이동 Ad-hoc 네트워크를 위한 가상 클러스터 방식의 경로 설정 프로토콜

안창욱(Chang Wook Ahn),강충구(Chung Gu Kang),R.S. Ramakrishna 한국통신학회 2001 한국통신학회 학술대회 및 강연회 Vol.2001 No.4

수정된 홉필드 신경망을 이용한 최단 경로 라우팅 알고리즘

안창욱(Chang Wook Ahn),R. S. Ramakrishna(R. S. Ramakrishna),최인찬(In Chan Choi),강충구(Chung Gu Kang) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.29 No.4

본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 홉필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 홉필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 홉필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 홉필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-홉 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다. This paper presents a neural network-based near-optimal routing algorithm. It employs a modified Hopfield Neural Network (MHNN) as a means to solve the shortest path problem. It uses every piece of information that is available at the peripheral neurons in addition to the highly correlated information that is available at the local neuron. Consequently, every neuron converges speedily and optimally to a stable state. The convergence is faster than what is usually found in algorithms that employ conventional Hopfield neural networks. Computer simulations support the indicated claims. The results are relatively independent of network topology for almost all source-destination pairs, which may be useful for implementing the routing algorithms appropriate to multi-hop packet radio networks with time-varying network topology.

유전자 알고리즘을 이용한 최단 경로 라우팅 알고리즘

안창욱(Chang Wook Ahn),R.S. Ramakrishna,강충구(Chung Gu Kang) 한국통신학회 2002 한국통신학회 학술대회 및 강연회 Vol.2002 No.4

위암에서 Microsatellite Instability와 Thymidylate Synthase의 상관관계

고현석,안창욱,강혜윤,김광일,홍성표,안대호,Ko, Hyun-Seok,Ahn, Chang-Wook,Kang, Hae-Youn,Kim, Kwang-Il,Hong, Sung-Pyo,Ahn, Dae-Ho 대한위암학회 2008 대한위암학회지 Vol.8 No.4

목적: 대장암에서 microsatellite instability high (MSI-H)를 보인 환자가 microsatellite stable (MSS) 또는 microsatellite instability low (MSI-L)를 가진 그룹보다 예후가 좋은 것으로 되어 있으나 II기, III기 대장암에서 MSI-H를 보인 환자가 MSS 또는 MSI-L를 가진 그룹보다 5-fluorouracil (5-FU)에 대한 효과가 떨어진다는 연구 보고가 있다. Thymidylate synthase (TS)는 DNA 합성에 필요한 물질임과 동시에 5-FU의 표적물질이며 암환자에서 TS 발현율이 높을수록 5-FU에 의한 항암치료 효과가 감소한다. 이와 같이 MSI가 높을수록, TS 발현이 높을수록 5-FU에 대한 감수성이 떨어지기 때문에 MSI와 TS간의 상관관계를 밝히려는 연구가 대장암 환자를 대상으로 시도되었으나 현재까지의 결과는 상관관계가 있다는 보고와 없다는 보고가 있어서 일정하지 않다. 위암 환자에서는 MSI와 TS의 관계에 대한 연구는 없다. 따라서 본 연구에서는 위암 환자에서의 MSI와 TS 발현정도의 상관관계를 분석하였다. 대상 및 방법: 2004년 1월부터 2006년 5월까지 분당차병원에서 위암으로 근치적 위절제술을 시행 받은 환자 중 99명을 대상으로 MSI 및 TS 발현 정도를 비교 분석하였다. MSI는 5개의 표지자(BAT25, BAT26, D2S123, D5S346, D17S250)에 대해서 분석하였고 TS는 면역조직화학 염색으로 그 발현 정도를 측정하였다. 결과: 전체 99예의 환자에서 MSS/MSI-L 및 MSI-H인 경우가 각각 92 (92,9%), 7 (7.1%)예였고 TS에 대한 면역조직화학 염색 정도에 따라 negative, low TS 및 high TS인 경우는 각각 46 (46.5%), 33 (33.3%), 20 (20.2%)예였다. MSS/MSI-L 92예에서 TS의 negative, low TS, high TS는 각각 46 (50%), 30 (32.6%), 16 (17.4%)예였고 MSI-H인 7예에서는 TS의 negative, low TS, high TS가 0 (0%), 3 (42.9%), 4 (57.1%)예로 MSI-H 7예 모두에서 TS를 발현하였고 검정 결과 통계적으로 유의하게 MSI-H와 high TS 간에는 상관관계가 있었다. 결론: 위암환자에서 MSI-H를 보인 경우가 MSS/MSI-L를 보인 경우보다 더 높은 TS의 발현을 보였다. Purpose: The main target of 5-fluorouracil (5-FU) is thymidylate synthase (TS). A high TS expression has been identified as promoting resistance to 5-FU. For colorectal cancers, the response to 5-FU based adjuvant chemotherapy is different according to the microsatellite instability (MSI) status. The reports on the relationship between MSI and the TS expression in colorectal cancer have been inconsistent. No data is available for gastric cancer regarding the relationship between MSI and the TS expression. Therefore, we studied the relationship between MSI and the TS expression in gastric cancer. Materials and Methods: Ninety-nine consecutive patients who underwent radical gastrectomy for gastric cancer from January 2004 to May 2006 at Bundang CHA hospital were studied. MSI was assessed for five markers (BAT25, BAT26, D2S123, D5S346, and D17S250) by PCR and with using an ABI prism 3100 Genetic analyzer. The TS expression was analyzed by immunohistochemistry with using mouse anti-thymidylate synthase monoclonal antibody to the TS 106 clone. Results: Out of the ninety-nine patients, MSS/MSI-L was detected in 92 (92.1%) cases and 7 cases (7.1%) were MSI-H. A negative TS expression was found in 46 (46.5%) cases, a low TS expression was found in 33 (33.3%) and a high TS expression was found in 20 (20.2%). Out of 92 MSS/MSI-L patients, the number of patients with negative, low and high TS expressions were 46 (50%), 30 (32.6%) and 16 (17.4%), respectively. Out of the 7 MSI-H patients, the number of patients with negative, low and high TS expressions were 0 (0%), 3 (42.9%) and 4 (57.1%), respectively. The relationship between MSI-H and a high TS expression was statistically significant. Conclusion: Gastric cancer with MSI-H showed higher levels of a TS expression compared to the gastric cancer with MSS/MSI-L.

ACDE²: 수렴 속도가 향상된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘

최태종,안창욱,Choi, Tae Jong,Ahn, Chang Wook 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12

이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다. In this paper, an improved ACDE (Adaptive Cauchy Differential Evolution) algorithm with faster convergence speed, called ACDE2, is suggested. The baseline ACDE algorithm uses a "DE/rand/1" mutation strategy to provide good population diversity, and it is appropriate for solving multimodal optimization problems. However, the convergence speed of the mutation strategy is slow, and it is therefore not suitable for solving unimodal optimization problems. The ACDE2 algorithm uses a "DE/current-to-best/1" mutation strategy in order to provide a fast convergence speed, where a control parameter initialization operator is used to avoid converging to local optimization. The operator is executed after every predefined number of generations or when every individual fails to evolve, which assigns a value with a high level of exploration property to the control parameter of each individual, providing additional population diversity. Our experimental results show that the ACDE2 algorithm performs better than some state-of-the-art DE algorithms, particularly in unimodal optimization problems.

검정 핀 만을 이용한 마스터마인드 게임 최소 질의 전략의 실험적 분석

이종현(Jong-Hyun Lee),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A

마스터마인드는 한 플레이어가 정한 비밀 코드를 다른 한 플레이어가 질의를 통해 추리해내는 방식으로 진행되는 암호해독 게임으로서 연구 초기 단계에 D. Knuth에 의해 암호해독자가 언제나 질의 5회 이내에 비밀코드를 찾을 수 있음을 보였고, 그 후 연구자들에 의해 변형된 형태의 마스터마인드 게임의 최소 질의 수가 연구되어왔다. 본 논문에서는 마스터마인드 문제해결을 위한 전략들을 제안하고 시뮬레이션을 이용한 실험적 분석방법을 제시한다.

데이터 그룹화를 이용한 상호진화연산 기반의 추천 시스템

김현태(Hyun-Tae Kim),안창욱(Chang Wook Ahn),안진웅(Jinung An) 제어로봇시스템학회 2011 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.17 No.8

Recently, recommender systems have been widely applied in E-commerce websites to help their customers find the items what they want. A recommender system should be able to provide users with useful information regarding their interests. The ability to immediately respond to the changes in user’s preference is a valuable asset of recommender systems. This paper proposes a novel recommender system which aims to effectively adapt and respond to the immediate changes in user’s preference. The proposed system combines IEC (Interactive Evolutionary Computation) with a content-based filtering method and also employs data grouping in order to improve time efficiency. Experiments show that the proposed system makes acceptable recommendations while ensuring quality and speed. From a comparative experimental study with an existing recommender system which uses the content-based filtering, it is revealed that the proposed system produces more reliable recommendations and adaptively responds to the changes in any given condition. It denotes that the proposed approach can be an alternative to resolve limitations (e.g., over-specialization and sparse problems) of the existing methods.

선택 연산에서 도태된 개체들을 활용하는 차분 진화 알고리즘

최태종(Tae Jong Choi),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6

문법적 진화기법 성능 향상을 위한 새로운 진화 연산자 설계

김현태(Hyun-Tae Kim),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.11

개체군 분포 편차 기반의 적응적 차분 진화 알고리즘

최태종(Tae Jong Choi),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.11