본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
This paper presents a basic theory of information flow from single sending point to multiple receiving points, where new theories of algebraic system called "Hybrid Vector Space" and flow vector space play important roles. Based on the theory, a new algorithm for finding maximum homogenous information flow is proposed, where homogenous information flow means the flow of the same contents of information delivered to multiple clients at a time. Effective multi-routing algorithms fur tree-shape delivery rout search are presented.
이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
Decision tree induction algorithm is one of the most widely used methods in classification problems. However, they could be trapped into a local minimum and have no reasonable means to escape from it if tree algorithm uses top-down search algorithm. Further, if irrelevant or redundant features are included in the data set, tree algorithms produces trees that are less accurate than those from the data set with only relevant features. We propose a hybrid algorithm to generate decision tree that uses genetic programming with sequentially selected features. Correlation-based Feature Selection (CFS) method is adopted to find relevant features which are fed to genetic programming sequentially to find optimal trees at each iteration. The new proposed algorithm produce simpler and more understandable decision trees as compared with other decision trees and it is also effective in producing similar or better trees with relatively smaller set of features in the view of cross-validation accuracy.
The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.
본 논문은 RFID 시스템에서의 태그 Anti-collision 알고리즘을 제안하고 분석한다. 제안한 RFID 시스템에서의 Anti-collision 알고리즘과 기존의 이진 방식 알고리즘들(이진 탐색 알고리즘, time slot을 이용한 slotted 이진 트리 알고리즘, Auto-ID 센터에서 제안한 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘)을 수학적으로 비교하고 분석하였다. 수학적 분석 결과는 OPNET 모의실험을 통하여 그 결과를 검증하였다. 분석 결과에 의하면 제안한 Improved bit-by-bit 이진 트리 알고리즘의 성능이 기존의 Anti-collision 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보이는 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘과 비교할 때 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 20개일 경우에는 약 $304\%$정도의 성능향상이 있었으며 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 200개일 경우에는 $839\%$의 성능향상이 있었다.
In this paper, a best-basis selection algorithm that improves the performance of the coding gains and the computational complexity is proposed. The proposed algorithm limits the computational complexity according to the resolved threshold value and decomposes the parent subbands by using the top-down tree search and the relative energy between the parent subbands and the child subbands. For the experiments of the proposed algorithm, the bit-rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR), and the reconstructed images are presented by using the Quad-tree coder. The result of the proposed algorithm is compared to that of DWT algorithm using the Quad-tree coder for a set of standard test images. In addition, the result of the proposed algorithm is compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm.
Network reconfiguration is an operation task, and consists in the determination of the switching operations such to reach the minimum loss conditions of the distribution network. In this paper, an effective heuristic based switch scheme for loss minimization is given for the optimization of distribution loss reduction and a solution approach is presented. The solution algorithm for loss minimization has been developed based on the two stage solution methodology. The first stage of this solution algorithm sets up a decision tree which represent the various switching operations available, the second stage applies a proposed technique called cyclic best first search. Therefore, the solution algorithm of proposed method can determine on-off switch statuses for loss reduction, with a minimum computational effort.
Network reconfiguration in distribution systems is realized by changing the status of sectionalizing switches, and is usually done for loss reduction of load balancing in the system. This paper presents an effective heuristic based switching scheme to solve the distribution feeder loss reduction problem. The proposed algorithm consists of two parts. One is to set up a decision tree to represent the various switching operations available. Another is to apply a proposed technique called cyclic best first search. the proposed algorithm identify the most effective the set of switch status configuration of distribution system for loss reduction. To demonstrate the validity of the proposed algorithm, numerical calculations are carried out the 32, 69 bus system models.
This paper presents an efficient huffman decoding method based on the multiple branch technique. In the proposed search method, the internal node which does not contain a leaf node are removed for decrease the searching time and the memory consumption. The proposed search method gives 44% of improved in searching time and 34% of decreased in memory requirement compared to the binary search method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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