, random tabu 탐색법은 최적해에의 수렴속도가 매우 빠른 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 장점을 이용해서 수렴정도와 수렴속도가 더욱 향상된 최적알고리즘을 제안하여 알고리즘의 수렴성능을 조사하고, 실제 최적화문제로서 지진응답을 최소로 하기위한 배관지지대의 최적배치문제에 적용하여 기존의 방법과 비교를 통하여 유용성을 검토하였다.
본 논문에서는 스칼라 인수 a1, a2, a3를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 해석하고 그 구조를 나타낸다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 값이 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 또한 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, Sign 알고리즘, 기존의 LMS 알고리즘, LFG 알고리즘, QFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조선도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 CFG 알고리즘이 LMS, LFG 및 QFG 알고리즘보다 계산량이 증가하는 반면 수렴속도에서 현저한 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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