• 제목/요약/키워드: Algorithms and Programming

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시뮬라시옹과 포스트-재현 - 알고리즘 아트를 중심으로 (Simulation and Post-representation: a study of Algorithmic Art)

  • 이수진
    • 기호학연구
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    • 제56호
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    • pp.45-70
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    • 2018
  • 르네상스 이후부터 지속되어 온 재현체계에 관한 포스트모던 철학의 비판은 시각주체의 경험과 대상을 분리하고, 환경과 인간을 분리하는 이분법적인 사고체계에 관한 비판으로 궤를 같이 한다. 1960년대 포스트모던한 흐름으로 등장한 일련의 작품에서 강조된 상호작용성은 1990년대 후반 디지털 아트의 인터랙티브한 차원으로 계승되었다. 디지털 아트의 핵심적인 특성은 현장에서 관객의 참여에 따라 예측할 수 없는 결과 혹은 저마다의 미세한 변화를 반영한 무한대의 변이들을 만들어낸다는 점이다. 이 과정에서 컴퓨터 프로그램의 중요성이 부각되고, 기존 프로그램을 그대로 차용하는 것이 아니라, 아티스트가 직접 알고리즘을 작성하고 프로그래밍하는 경우 혹은 프로그래머와 협업을 통해 고유한 알고리즘을 만들어내는 경우가 점점 증가하고 있다. 프로그래밍 자체를 창작 행위로 간주해야 하는 패러다임으로 전환되는 중이라고 말할 수도 있겠다. 현재 주목받고 있는 시뮬레이션과 VR 기술은 현실의 감각과 시공간을 재현해내는 기술로 각광받고 있는데, 시뮬레이션 기술이 예술 분야에 도입되면서, 실험적인 작품들이 창작되는 중이다. 장 보드리야르가 제시한 시뮬라시옹 개념은 '어떤 현실을 본따 매우 사실적으로 만듦'을 대변하는 개념이라기보다는 '실재하는 현실과 어떤 관계를 맺고 있는 전혀 다른 현실'을 주목하게 만드는 개념이다. 이때 시뮬라시옹은 진실과 거짓의 문제를 따질 주제가 아니라, 형이상학적인 의미가 없는, 전통적인 실재와는 전혀 다른 성질의 실재를 지칭한다. 전통적인 질서에서 이미지가 실재 세계의 재현에 대응했다면, 알고리즘 아트의 시뮬레이션 이미지들 그리고 시뮬레이션된 시공간은 '체험을 용이하게 만드는 예술 형식'이라 할 수 있다. 다수의 알고리즘 아트는 상황, 현실, 생태계, 생명체 등의 복합적인 속성을 시스템으로 모델화하여 (특정 혹은 개별) 대상을 구조화하고 활성화하는 데 목표를 두고 있으며, 세계의 시뮬라시옹에 주목한다. 본 논문에서는 세계의 시뮬라시옹을 다루는 이안 쳉의 작품을 통해, 21세기 인공지능 기술의 등장과 함께 변화하고 있는 문화예술의 패러다임을 살펴보고자 한다. 또한 이안 쳉의 라이브 시뮬레이션과 같은 새로운 형식의 콘텐츠 앞에서 우리가 취해야 하는 태도 역시 논의하게 될 것이다. 사실 새로운 형식의 작품을 대면하는 순간은 전통적인 형식의 작품보다 훨씬 더 능동적인 입장을 요구한다. 본 논문이 제시하는 포스트-재현 형식의 문화예술 작품은 개인적인 경험의 순간에 이루어지는 감각과 지각 과정이 완성이나 종결로 수렴될 수 없음을 기술로 구현하고 있다. 이때 관객에게 요구되는 것은 바로 능동적 인식과 상황적 지식임을 이야기하고자 한다.

슬로프 방식을 이용한 평균-숏폴 포트폴리오 최적화 (Mean-shortfall portfolio optimization via sorted L-one penalized estimation)

  • 조해인;박세영
    • 응용통계연구
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    • 제37권3호
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    • pp.265-282
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    • 2024
  • 기대 수익률은 높이고, 재무적 위험은 낮추는 것을 목표로 하는 금융 포트폴리오 최적화 분야에서는 위험 측정 지표에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 적은 자산으로 효율적인 포트폴리오를 구성하기 위해 다양한 페널티 항을 활용한 연구 또한 지속해서 진행되어 왔다. 본 논문에서는 평균-숏폴 포트폴리오와 SLOPE 페널티 항을 결합한 새로운 포트폴리오 최적화 식을 제안하였다. 이 과정에서 선형계획법으로 표현되지 않는 최적화식을 새로운 변수를 도입해 표현하고, 이를 ADMM 알고리즘을 사용해 해결하는 방식을 제안하였다. SLOPE 페널티 항이 갖는 그룹화 특징이 본 논문에서 제안하는 평균-숏폴 포트폴리오에서도 해당 특징이 유효함을 시뮬레이션 데이터를 바탕으로 확인하였다. 실증 데이터 분석을 통해서는 본 논문에서 제안한 모형을 기반으로 실제 투자 환경에서 고려할 수 있는 4가지 종류의 포트폴리오 구성 방식을 제안하고, 평가하였다.

Goal-Pareto 기반의 NSGA 최적화 알고리즘 (Goal-Pareto based NSGA Optimization Algorithm)

  • 박준수;박순규;신요안;유명식;이원철
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권2호
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    • pp.108-115
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    • 2007
  • 본 논문에서는 최적화 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있는 방안으로 설계자가 원하는 목적함수들의 수렴 범위를 Goal로 설정하여 최적화를 수행하는 GBNSGA(Goal-Pareto based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 많은 공학문제들은 하나의 목표치를 충족하는 해를 찾는 것이 아니라 다수 목적함수들을 충족하는 해를 찾는 것이 일반적이다 특히, 이러한 목적함수들은 서로 상충적인 관계를 갖는 경우가 대부분이기 때문에 모든 목적함수들을 만족하는 유일해를 찾는 것은 거의 불가능하다. 그 대안으로 일부 목적을 희생하며 설계에 부합되는 최적해를 찾는 파레토(Pareto) 방식의 최적화 알고리즘들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 파레토 기반의 최적화 알고리즘들의 성능 향상을 도모하기 위하여 설계자의 목적을 파레토 할당에 반영하는 GBNSGA를 제안하고, 그 성능을 NSGA와 weighted-sum 접근 방식과의 비교를 통해 그 우수성을 검증하였다.

용접 빅데이터 환경에서 상관분석 및 회귀분석을 이용한 작업 패턴 분석 모형에 관한 연구 (A Study on a Working Pattern Analysis Prototype using Correlation Analysis and Linear Regression Analysis in Welding BigData Environment)

  • 정세훈;심춘보
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제9권10호
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    • pp.1071-1078
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    • 2014
  • 최근 빅데이터(Big Data)를 이용한 정보 제공 서비스가 확대되고 빅데이터 처리 기술 역시 IT 업체의 중요한 이슈로 학문적인 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 R 프로그래밍을 기반으로 용접의 빅데이터 분석 및 추출을 통하여 용접사의 숙련된 패턴을 분석하고 분석된 결과를 비 숙련공에게 제공함으로써 용접 품질 및 용접 시간 단축 등의 용접 작업에 적용되는 비용을 절감하고자 한다. 용접은 숙련공이 되기 위하여 오랜 시간을 투자해야 하는 문제점이 있다. 이러한 단점을 해결하고자 숙련공들의 용접 패턴 분석을 위하여 다량의 패턴 변수에 R의 연관 규칙 알고리즘과 회귀분석 방식을 적용한다. 상위 N개의 규칙을 분석한 후 분석된 규칙의 변수에 따른 숙련자의 패턴을 분석한다. 본 논문에서는 분석된 용접 패턴 분석을 통해 실험 결과를 분석하여 전력소비량과 와이어 소모 길이에 대한 패턴 구조를 확인하였다.

센서 네트워크에서 에너지 효율적인 응용 프로토콜의 설계 (A Design of an Energy-Efficient Application Protocol for the Sensor Networks)

  • 차현철
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.23-30
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    • 2014
  • 센서 네트워크의 활용 중 농작물 관리 등의 응용에서는 온도 등의 속성이 적정한 범위 내에서 관리되어야 하며 이를 위한 에너지 효율적인 응용 프로토콜이 반드시 필요하다 하겠다. 본 논문에서는 이런 요구를 충족시킬 수 있는 에너지 효율적인 응용 프로토콜을 제안하였다. 속성을 적정 범위 내에서 관리하기 위해 존 이라는 개념을 사용하는 MSZ 알고리즘을 제안하였다. 또 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 실제 센서노드를 사용하여 온도 자료를 수집한 후 프로그래밍을 통해 알고리즘들을 구현하여 비교하였다. 실험결과 제안한 MSZ 알고리즘은 주기적 전송을 사용하여 센서노드의 상황을 주기적으로 파악할 수 있는 능력을 가지면서도 에너지 효율 측면에서 APTEEN 보다 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 MSZ 알고리즘은 농작물이나 발효식품 관리처럼 특정 속성을 일정한 범위 내에서 관리하여야 하는 응용에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스 처리 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘 (An Efficient Data Replacement Algorithm for Performance Optimization of MapReduce in Non-dedicated Distributed Computing Environments)

  • 류은경;손인국;박준호;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권9호
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    • pp.20-27
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    • 2013
  • 최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.

CUDA 프레임워크 상에서 스카이라인 질의처리 알고리즘 최적화 (Optimizing Skyline Query Processing Algorithms on CUDA Framework)

  • 민준;한환수;이상원
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제37권5호
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    • pp.275-284
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    • 2010
  • GPU는 대용량 데이터 처리를 위해 특화된 멀티 코어 기반의 스트림 프로세서로서 빠른 데이터 처리 속도 및 높은 메모리 대역 동의 장점을 가지며, CPU에 비해 가격이 저렴하다. 최근 이러한 GPU의 특성용 활용하여 범용 컴퓨팅 분야에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 엔비디아에서 발표한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 쿠다(CUDA) 프로그래밍 모델의 경우 프로그래머가 GPU 상에서 동작하는 범용 어플리케이션을 보다 손쉽게 개발할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 쿠다 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화시킨다. 그리고 스카이라인 알고리즘의 특성을 고려하여 GPU 자원용 효율적으로 사용할 수 있도록 GPU의 메모리 및 명령어 처리율에 중점을 두고 단계적인 최적화를 진행한다. 최적화 단계에 따라 각각 다른 성능 개선이 나타나는 것을 확인하였으며, 그 결과 기본 병렬 중첩-반복 알고리즘에 비해 평균 80%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

다중-홉 무선 네트워크 환경에서 수명 최대화를 위한 라우팅 알고리즘 (Lifetime Maximizing Routing Algorithm for Multi-hop Wireless Networks)

  • 이건택;한승재;박선주
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제35권4호
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    • pp.292-300
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    • 2008
  • 무선 메쉬 네트워크나 무선 센서 네트워크와 같은 다중-홉(Multi-hop) 무선 네트워크에서는 노드들이 배터리를 이용하여 작동하는 경우가 많기 때문에 에너지 효율적인 라우팅이 중요한 문제이다. 지금까지 가장 에너지 효율적인 경로를 찾는 여러 기법들이 제안되었지만 이런 방식은 찾아낸 경로만을 사용함으로써 그 경로 상의 노드들의 에너지가 집중적으로 소모되어 네트워크의 전체적인 수명(lifetime)을 최대화하지 못한다는 단점을 가진다. 또한 이런 단점에 착안하여 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 여러개의 경로들을 변경해가며 사용하는 기법들 역시 제안되었지만 경로 설정 및 변경 시에 발생하는 오버헤드가 크다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 네트워크의 수명을 최대화시키는 다중 최적 라우팅을 구하고 그 결과에 단일 최적 라우팅을 구하는 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 적용하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 성능을 기존의 다른 기법들의 성능과 비교한다.

멀티코어 인메모리 환경에서 트랜잭션을 처리하기 위한 효율적인 HTM 기법 (Efficient Hardware Transactional Memory Scheme for Processing Transactions in Multi-core In-Memory Environment)

  • 장연우;강문환;윤민;장재우
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.466-472
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    • 2017
  • 하드웨어 트랜잭셔널 메모리(HTM)는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 최근 Intel에서 TSX를 제안함에 따라 HTM에 기반한 다수의 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 트랜잭션 처리에서 하나의 원인에 대한 충돌 예측만을 지원하며, 모든 워크로드에 대해 획일화된 TSX 환경을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 인메모리 환경에서 트랜잭션을 처리하기 위한 효율적인 HTM 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 과거 트랜잭션 처리 정보를 수집한 매트릭스를 이용하여, HTM 실패시의 대비책 경로로써 STM 혹은 single lock을 선택한다. 둘째, 머신러닝 알고리즘 기반 재시도 정책을 제공함으로써, 워크로드 특성에 맞는 효율적인 트랜잭션 처리를 수행한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.

미분구적법(DQM)을 이용한 비대칭 곡선보의 내평면 좌굴해석 (In-Plane Buckling Analysis of Asymmetric Curved Beam Using DQM)

  • 강기준;박차식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권10호
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    • pp.4706-4712
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    • 2013
  • 편미분방정식해법을 위한 효일적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 이방법은 복잡한 구조 및 하중에 따른 컴퓨터 용량의 과도한 사용뿐만 아니라, 복합알고리즘의 어려움 피하기 위해 많은 분야에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 내평면 등분포하중 하에서 단면적이 변하는 비대칭 곡선보의 좌굴 (buckling)을 미분구적법(DQM)으로 해석하였다. 다양한 단면적 변화와 열림각 (opening angle)에 따른 임계하중을 계산하였다. DQM의 해석결과는 정확한 수학적해법 (exact analytic solution)과 비교하였으며, DQM은 적은 격자점 (grid point)을 사용하여 정확한 해석결과를 보여주었다. 또한, 다양한 단면적 변화에 따른 새로운 결과를 제시하였다.