• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.827-834
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• 2003

기존의 RBF네트웍의 중심 결정에 관한 연구에서는 은닉중의 노드 수(즉 중심의 개수)가 결정되었다는 가정하에 그 위치만을 결정하는 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 RBF 네트웍 의 성능과 계산속도는 중심의 개수에도 민감하기 때문에, 중심 위치와 개수의 통합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 RBF 네트웍의 중심결정에 있어서 그 위치 뿐만 아니라 개수까지 동시에 고려하는 Two-Phase 알고리즘을 제안한다. Two-Phase 알고리즘은 두 단계로 구성된다 찻 번째 단계에서는 Bi-section 방법과 보정된 k-medoid 군집화 기법을 이용하여 네트웍의 최소 중심 개수와 위치를 결정한다. 두번째 단계에서는 RBF 네트웍의 weight를 결정하고 네트웍 설계를 마친다. 제안된 알고리즘을 다양한 수지 예제에 적용한 결과, 중심결정에 관한 기존의 알고리즘에 비해 더 적은 수의 중심으로 더 정확한 예측성능을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.89-95
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• 1985

MRP System에서 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 하나의 인자는 우수한 Lot-Sizing rule의 선택과 발견이다. 널리 사용되고 있는 Lot-Sizing rule 들 중 Wagner-Whitin 알고리즘은 생산준비 비용과 재고 유지비용이 가변적일 경우 동적 로트크기 결정에 우수한 forward 알고리즘이다. 본 연구에서는 Wagner-Whitin 알고리즘의 중요 원리들을 응용하여 LDS 알고리즘이라 명명한 backward 알고리즘을 개발한다. 그리고 개발된 알고리즘을 Wagner-Whitin 알고리즘과 비교함으로 그 유효성을 테스트하고 backward 알고리즘이 가지는 계산상의 장점을 고찰한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.487-492
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• 2011

In this paper, we proposed a new design methodology to improve the classification performance of the Nearest Prototype Classifier which is one of the simplest classification algorithm. To optimize the position vectors of the prototypes in the nearest prototype classifier, we use the differential evolutionary algorithm. The optimized position vectors of the prototypes result in the improvement of the classification performance. The new method to determine the class labels of the prototypes, which are defined by the differential evolutionary algorithm, is proposed. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.355-357
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• 2001

TFRC(TCF-friendly Rate Control) 혼잡제어는 연속적인 재생을 필요로 하는 멀티미디어 서비스를 위한 TCP-friendly 알고리즘이다. 이러한 TCP-friendly 알고리즘의 성능을 결정하는 가장 중요한 요인으로 기존 TCP 혼잡제어 알고리즘을 이용하는 트래픽과의 전송대역폭에 대한 공정성(fairness)이다. TFRC 혼잡제어 알고리즘에서는 이러한 공정성을 만족시키기 위하여 TCP를 모델링한 식에 의하여 전송률을 결정한다. 그러나 TFRC 혼잡제어는 혼잡이 심한 네트워크 상황에서는 공정성이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 TFRC 혼잡제어알고리즘의 전송률 결정방법의 개선을 통하여, 높은 손실률을 보이는 혼잡한 네트워크상황에서 공정성이 떨어지는 문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1065-1068
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• 2007

본 논문에서는 무선 멀티 홉 네트워크에서 시스템 성능을 높이기 위한 효율적인 핸드오버 결정 알고리즘을 제안한다. 기존의 핸드오버 결정에 대한 연구들은 대부분 싱글 홉 환경에서 이루어졌고, 802.16 환경에서 중요한 이슈가 되는 사용자의 QoS 요구를 고려하지 않고 있다. 제안하는 알고리즘은 기지국(BS)으로의 전송 시간을 기준으로 하는 경로 결정 방법과 전송 시간, 사용자의 QoS 요구, 기지국의 트래픽 로드를 입력 값으로 하는 퍼지 로직 기반(Fuzzy Logic based)의 핸드오버 알고리즘을 포함한다. 제안하는 핸드오버 결정 알고리즘은 802.16j 환경의 특성을 고려하였으며, 기존의 SINR 기반의 방식에 비해 전송 시간, 세션 당 핸드오버 횟수, 전송 끊김 횟수가 5%~30% 향상되는 결과를 가진다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.929-935
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• 2017

All sensor nodes generally determine their positions using anchor nodes that are located in underwater sensor networks. This paper proposes a Tabu search algorithm to determine the minimum number of anchor nodes for the location of all sensor nodes in underwater sensor networks. As the number of the sensor nodes increases in the network, the amount of calculation that determines the number of anchor nodes would be too much increased. In this paper, we propose a Tabu search algorithm that determines the minimum number of anchor nodes within a reasonable computation time in a high dense network, and propose an efficient neighborhood generating operation of the Tabu search algorithm for efficient search. The proposed algorithm evaluates those performances through some experiments in terms of the minimum number of anchor nodes and execution time. The proposed algorithm shows 5-10% better performance than the conventional algorithm.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.1-17
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• 2011

The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.2
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• pp.96-105
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• 1998

소프트웨어 재사용 분야에 있어서 우선적으로 연구되어야할 부분은 소프트웨어 부품의 품질 보증에 관한 연구이다. 그러나 기존의 연구들은 사용자 요구의 복잡, 다양화와 소프트웨어 복잡도증가등과 같은 변화하는 환경에 능동적으로 대처하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 재사용되고 있는 부품들, 정량적인 척도을과 분류 기준들을 이용하여 변화하는 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 적응성이 있는 재사용성 결정 알고리즘 생성 모델을 제안한다. 이 모델은 적응성 있는 재사용 결정 알고리즘을 찾기 위해서 데이터의 숨겨진 패턴들을 발견하는 효율적인 알고리즘을 제고？는 러프 집합 이론을 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.194-199
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• 2006

본 논문에서는 불확실한 환경 상에서의 의사결정 알고리즘인 "Case-based Decision Theory" (CBDT) 알고리즘을 dynamic하게 연동되는 연속된 의사결정 문제에 대하여 강화학습의 대표적인 Q-learning의 강화기법을 응용하여 확장한 새로운 의사결정 알고리즘 "Dynamic CBDT"를 제안하고, CBDT알고리즘에 대한 Dynamic CBDT의 효율성을 테트리스 실험을 통하여 확인한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.3
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• pp.324-333
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• 2001

In this paper we present a novel color image segmentation algorithm based on a Gaussian Mixture Model(GMM). It is introduced a Deterministic Annealing Expectation Maximization(DAEM) algorithm which is developed using the principle of maximum entropy to overcome the local maxima problem associated with the standard EM algorithm. In our approach, the GMM is used to represent the multi-colored objects statistically and its parameters are estimated by DAEM algorithm. We also develop the automatic determination method of the number of components in Gaussian mixtures models. The segmentation of image is based on the maximum posterior probability distribution which is calculated by using the GMM. The experimental results show that the proposed DAEM can estimate the parameters more accurately than the standard EM and the determination method of the number of mixture models is very efficient. When tested on two natural images, the proposed algorithm performs much better than the traditional algorithm in segmenting the image fields.