• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.63-70
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• 2017

본 논문에서는 확률적 보상과 유효성을 갖고, 매 시간 유효한 arm들의 집합이 변하는 sleeping bandit 문제를 해결하는 다수의 전략들의 집합 ${\Phi}$가 주어졌을 때, 이들을 융합하는 문제를 고려하고, 이 문제를 해결하기 위한 융합 알고리즘 sleepComb(${\Phi}$)를 제안한다. 제안된 알고리즘인 sleepComb(${\Phi}$)는 확률적(stochastic) multi-armed bandit 문제를 해결하는 매개변수 기반 휴리스틱으로 잘 알려진 ${\epsilon}_t$-greedy의 확률적 스위칭 기법을 바탕으로 매 시간 적절한 전략을 선택하는 알고리즘이다. 시퀀스 {${\epsilon}_t$}와 전략들에 대한 적절한 조건이 주어졌을 때, 알고리즘 sleepComb(${\Phi}$)는 sleeping bandit 문제에 대해 적절히 정의된 "best" 전략으로 수렴한다. 실험을 통해 이 알고리즘이 "best" 전략으로 수렴한다는 사실을 확인하고, 기존의 다른 융합 알고리즘보다 "best" 전략으로 더 빠르게 수렴함과 "best" 전략을 선택하는 비율이 더 높음을 보인다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권2호
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• pp.253-262
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• 2004

본 논문에서 다중 공유 링크들을 가진 스위치를 위한 세션할당 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 서비스 클래스들에게 사전에 예약된 대역폭을 보장하고, 동일한 서비스 클래스에 속한 세션들에게는 서로 다른 공유 링크를 통해 전송되어도 가능한 비슷한 지연을 제공하고자 한다. 이러한 QoS를 제공하기 위해 다중 공유 링크를 위한 새로운 스케줄링 모델을 정의하고, 이를 기반으로 새로운 세션의 연결 설정 시 이를 어떤 공유 링크에 할당할 것인지를 결정하는 경험적 세션할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 새로운 세션이 소속된 서비스 클래스의 각 링크에 할당된 세션들의 예측된 지연들 중 가장 작은 예측 지연을 가진 링크에게 새로운 세션을 할당한다. 모의실험을 통해 제안 알고리즘을 채택한 스위치가 다른 세션할당 알고리즘을 채택한 스위치에 비해 서비스 클래스들에게 보다 공정한 대역폭을 할당하고 높은 패킷 처리율을 제공하며 예약된 대역폭을 보다 확실히 제공한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 서비스 클래스의 세션들에게 보다 비슷한 서비스 지연을 제공한다는 것도 확인했다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.451-456
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• 2007

이 논문에서는 컴퓨터 시스템을 이질적 서버들로 구성된 시스템으로 간주하고, 장기적 관점에서 응용들간의 공정성을 추구하는 누적적(累積的) 공정 스케줄링 방법을 제시한다. 기존의 단일 서버 환경에서 주로 사용되는 GPS(generalized processor sharing) 기반의 스케줄링 알고리즘들은 순간적 관점에서 서버의 용량을 분배한다. 그러나 이를 이질적 다중 서버 환경에 적용하는 경우, 스케줄링 순서에 의한 지연시간의 오차가 서버들을 거치면서 누적될 수 있고, 잉여용량이 순간적 관점에서만 배분되기 때문에 장기적 관점에서 불공정성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문의 방법에서는 각 응용의 예약용량을 보장하면서 잉여용량의 적절한 배분을 통해 장기적 관점의 공정 서비스를 추구한다. 이를 위해, 각 응용이 이상적으로 진행되기 위해 받아야 할 공정한 서비스 용량을 주기적 관찰을 통해 동적으로 파악하여 참조용량 모델로 삼고, 스케줄러는 응용들이 이 참조용량 모델을 점진적으로 따르도록 한다. 또한 이 모델을 효율적으로 구현하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 만들고 실험을 통해 이를 검토한다.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.51-63
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• 2001

데이터로부터 학습하여 룰을 추출하는 귀납적 학습기법은 데이터 마이닝의 주요 도구 중 하나이다. 귀납적 학습 기법은 불필요한 변수나 잡음이 섞인 변수를 포함하여 학습하는 경우 생성된 룰의 예측 성능이 떨어지고 불필요하게 룰이 복잡하게 구성될 수 있다. 따라서 귀납적 학습 기법의 예측력을 높이고 룰의 구성도 간단하게 할 수 있는 주요 변수 부분집합을 선정하는 방안이 필요하다. 귀납적 학습에서 예측력을 높이기 위해 많이 사용되는 부분집합 선정을 위한 포장 기법은 최적의 부분집합을 찾기 위해 전체 부분집합을 탐색한다. 이때 전체 변수의 수가 많아지면 부분집합의 탐색 공간이 너무 커져서 탐색하기 어려운 문제가 된다. 본 연구에서는 포장 기법에 신경망 민감도 분석을 결합한 귀납적 학습 기법의 변수 부분집합 선정 방안을 제시한다. 먼저, 신경망의 민감도 분석 기법을 이용하여 전체 변수를 중요도 순으로 순서화 한다. 다음에 순서화된 정보를 이용하여 귀납적 학습 기법의 예측력을 높일 수 있는 부분집합을 찾아 나간다. 제안된 방법을 세 데이터 셋에 적용한 결과 일정한 반복 회수 이내에 예측력이 향상된 부분집합을 얻을 수 있음을 볼 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.258-264
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• 2018

본 논문은 마이크로 그리드 최적 운영을 위해 Differential Search (DS) 알고리즘을 적용하였다. DS 알고리즘은 이주하는 생물의 유사 브라운 운동 형태의 임의보행 (random-walk)을 모의하여 개발된 알고리즘이다. DS 알고리즘은 다른 최적화 알고리즘과 달리 한 개 이상의 개체를 동시에 사용 할 수 있고, 유사 최적해중에서 전역 최적 해를 선별하는 직진성 특성으로 multi-modal 함수들의 해법을 위한 성공적인 탐색 전력을 지니고 있으며, 높은 비선형성과 불연속성을 갖는 전력계통의 다른 분야에도 효율적으로 적용될 수 있다. 마이크로 그리드 시스템은 풍력 발전기, 디젤발전기, 연로전지 및 태양광 발전기로 구성된다. 풍력 발전기는 가변 출력특성을 이용하여 모델링 하였다. 연료비용과 연료가 전력으로 변환되는 경우의 효율을 포함시켜 시스템의 비용을 최소화 하였으며, 마이크로 그리드 단독 운용에 관해서만 분석하였다. 본 연구는 신재생 에너지원 기반의 마이크로 그리드의 최적 운영에 대해 코딩의 단순성, 빠른 수렴 속도, 정확성 및 효율성을 갖춘 DS 알고리즘을 적용하여 다른 알고리즘의 최적 값과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.491-498
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• 2016

소프트웨어 정의 네트워크는 네트워크 제어 기능을 데이터 전송 기능으로부터 물리적으로 분리하여 소프트웨어적으로 구현한다. 광범위한 지역으로 소프트웨어 정의 네트워크를 설치하기 위해서는 다중의 제어기가 요구되며, 제어기의 배치는 소프트웨어 정의 네트워크 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워크에서 효율적인 제어기 배치를 위한 메타 휴리스틱 알고리즘인 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 보다 좋은 결과를 효과적으로 얻기 위해 새로운 타부 서치의 이웃해 생성 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 소프트웨어 정의 네트워크에서 최소 전송지연과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 유전 알고리즘 및 랜덤방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.527-531
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• 2012

본 논문에서는 종래의 PSO 알고리즘 성능저하의 주요 원인들 중 하나인 입자들의 조기수렴 현상을 개선한 DPSO-QI (Distributed PSO with quantum-infusion mechanism) 기법을 제안한다. DPSO-QI 알고리즘은 다음과 같은 두 가지 특징을 지닌다. 첫째, 분산형 구조의 PSO 기법을 도입한다. 이는 먼저 적절한 수의 입자들로 소그룹을 형성하고, 최적해 탐색에 필요한 다양한 정보의 교환이 각 소그룹 내에서만 이루어지도록 한 기법이다. 이러한 기법을 바탕으로 입자들의 탐색 다양성을 증대시킴으로서 조기수렴 현상을 감소시키는 효과를 달성할 수 있다. 둘째, 상기의 입자 소그룹에 Quantum-infusion (QI) 메커니즘에 기반 한 기법을 도입시킨다. 이를 통해 입자들의 전역 최적해 탐색 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다. 끝으로 다양한 수치예제를 통하여 제안하는 새로운 PSO 기법이 종래의 방식들에 비해 매우 뛰어난 성능을 구현할 수 있음을 입증하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.155-162
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• 2015

본 논문은 운전금지영역을 가진 이차 볼록 발전비용 함수를 적용하는 경제급전의 최적화 문제에 대한 결정론적 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 운전금지구역을 가진 발전기는 운전금지구역을 벗어나도록 분할하고, 초기치 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$에 대해 발전단가가 큰 순서대로 발전량을 감소시키고, $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\beta})\}$ > $_{min}\{F(P_j+{\beta})-F(P_j)\}$, $i{\neq}j$, ${\beta}=1.0,0.1,0.01,0.001$에 대해 $P_i{\leftarrow}P_i-{\beta}$, $P_j{\leftarrow}P_j+{\beta}$의 교환 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 방법을 15-발전기의 3가지 사례에 적용한 결과 간단하면서도 항상 동일한 결과로 휴리스틱 알고리즘들에 비해 최적의 결과를 나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1346-1353
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• 1996

본 논문은 상위레벨에서 VHDL을 사용하여 순차회로의 주요 구성요소인 플립플롭을 모델링하는 방법과 고장을 검출하기 위한 테스트생성 알고리즘을 제안 한다. RS, JK, D, T플립플롭은 데이터 흐름형을 이용하여 모델링한다. 칩레벨 모델의 기본 구조인 마이크로 오퍼레이션 시이퀸스를 하나 이상의 다른 마이크로 오퍼레이션 사이퀸스에 연결된 제어점으로 나타낸다. 다른 마이크로 오퍼레이션을 제한하고 있는 마이크로 오퍼레이션고 장(FMOP고장)을 효과적으로 나타내기 위하여 고울트리의 개념을 사용하며 고울을 처리하기 위해서 휴리스틱 조건을 이용한다. FMOP나 제어점 고장(FCON)이 발생 할때 고장 활성화, 경로 활성화 및 활성화된 경로를 유지하기 위한 명료화과정을 거쳐 테스트 패턴을 생성 제안한 알고리즘을 C 언어로 실현하고 예제를 통하여 유효성을 확인 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권5호
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• pp.677-682
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• 2004

본 논문에서 파장 분할 다중화(WDM) 방식을 이용한 광 네트워크상의 라우팅과 파장할당 알고리즘을 고찰해 보겠다. 선형 프로그래밍(Linear Programming)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 이루어진 기존의 RWA기법들은 복잡하며, 발견적 방법(Heuristic Method) 사용이 요구된다. 이와 같은 방법은 실행시간이 길며, 최악의 경우에는 실행이 불가능하여 결과를 얻지 못한다. RWA를 해결하기 위한 다른 방법은 최대 EDPs(Edge Disjoint Paths)를 얻기 위해 greedy algorithm을 적용하는 것이다. 이것은 실행시간이 짧지만 파장의 수를 최적으로 사용하지 못한다. 본 논문에서 최대의 EDPs를 얻기 위해서 최대 흐름 기법(Maximum Flow Technique)을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘과 기존에 제시된 최대 EDPs 알고리즘을 비교해 보겠다.