• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.397-399
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• 2001

IETF에서는 차세대 인터넷 기술인 MPLS를 도입한 망에서의 다중경로 라우팅 및 부하 분산 방식으로서 MPLS OMP(Optimized MultiPath)를 제안하였다. 그런데, MPLS OMP는 다중 경로 집합을 계산하고 이 집합에 속하는 경로들의 활용률이 동일해 지는 것을 목표로 부하를 골고루 분산하기 때문에 긴 경로와 짧은 경로가 동일하게 활용되어 대역폭을 낭비할 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 좀 더 MPLS 네트워크 자원을 효과적으로 사용하는 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 제안한 다중 경로 라우팅 방식은 최단경로의 활용률이 낮을때는 최단경로를 사용하고, 최단경로의 활용률이 높아지면 좀 더 길지만 활용률이 낮은 대체 경로 집합을 계산하여 대체 경로 집합의 경로들 중 흡수와 활용률을 반영해 무작위로 한 경로를 선택한다. 또한, 링크가 낭비되는 것을 막기 위해 링크의 활용률이 클수록 더 짧은 경로에 의해서만 사용되도록 제한한다. 그리고 계산한 대체 경로 집합의 활용률이 임계치 이상인 경우에는 대체 경로 집합의 크기를 늘린다. 시뮬레이션을 통하여 제한하는 방식과 단순한 최단 경로 방식을 비교한 결과, 제안하는 방식의 셀 손실률이 낮고, 연결 수락률이 높음을 볼 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.21 no.48
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• pp.153-164
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• 1998

본 논문은 2-상태 시스템의 신뢰도 계산을 위하여 Heidtmann[3]이 제시한 가역 알고리즘을 부울 대수를 사용하여 경로집합으로부터 절단집합을 유도하거나, 역으로 절단집합으로부터 경로집합을 유도함으로서 효율성을 입증하였으며, 포함-불포함 공식(inclusion-exclusion formula)과 추축 분해법칙(pivotal decomposition rule)을 이용하여 직·병렬구조 및 복합구조의 신뢰도를 계산할 수 있는 알고리즘을 개발, 분석하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.6
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• pp.711-718
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• 2019

BDD is a well-known alternative to the conventional Boolean logic method in fault tree analysis. As the size of fault tree increases, the calculation time and computer resources for BDD dramatically increase. A new failure path search and path restructure method is proposed for efficient calculation of CS and MCS from BDD. Failure path grouping and bottom-up path search is proved to be efficient in failure path search in BDD and path restructure is also proved to be used in order to reduce the number of CS comparisons for MCS extraction. With these newly proposed methods, the top event probability can be calculated using the probability by ASDMP(Approximate Sum of Disjoint MCS Products), which is shown to be equivalent to the result by the conventional MCUB(Minimal Cut Upper Bound) probability.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.487-492
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• 2010

그래프에서 k-서로소인 경로 커버는 정점 집합을 커버하면서 정점이 서로소인 .개의 경로들의 집합으로 정의하고, 이때 각 경로는 주어진 소스와 싱크를 잇는다. 각 소스와 싱크에 요구(demand)라고 부르는 양의 정수가 주어질 때, 요구가 d인 각 소스나 싱크가 d개의 경로에 포함되는 일반-요구 k-서로소인 경로 커버(general-demand k-disjoint path cover)를 정의할 수 있다. 이것은 일대일, 일대다, 그리고 비쌍형 다대다 서로소인 경로 커버를 일반화한 것이다. 이 논문에서는 일반-요구 k-서로소인 경로 커버 문제가 비쌍형 k-서로소인 경로 커버 문제로 변환될 수 있음을 보인다. 더구나 소스가 하나인 경우를 단일-소스 k-서로소인 경로 커버(single-source k-disjoint path cover)라고 부르는데, 이것은 일대다 k-서로소인 경로 커버 문제로 변환된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.103-107
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• 2010

게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.457-462
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• 2007

사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.47 no.2
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• pp.51-59
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• 2010

Two logic transformations, De Morgan and re-substitution, are sufficient to convert a unate gate network (UGN) to a more general balanced inversion parity (BIP) network. Circuit classes of interest are discussed in detail. We prove that De Morgan and re-substitution transformations are test-set preserving for path delay faults. Using the results of this paper, we can easily show that a high-level test set for a function z that detects all path delay faults in any UGN realizing z also detects all path delay faults in any BIP realization of z.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.212-215
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• 2008

In this paper, we develop the optimal path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. The MAKLINK is a set of edges which consist of the convex set. Some of the edges come from the edges of the obstacles. From the graph, we obtain the Dijkstra path between the starting point and the destination point. From the optimal path, we search the improved Dijkstra path using the graph. Finally, applying the particle swarm optimization to the improved Dijkstra path, we obtain the optimal path for the mobile robot. It turns out that the proposed method has better performance than the result in [1] through the experiment.

• Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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• 1997.03a
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• pp.303-306
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• 1997

$\alpha$형과 $\beta$형 섬유조직의 압연 집합조직을 초기 집합조직으로 갖는 알루미늄 판재의 디프드로잉 공정시 집합조직 변화를 고찰하였다. 플랜지 변형 단계에서는 Bs성분은 감소하 였으며, Goss, Cu, P등의 성분들은 증가하였다. 컵의 윗쪽에서는 아랫쪽에 비하여 Goss, Cu 성분은 증가하고 P성분의 변화는 적었다. 이는 컵의 윗쪽에서는 플랜지에서 받은 평면변형 의 정도가 컵의 아랫쪽에 비하여 크기 때문이다. 실제 디프드로잉 공정에서의 변형량에서는 결정들이 안정방위로의 회전경로인 $\alpha$D형의 섬유와 $\beta$D형의 섬유로 이동하게 된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.654-662
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• 2016

As the number of gates and basic events in fault trees increases, it becomes difficult to calculate the exact probability of the top event. In order to overcome this difficulty the BDD methodology can be used to calculate the exact top event probability for small and medium size fault trees in short time. Fault trees are converted to BDD by using CUDD library functions and a failure path search algorithm is proposed to calculate the exact top event probability. The backward search algorithm is more efficient than the forward one in finding failure paths and in the calculation of the top event probability. This backward search algorithm can reduce searching time in the identification of disjoint failure paths from BDD and can be considered as an effective tool to find the cut sets and the minimal cut sets for the given fault trees.