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유전알고리즘을 이용한 분산 데이터베이스 시스템에서의 컴퓨터 기종 선택과 데이터 분석
이재욱,조정복,고석범 東西大學校 1999 동서논문집 Vol.5 No.-
본 논문에서의 최적 분산 데이터베이스 구축에 관한 문제는 두 개의 결정을 나타낸다. 즉, 1) 각 사이트로의 적합한 컴퓨터 선택 2) 단편화된 파일의 할당이다. 또한, 제안된 모델에서는 1)waited response time 과 2) 투자비용 두 개의 목적함수를 고려한다. 각 컴퓨터와 파일의 할당의 영향에 따라 두 목적함수의 상관관계를 고찰한다. 제안된 수학적 모델은 경험적 탐색법 중의 하나의 유전적 알고리즘의 설계를 통해 효율적인 해의 탐색을 시도한다. 유전적 알고리즘(GA :Genetic Algorithm)의 설계에 있어서 요구 메모리의 최소화와 최적해 탐색시간의 최소화를 목적으로 한다. 끝으로, 수학적 모델과 해 알고리즘의 성능 검토를 위해 수치 예를 든다. Recently,DDS (Distributed Database System) has been often implemented on VAN (Value Added Network) as we know the amazing expansion of information network. DDS can yield significant cost and response time advantages over centralized systems for geographically distributed organizations. However, inappropriate design can result in high cost and poor response time. In a DDS design, the main problem is 1) how to select proper computer, and 2) how to allocate data fragment into poper nodes. This paper addresses DDS design problem of selecting a proper class of processor and allocating data files on VAN. Also, the formulated model includes two objectives, waited response time and investrment cost. GA (Genetic Algorithm) is developed to solve this mathematical formulation. A numerical experiment shows that the proposed method arrives at a good solution.
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유전자 알고리즘을 이용한 최적의 분산 데이터베이스 시스템 설계
고석범,윤성대,Ko, Suc-Bum,Youn, Sung-Dae 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.9
Recently, DDSs(Distributed Database Systems) have been implemented on V AN(V alue Added Network) as we know the amazing expansion of information network. DDS can yield significant cost and response time advantages over centralized systems for geographically distributed organizations. However, inappropriate design can result in high cost and poor response time to maintain the database at each site. In a DDS design, the main problem is how to select proper computer and how to allocate data fragment into a proper site. In this paper, we address DDS design problem of selecting the proper class of computers and the allocating data files on VAN. Also, the formulated model includes two objectives, the waited response time and the investment cost to include their relationship. Specially, the formulation of waited response time is based on M/M/1 queueing system to evaluate more precisely. GA(Genetic Algorithm), a kind of heuristic search method, is developed to search an optimal solution in the proposed design model and we show the simulation result to examine the algorithm performance. 최근에 정보네트워크 사용자의 급증에 따라 DDS(Distributed Database System)는 VAN(Value Added Network)상에서 구현되었다. DDS는 지역적으로 분산된 작업환경에서 중앙집중식 데이터베이스 구축보다 여러 측면에서 장점이 있으나 불합리한 설계는 컴퓨터 및 네트워크 자원의 비효율적 사용에 의한 비용의 증가와 데이터 유지를 위한 복잡도의 증가를 야기한다. DDS 설계시 각 사이트에서 적절한 컴퓨터를 선택하는 문제와 단편화된 데이터를 적절한 사이트에 할당하는 문제가 중요하다. VAN 상에서 컴퓨터 선택과 데이터 파일의 할당은 응답대기시간(waited response time)과 투자비용(investment cost)의 상관관계를 반드시 고려하여 결정되어야 하므로, 본 논문에서는 각 컴퓨터와 파일의 할당의 영향에 따라 두 목적함수의 상관관계를 고려한다. 특히, 응답대기 시간에 대한 보다 실제적인 평가를 위해 M/M/1 큐잉 시스템을 기초로 하여 설계한다. 제안된 설계모델은 경험적 탐색법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)의 적용을 통해 효율적인 해의 탐색을 시도하고 제안된 수학적 모델과 알고리즘의 성능 검토를 위해 모의실험 및 결과분석을 한다.
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FDC-TCT를 이용한 웹 문서 클러스터링 성능 개선 기법
고석범,윤성대,Ko, Suc-Bum,Youn, Sung-Dae 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지D Vol.12 No.4
키워드를 통한 웹 검색 결과의 분류와 같은 후처리가 요구되는 문서 분류 문제에서, 기존의 문서 분류 또는 클러스터링 알고리즘을 적용하는 데에는 많은 문제가 있다 그 중에서 고려해야 할 가장 심각한 두 가지 문제가 있다. 첫째는 전문가가 관여하여 범주를 선정하는 문제이고, 둘째는 문서분류에 소요되는 수행시간이 긴 문제이다. 따라서 본 논문에서는 이행적 폐쇄 트리를 이용하여 문서 유사도 계산 횟수를 크게 줄이고, 정확도의 희생을 최소화하면서 신속한 처리가 가능한 새로운 웹 문서 클러스터링 기법을 제안하다. 또한, 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 기존의 알고리즘과 비교 평가 및 분석한다. There are various problems while applying classification or clustering algorithm in that document classification which requires post processing or classification after getting as a web search result due to my keyword. Among those, two problems are severe. The first problem is the need to categorize the document with the help of the expert. And, the second problem is the long processing time the document classification takes. Therefore we propose a new method of web document clustering which can dramatically decrease the number of times to calculate a document similarity using the Transitive Closure Tree(TCT) and which is able to speed up the processing without loosing the precision. We also compare the effectivity of the proposed method with those existing algorithms and present the experimental results.
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이재욱(Lee Jae Uk),고석범(Ko Suc Bum),조정복(Jo Jung Bok),(Mitsuo Gen) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.8
Recently, DDS (Distributed Database System) has been often implemented on VAN (Value Added Network) as we know the amazing expansion of information network. DDS can yield significant cost and response time advantages over centralized systems for geographically distributed organizations. However, inappropriate design can result in high cost and poor response time. In a DDS design, the main problem is 1) how to select proper computer, and 2) how to allocate data fragment into proper nodes. This paper addresses DDS design problem of selecting the proper class of computers and the allocating data files on VAN. Also, the formulated model includes two objectives, the operating and investment cost. GA (Genetic Algorithm) is developed to solve this mathematical formulation. A numerical experiment shows that the proposed method arrives at a good solution.
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