• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.151-159
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• 2006

강섬유보강 콘크리트는 일반 콘크리트에 비해 휨성능이 월등히 우수하지만, 아직까지 국내에는 이에 대한 명확한 배합설계 지침이 확립되어 있지 않은 상황이다. 또한, 강섬유를 2종이상 동시에 혼입하여 사용하는 하이브리드 섬유보강 콘크리트에 대해서는 최근에 들어서야 그 연구가 시작되었으며, 이에 대해서도 배합에 대한 구체적인 지침이 확립되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 새로운 최적화 기법인 화음탐색법을 이용하여 강섬유 및 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 최적배합 프로그램을 개발하였으며, 검증 실험을 수행하여 프로그램의 신뢰도를 높였다. 이는 현장 시험 배합횟수의 감소 및 배합설계의 편의성 향상 등에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한, 실험 결과 동일한 강섬유 혼입률이라 하더라도, 하이브리드 섬유보강 콘크리트가 일반 강섬유보강 콘크리트보다 휨강도 및 휨인성 모두 우수한 것으로 나타났으며 이를 프로그램 상에 추가 반영하였다. 이는 세계적으로도 아직 연구 초기 단계에 있는 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 휨 특성을 파악하는데에도 향후 연구의 발판이 될 것으로 생각되며, 지속적인 실험 및 연구로 보완이 된다면 보다 더 정밀도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.293-307
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• 2004

본 본문에서는 다중 처리기 시스템에서 실시간 태스크를 정적으로 스케줄링하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 태스크는 실행 시간과 마감시간을 지니고, 태스크 사이에는 선행 관계가 존재하며 이러한 사항을 태스크 그래프로 표현한다. 본 논문에서는 스케줄링을 위해 사용하는 처리기의 개수를 줄이면서 태스크들의 마감시간 지연의 총합을 최소화하는 스케줄을 생성하는 것에 목적을 둔다. 이 문제는 같은 단위로 측정할 수 없고 또한 서로 상충하는 두 가지 목적을 지닌 것이다. 그렇지만 기존 방법들은 마감시간 지연의 총합만을 최소화하려하거나 두 가지 목적을 하나의 기준으로 결합시킨 후 최적화하고자 한다. 본 논문에서는 두 개의 목적을 독립적으로 고려하며 최적화를 위하여 다목적 유전 알고리즘을 사용한다 태스크 스케줄링 문제에 적합한 문제 표현 전략, 우세 개념에 기초한 선택 연산, 그리고 교차 연산을 제시한다. 그리고 지역 개선 작업을 위해 세 개의 휴리스틱을 제안하였으며 이 것을 통해 유전 알고리즘의 수렴성을 높이고자 하였다. 성능 평가를 위해 기존에 알려진 유전 알고리즘과 4 개의 리스트 스케줄링 알고리즘과 비교한다. 평가 결과를 보면 제안한 기법이 180 개의 임의로 생성한 태스크 그래프 중에서 178 개에 대해 기존 5 개의 알고리즘과 유사하거나 더 나은 스케줄을 생성하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1239-1251
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• 1999

본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지워하기 위한 효율적인 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식을 제안하고 그 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. QoS-근거 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다[21, 30]. 제안되는 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단P에서 고려중인 통신망을 그래프로 변형한다. 제안된 변형 방법은 기존의 라우팅 방식에서는 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려한다. 두 번째 단계에서는 응용이 요구하는 QoS를 만족하는 가용한 경로를 구축된 그래프 상에서 찾기 위하여 원시 노드를 나타내는 vertex로부터 출발하여 깊이우선방식과 비슷하게 탐색하는 경험적 알고리즘이 연결단위로 수행된다. 또한 그래프상의 각 vertex에서 edge를 방문하는 순서를 결정하기 위한 규칙을 제안한다. 이 규칙은 각 QoS 파라미터의 요구되는 QoS 수준에 대한 최소 정규화된 여유도에 근거한다. 제안된 라우팅 방식은 PNNI-형태의 계층적 라우팅 방식을 확장한 것으로 다중척도를 가지는 경로 선택을 구체적으로 언급하였다.

• 환경영향평가
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• 제26권1호
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• pp.44-56
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• 2017

지속가능한 발전은 도시의 효율적인 개발과 경제, 사회, 환경적 측면의 보전을 목표로 하기 때문에 중요하다. 그러나 우리나라의 빠른 도시화로 경제적 발전은 이루었지만 자원의 비효율적인 배분현상을 경험하게 되었고 이는 토지이용 배분도 예외가 아니다. 토지이용 배분의 문제가 어려운 이유는 다양한 목적을 고려해야하기 때문이며 이는 다목적 최적화의 방법에서 그 해결책을 찾을 수가 있다. 본 연구에서는 생태적으로 보존이 잘 되어있으며 인구 증가가 일어나고 있는 경기도 양평지역의 양평읍과 그 일대를 대상지로 선정하였다. 그리고 넓은 공간 탐색에 유리하고 토지이용 배분의 문제에서 널리 사용되고 있는 유전 알고리즘을 사용하였다. 유전알고리즘(GA)는 더 좋은 자손을 얻기 위하여 염색체의 교차 및 돌연변이의 과정을 거치는 적자생존의 원리가 작용하는 진화의 단계가 그 출발점이다. 본 연구는 변이의 방식에 변화를 주었으며 공간적 목적, 토지이용 전환 최소화, 생태계 보전 최대화, 경제적 이익 최대화라는 네 가지 목적과 특정 토지이용의 면적제한과 고정지역 설정이라는 제약요건을 두고 최적 안을 도출해내었다. 생태적으로 보존시켜야 할 곳에는 시가지가 형성되지 않았고, 시가지 면적 증가율이 높은 결과는 최적화의 방향인 '경제적 이익의 최대화'라는 점과 상응하였다. 적합도 값이 최소인 지점이 수렴지점임을 고려했을 때, 1500세대 부근에서 최적화가 일어났음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 양평읍과 그 일대에 적용시킬 수 있는 효과적인 지원방안을 마련하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.146-170
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• 2017

Joint channel assignment and routing is a well-known problem in multi-radio wireless mesh networks for which optimal configurations is required to optimize the overall throughput and fairness. However, other objectives need to be considered in order to provide a high quality service to network users when it deployed with high traffic dynamic. In this paper, we propose a re-configuration optimization model that optimizes the network throughput in addition to reducing the disruption to the mesh clients' traffic due to the re-configuration process. In this multi-objective optimization model, four objective functions are proposed to be minimized namely maximum link-channel utilization, network average contention, channel re-assignment cost, and re-routing cost. The latter two objectives focus on reducing the re-configuration overhead. This is to reduce the amount of disrupted traffic due to the channel switching and path re-routing resulted from applying the new configuration. In order to adapt to traffic dynamics in the network which might be caused by many factors i.e. users' mobility, a centralized heuristic re-configuration algorithm called State-Aware Joint Routing and Channel Assignment (SA-JRCA) is proposed in this research based on our re-configuration model. The proposed algorithm re-assigns channels to radios and re-configures flows' routes with aim of achieving a tradeoff between maximizing the network throughput and minimizing the re-configuration overhead. The ns-2 simulator is used as simulation tool and various metrics are evaluated. These metrics include channel-link utilization, channel re-assignment cost, re-routing cost, throughput, and delay. Simulation results show the good performance of SA-JRCA in term of packet delivery ratio, aggregated throughput and re-configuration overhead. It also shows higher stability to the traffic variation in comparison with other compared algorithms which suffer from performance degradation when high traffic dynamics is applied.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.95-105
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• 2003

확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.13-27
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• 2012

정수계획법 기반 지역 탐색은 단순 언덕오르기 탐색을 기반으로 하는 지역 탐색의 일종으로서 기존의 지역 탐색과는 달리 이웃해 생성 시 정수계획법을 활용한다. 기존 연구 [1]에 의하면 정수계획법 기반 지역 탐색은 경영과학 및 인공지능 분야에서 많은 관심을 받아 온 다차원 배낭 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 해당 연구에서는 OR-Library에 있는 다차원 배낭 문제들 중 규모가 가장 큰 문제들만을 대상으로 하여 정수계획법 기반 지역 탐색의 우수성을 검증하였다는 단점이 있다. 본 논문에서는 그 외의 문제들을 대상으로 정수계획법 기반 지역 탐색을 적용함으로써 보다 객관적으로 정수계획법 기반 지역 탐색의 우수성을 검증한다. 아울러 본 논문에서는 기존의 정수계획법 기반 지역 탐색이 단순 언덕오르기 탐색과 정수계획법을 결합한 것과는 달리 언덕오르기 탐색, 타부 탐색, 시뮬레이티드 어닐링과 같은 다른 지역 탐색 기법과 정수계획법을 결합하는 방안을 제시한다. 실험 결과, 정수계획법 기반 지역 탐색은 중소 규모의 다차원 배낭 문제들에 있어서도 기존의 가장 좋은 휴리스틱 탐색 기법에 비해 유사하거나 더 우수한 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.305-315
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• 2016

소품종 대량 생산 체제에서 다품종 소량생산 체제로의 변경으로 인해 개별 기업들은 시장 점유율을 지키기 위해서 생산율 극대화, 재공재고의 최소화, 적정 사이클 타임 운영 등 다양한 생산전략을 개발, 이를 적절하게 운영하기 위한 노력을 경주하고 있다. 특히, 복잡한 제조라인의 경우 작업흐름이 특이하고 공정단계가 많으며 매우 복잡한 공정 순서로 인해, 기존의 수리모형이나 대기이론 모형과 같은 분석적 방법을 적용하여 생산전략을 수립하는 데 많은 한계점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문은 재투입과 병목공정이 혼재된 제조라인을 대상으로 병목공정 앞에서의 자재 투입 통제 문제와 작업장의 생산변경시점 결정 및 배치기계의 배치크기 및 가공순서를 결정하는 휴리스틱 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해 제조환경을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 앞서 언급한 세 가지 의사결정 문제에 대해 현재 기업에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 기존 방식과 본 연구에서 제안하는 방법들을 비교하는 실험을 하였으며, 실험을 위한 시나리오는 세 가지 의사결정 문제의 휴리스틱 방법을 단일로 적용하는 경우와 휴리스틱 방법을 동시에 적용하는 경우로 나누어 실험하였고, 실험 결과 세 가지 의사결정 규칙을 함께 적용하는 것이 생산율 향상, 사이클 타임 감소, 평균 재공재고 수준 감소에 효과가 있음을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.157-165
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• 2019

최근 한반도에서도 크고 작은 지진이 발생하여 더 이상 한국은 지진 안전지대로 볼 수 없으며, 특히 큰 규모의 지진 발생이 잦은 주변국의 영향으로 인해 발생할 수 있는 지진해일에 대한 신속한 대응이 필요하다. 지진해일의 발생은 큰 인명피해를 초래할 수 있으므로 지진 발생에 대비하여 대피소의 위치를 선정하는 것은 매우 중요한 일이다. 기존에 대피소 관련 연구가 다양하게 진행되었지만, 사용한 자료는 대부분 대피소 주변의 정적인 정주인구를 바탕으로 분석되어 현실성이 결여되어있다. 본 연구에서는 긴급상황 발생 시 현실성을 반영하기 위해 유동인구 데이터를 사용하였고, 대피소 위치선정에 다수 활용되고 휴리스틱 알고리즘 중 좋은 결과를 도출해내는 유전자 알고리즘을 이용하였다. 선택, 교차, 변이 과정을 통해 대피 가능 인원을 유전자 알고리즘의 목적함수로 사용하여 최적지를 탐색하였으며, 연구지역으로 선정한 부산 해운대구를 중심으로 연구한 결과, 총 8개의 대피소를 설치하는 것이 가장 효율성이 높은 것으로 최종 도출되었다. 최종 선정된 대피소의 위치는 일반거주지역뿐만 아니라 주요 관광지 주변도 선정되었는데, 이는 정주인구 통계자료만으로는 도출될 수 없는 결과로 본 연구를 통해 유동인구 데이터 활용의 중요성을 확인하였다.