• Fire Science and Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.58-63
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• 1994

독일 원자력 발전소에서는 포괄적인 방화 연구의 한 부분으로써 방화에 관한 분석과 그것을 최적화 할 수 있는 확률론적 방법을 개발하였다. 그 일반적인 흐름을 살펴보면, 미국의 화재 위험성 분석의 방법을 따랐으며, 세밀한 부분에서는 약간의 수정을 한 것이다. 먼저, 선정된 공장지역에서의 화재 사건 경로(fire event tree)는 화재가 발생했을 때, 방화 조치와 안전시스템을 능 수동적으로 고려해서 설정된다. 방화 조치와 안전 시스템에 있어서의 실패 모델(failure model)은 발화 후 시간과 화재 영향과 같은 일상적인 변수와 관련해서 생긴다. 이러한 관련성은 일차(first-order) 시스템의 신뢰성 이론을 적절히 이용해서 화재 사건 경로를 분석할 때 알 수 있다. 더불어 화재가 발생했을 떠 방화 시스템의 실패 빈도, event paths의 상대적인 비중, 이러한 path내에서의 방화 조치 그리고 실패모델의 변수 등은 모두 시간 함수로 계산된다. 이러한 자료에 근거를 두고, 방화의 최적화는 주로 event path, 방화조치와 비중이 가장 큰 변수를 수정함으로써 가능하게 된다. 이것은 독일의 1300 MW PWR reference plant를 예를 들어서 증명될 것이다. 또한 충고를 받아들여서 수정을 하는 것은 발전소 직원과 화재 피해의 위험성을 줄일 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.238-240
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• 2011

Geocast 기법은 특정지역의 노드 집합을 멀티캐스트 그룹으로 정하고 멀티캐스트 서비스를 진행한다. 모바일 애드 혹 네트워크(MANET)에서는 geocast를 통해 멀티캐스트 서비스를 세션 정보를 브로드캐스트 할 수 있고 geocast 서비스 구역인 GR(Geocast Region)은 라우팅 경로 테이블을 유지함으로써 멀티캐스트 서비스 가입 및 데이터 전송을 위한 전달 기능을 수행한다. 하지만 이동 노드의 현재 위치에 상관없이 멀티캐스트 서비스에 가입하는 모든 노드들이 GR을 경유하는 경로를 이용하기 때문에 평균 홉 수의 증가와 데이터 전송 지연 등 문제를 야기하게 된다. 이런 문제를 해결하고자 본 논문에서는 이동성으로 인한 위치정보를 고려한 geocast 기반의 멀티캐스트 라우팅 최적화 기법을 제안하였고 노드 수에 따른 평균 홉 수에 대한 분석을 통해 제안한 최적화 기법이 네트워크 평균 홉 수를 줄일 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.505-507
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• 2005

이 논문에서는 Wireless Network Mobility(NEMO) 환경하에서 지속적인 인터넷 연결성을 지원하고 또한 multi-angular routing 을 방지하여 최적화된 경로를 제공하기 위한 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 각각의 NEMO 들은 parent-child 관계를 가지는 계층적 멀티 홉 NEMO 구조로 표현하고, 네트워크 이동성을 제공하기 필요한 최소한의 Mobile IPv6 Extension 에 대해서 설명한다. 또한 Wireless NEMO 환경하에서 hop by hop 터널링 기법을 이용한 최적화된 라우팅 동작에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.846-849
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• 2020

하이퍼파라미터(초매개변수) 최적화란 모델의 학습에 앞서 미리 설정해야 하는 값인 하이퍼파라미터의 최적값을 탐색하는 문제이다. 이때의 최적값은 학습을 끝낸 모델의 성능을 가능한 최대치로 높이게 하는 값이다. 한편, 최근 모바일 장치를 이용한 포지셔닝 데이터의 대량 수집이 가능해지면서 이를 활용하여 위치 기반 서비스(Location-Based Service)를 위한 데이터 분석 및 예측에 관한 연구가 활발히 이루어졌다. 그중 이동 경로를 이미지로 패턴화하여 국소 지역 내에서 다음 위치를 예측하는 CNN 모델에 대해서 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하였다. 결과적으로 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 통해 모델의 성능을 평균 3.7%, 최대 9.5%까지 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.2
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• pp.13-20
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• 2019

For customized education, it is essential to search the learning path for the learner. The genetic algorithm makes it possible to find optimal solutions within a practical time when they are difficult to be obtained with deterministic approaches because of the problem's very large search space. In this research, based on genetic algorithm, the learning paths to learn 200 chords in 27 music sheets were optimized to maximize the learning effect by balancing and minimizing learner's burden and learning size for each step in the learning paths. Although the permutation size of the possible learning path for 27 learning contents is more than $10^{28}$, the optimal solution could be obtained within 20 minutes in average by an implemented tool in this research. Experimental results showed that genetic algorithm can be effectively used to design complex learning path for customized education with various purposes. The proposed method is expected to be applied in other educational domains as well.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2439-2441
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• 2002

SMT형 인쇄회로기판 조립라인에서 SMD의 조립상태를 검사하는 검사기를 위한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 경로계획 알고리즘은 FOV 생성 최적화와 생성된 FOV의 순서 최적화에 의하여, 검사기의 선체 검사 시간의 단축을 목표로 한다. 본 논문에서는 검사기 경로계획 문제를 수학적으로 모델링하고, 전체 검사 단계를 FOV 생성 단계와 순서결정 단계의 계층적 구조로 구성한다. 각 단계의 알고리즘은 FOV 생성 알고리즘과 TSP 알고리즘을 적용하여 구현한다. 제시된 알고리즘을 실제 검사장비에 적용하여 시뮬레이션하고, 그 유용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.314-317
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• 2010

본 연구는 차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.290-299
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• 2008

We propose the query optimization technique using query classification in hybrid spatial DBMS. In our approach, user queries should to be classified into three types: memory query, disk query, and hybrid query. Specialty, In the hybrid query processing, the query predicate is divided by comparison between materialized view creating conditions and user query conditions. Then, the deductions of the classified queries' cost formula are used for the query optimization. The optimization is mainly done by the selection algorithm of the smallest cost data access path. Our approach improves the performance of hybrid spatial DBMS than traditional disk-based DBMS by $20%{\sim}50%$.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.7
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• pp.589-596
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• 2014

Block Transporter should be optimized transportation path, otherwise it brings about lot of logistics costs and production delays. Block Transporter location must be checked in real time for optimization of transportation path. In this paper we implement real-time location determination using mobile RFID for location of Block Transporter. Mobile RFID reader mounted on a smartphone is recognize Mobile RFID Tag attached in the Transporter. Then, Smartphone is store information of every Transporter name and load and etc. Finally, Smartphone is transmit information(Mobile RFID Tag information, Transporter information, location determination information used AP and GPS) to the server. As a result, We can optimize or modify transportation path of Block Transporter in real-time using information transmitted to the server.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12C
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• pp.208-217
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• 2001

In mobile Internet environment, providing multicast requires much more complex mechanism comparing with the unicast Mobile IP routing protocol. This is because multicast datagrams are sent to a group address that do not belong to a specific network. The IETF Mobile IP suggested two approaches for mobile multicasting, namely remote subscription and hi-directional tunneling. In remote subscription, a mobile node may join a group via a local multicast router on the visited subnet. Therefore remote subscription may cause much datagram loss while reconstructing the delivery tee. In bi-directional tunneling, a mobile node may join a group via a hi-directional tunnel to its home agent. Bi-directional tunneling may suffer from inefficient routing. In this paper, we proposed a new mobile multicasting protocol, Mobile If Multicast using Local Broadcast(MIMLB) which can receive multicast datagrams as fast as possible and optimize routing path for multicast delivery. The MIMLB protocol uses hi-directional tunneling to receive multicast datagrams. And the MIMLB protocol can resolve datagram duplicated problem and optimize routing path by using local broadcast. Simulation results show that MIMLB reduces delivery path length and optimizes multicast routing path when a mobile nod? moves into a foreign network.