• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.54-60
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• 2021

Monte-Carlo GO is a computer GO program that is sufficiently competent without using knowledge expressions of IGO. Although it is computationally intensive, the computational complexity can be reduced by properly pruning the IGO game tree. Here, I achieve this by using a potential model based on the knowledge expressions of IGO. The potential model treats GO stones as potentials. A specific potential distribution on the GO board results from a unique arrangement of stones on the board. Pruning using the potential model categorizes legal moves into effective and ineffective moves in accordance with the potential threshold. Here, certain pruning strategies based on potentials and potential gradients are experimentally evaluated. For different-sized boards, including an official-sized board, the effects of pruning strategies are evaluated in terms of their robustness. I successfully demonstrate pruning using a potential model to reduce the computational complexity of GO as well as the robustness of this effect across different-sized boards.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.390-398
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• 2012

본 연구는 최근 세종시 조성으로 도시성격과 환경이 급변하고 있는 연기군 지역의 폐교를 대상으로 지역의 특성을 고려한 폐교의 활용을 모색하고 대안을 제시하고자 하였다. 이에 연기군 지역 폐교의 활용실태와 입지요인에 따른 시설의 물리적 요소 분석, 관리자 면담조사를 통하여 세종시 조성에 따른 환경 변화에 대응하는 폐교활용의 대안을 제시하였다. 첫째, 기존 농어촌지역의 폐교와 달리 연기지역의 폐교는 세종시가 인접해 있는 도시적 특성을 갖고 있다. 이에 따라 세종시 인근의 폐교는 세종시 교육시설과 연계한 교육연수원, 문화체험시설 등 교육프로그램과 연계한 시설활용이 바람직하다. 둘째, 세종시에서 상대적으로 접근성이 낮은 연기지역 폐교는 마을 단위의 공동체를 중심으로 활용해야 하며, 세종시 입주민과 함께 활용할 수 있는 요소를 고려해야 한다. 노인정, 마을회관, 공동창고, 보건지소 등 편의 및 커뮤니티 시설을 주된 용도로 활용하며 아울러 세종시 입주민의 이용이 가능하도록 주말농장, 농촌체험시설 등의 활용이 가능할 것으로 판단된다. 이는 도시와 농촌의 요구를 모두 수용할 수 있는 대안으로 주민의 직접참여를 유도하여 관리 부실을 방지하고 농촌과 도시의 교류가 가능한 대안으로 폐교활용의 새로운 가능성을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.