• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.117-122
• /
• 2021

자율주행은 자동차가 사람 없이 운전할 수 있도록 해 주며 최근 인공지능 기술의 발전에 힘입어 매우 활발히 연구되고 있다. 인공지능 기술 중에서도 특히 심층 강화 학습이 가장 효과적으로 사용되는데 이를 위해서는 적절한 활성화 함수를 이용한 신경망 구축이 필수적이다. 여태껏 많은 활성화 함수가 제시됐으나 적용 분야에 따라 서로 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 교차로에서 자율주행을 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 효과적인지 성능을 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 Mish를 사용할 경우 보상이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고 보상이 가장 낮은 활성화 함수와의 차이는 9.8%였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.33-41
• /
• 2021

본 논문은 NP-난제로 알려진 능력한정 최소신장트리 문제(CMST)의 해를 다항시간으로 찾을 수 있는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안하였다. CMST는 다항시간으로 해를 구하는 방법인 EW 알고리즘의 성능이 좋지 않아 컴퓨터 프로그램의 도움을 받는 메타휴리스틱 기법들을 적용하고 있다. 그러나 메타휴리스틱 기법들도 최적 해를 찾지 못하는 성능의 한계를 보였다. 본 논문에서는 컴퓨터 도움 없이 시각적으로 손으로 CMST의 해를 찾는 규칙을 제시하였다. 제안된 방법은 먼저 MST를 작도하고, MST로부터 초기 CMST의 실현 가능 해를 구하고, CMST의 해를 개선하기 위해 서브트리의 게이트들이 근 노드에 보다 근접하도록 설정하는 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 OR-LIB의 10개 데이터, Q=3,5,10의 30개 경우에 대해 적용한 결과 최상의 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.193-199
• /
• 2019

본 논문은 지금까지 NP-완전인 난제로 알려진 최대 독립집합(MIS) 문제를 선형시간 복잡도로 해결한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 "MIS 집합의 모든 정점들은 상호간에 연결되지 않는다"는 기본 성질을 적용하여 n개의 정점으로 구성된 그래프에서 최소 차수 ${\delta}(G)$ 정점 ${\nu}$를 선택하고 부속 간선을 제거하였을 때 차수가 변하지 않는 정점들을 차수 오름차순으로 계속적으로 선택하는 단순한 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 22개 그래프에 적용한 결과, 시각적으로 그래프를 보면서도 MIS를 쉽게 찾을 수 있는 장점을 갖고 있으며, 알고리즘은 항상 MIS 집합의 원소 개수인 ${\alpha}(G)$회를 수행하여 알고리즘 복잡도는 O(n)으로 선형 알고리즘이다. 결국, 제안된 MIS 알고리즘은 MIS의 최적 해를 도출하는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권6호
• /
• pp.3074-3091
• /
• 2019

With the widespread use of the Internet, services for providing large-capacity multimedia data such as video-on-demand (VOD) services and video uploading sites have greatly increased. VOD service providers want to be able to provide users with high-quality keyframes of high quality videos within a few minutes after the broadcast ends. However, existing keyframe extraction tends to select keyframes whose quality as a keyframe is insufficiently considered, and it takes a long computation time because it does not consider an HD class image. In this paper, we propose a keyframe selection method that flexibly applies multiple keyframe quality metrics and improves the computation time. The main procedure is as follows. After shot boundary detection is performed, the first frames are extracted as initial keyframes. The user sets evaluation metrics and priorities by considering the genre and attributes of the video. According to the evaluation metrics and the priority, the low-quality keyframe is selected as a replacement target. The replacement target keyframe is replaced with a high-quality frame in the shot. The proposed method was subjectively evaluated by 23 votes. Approximately 45% of the replaced keyframes were improved and about 18% of the replaced keyframes were adversely affected. Also, it took about 10 minutes to complete the summary of one hour video, which resulted in a reduction of more than 44.5% of the execution time.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.213-220
• /
• 2018

본 논문은 동종업계의 경쟁업체가 시장을 독점하고 있는 상황에서, 신규로 점포를 개설하여 경쟁업체 고객을 빼앗아 경쟁업체 점포를 문을 닫게 하여 생존할 수 있는 점포위치를 결정하는 생존 점포 개설 위치 선정 문제(SFLP)를 다룬다. 이 문제는 포화된 시장에서 문을 여는 점포보다 문을 닫는 점포가 훨씬 많아지고 있는 현실에서 점포를 신규로 개설하고자 할 때 부닥치는 난제이다. 이 문제에 대해 Serra et al.는 반복적 휴리스틱 집중 알고리즘을, Han et al.은 반복적인으로 최대 고객 확보 위치를 찾는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이들 방법은 다수의 위치들에 대해 반복적으로 계산하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 경쟁업체 인접 지점들만을 대상으로 경쟁업체 점포를 폐쇄시키면서 최대 고객을 확보할 수 있는 지점으로 해를 구하고, 최소 고객 확보 지점을 최대 고객을 확보한 다른 경쟁업체 점포를 폐쇄시킬 수 있는 지점으로 변경하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 단순하면서도 MS-Excel을 활용하여 해를 구할 수 있는 장점을 갖고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.27-33
• /
• 2019

공급지(s)에서 수요지(t)로 흐르는 복잡한 망에서 망의 최대 흐름을 결정하는 최소절단 면을 찾는 최소절단 문제는 난제로 알려져 있다. 이에 대해 증대경로 알고리즘은 증대경로를 갖는 단일 경로로 분할하여 병목 지점(간선)을 찾는 방식을 채택하고 있으나 최소절단면을 추가적으로 결정해야만 한다. 본 논문에서는 프로스포츠계에서 적용되고 있는 자유계약제 방식을 적용하여, 정점 수 n에 대해 수행 복잡도가 O(n)인 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 자유계약 방식은 $v{\in}V{\backslash}\{s,t\}$정점들 중에서 $N_G(S),N_G(T)$정점들을 자유계약 선수라고 가정하고, 이 선수들의 연봉이 보다 상승하는 팀으로 이적하는 방식을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 망 형태에 적용한 결과, 모든 망에서 최소절단 치 뿐 아니라 망에 존재하는 모든 최소절단 들을 찾을 수 있음을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.203-209
• /
• 2019

고객 수 pop인 도시에 경쟁업체 $F_A$가 p개 점포를 운영하고 있는 경우, 신규 업체 $F_B$가 $q(1{\leq}q{\leq}p-1)$점포를 신규 개설하고자 한다. 이 경우 pop/(p+q)이상의 고객을 확보할 수 있는 q개 점포 위치를 결정해야 한다. 이 문제에 대해 Han은 포함-배제 알고리즘을 제안하였으며, $q=1,2,{\cdots},p-1$로 증가하면서 이전에 확정된 위치가 변경되는 경우를 고려하여 최대 고객 확보 상위 5개 지점을 선택하여 이들 중 최대 고객 확보 지점으로 결정하였다. 본 논문에서는 초기상태부터 탐색범위를 축소시키고, $q=1,2,{\cdots},p-1$로 증가하면서도 계속적으로 탐색 범위를 축소시키면서 q=1 한 노드에 대해서만 계속 노드를 추가하는 방법을 제안한다. 최종적으로 얻은 q 상호간에 시장을 서로 빼앗는 경우가 발생하면 보다 멀리 떨어트리는 방법으로 해를 개선하였다. 제안된 알고리즘을 11개 사례에 적용한 결과 Han 알고리즘에 비해 단순하면서도 보다 좋은 결과를 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.135-141
• /
• 2019

최근 강화 학습을 통해 게임을 학습하는 인공지능 에이전트를 만드는 연구가 활발히 진행되고 있다. 게임을 에이전트에게 학습 시킬 때 어떠한 딥러닝 활성화 함수를 사용하는지에 따라 그 학습 성능이 달라진다. 본 논문은 2D 슈팅 게임 환경에서 에이전트가 강화 학습을 통해 게임을 학습할 경우 어떤 활성화 함수가 최적의 결과를 얻는지를 비교 평가 한다. 이를 위해 비교 평가에서 사용할 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭 값을 학습 시간에 따라 그래프로 나타내었다. 그 결과 ELU (Exponential Linear Unit) 활성화 함수에 1.0으로 파라미터 값을 설정할 경우 게임의 보상 값이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 가장 낮은 보상 값을 가졌던 활성화 함수와의 차이는 23.6%였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.143-149
• /
• 2021

본 논문은 자료포락분석의 핵심인 상대효율을 계산하는데 있어 길이비율 측정법을 제안하였다. 상대효율을 계산하는 유일한 방법으로 선형계획법이 알려져 왔다. 이 방법은 모든 의사결정단위들에 대한 단편적인 선형계획법을 풀어야 하는 문제점을 갖고 있었다. 본 논문에서는 단순히 입력-출력 관계를 2차원 그래프 작도로 효율적과 비효율적인 의사결정단위를 구별하고, 비효율적인 의사결정단위의 현재 달성한 효율성은 길이비율 측정법으로 구하였다. 제안된 방법을 다양한 실험사례들에 적용한 결과 선형계획법의 적용 오류로 인한 문제점도 해결할 수 있었으며, 항상 정확한 상대효율이 계산됨을 보였다. 또한, 이미 100% 효율성을 달성한 의사결정단위들을 제외하고, 단지 비효율적인 의사결정단위들에 대해서만 직선을 그려 기준 집합을 결정하고, 상대효율을 쉽게 구할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.9-14
• /
• 2022

본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도 O(nlogn)으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합 S의 원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도 O(nlogn)의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 2ⁿ-1의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는 O(n2ⁿ)만이 알려져 있다. 결국, SSP는 NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도 O(nlogn)으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 t보다 작은 값으로 구성된 부분집합 S에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 S에서 제거하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 S의 원소 개수보다 적은 수행 횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.