• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.7
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• pp.715-726
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• 2006

Web service technologies provide a standard means for interoperation and integration of heterogeneous applications distributed over the Internet. For efficient execution of hierarchically interacting composite web services, this paper proposes an approach to distribute web service invocations over peer systems effectively, exploiting intensional XML data embedding external service calls as a result of well services. A cost-based optimization problem on the execution of web services using intensional results was formalized, and a heuristic search method to find an optimal solution and a greedy algorithm to generate an efficient invocation plan quickly were suggested in this paper. Experimental evaluation shows that the proposed greedy algorithm provides near-optimal solutions in an acceptable time even for a large number of Web services.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.11
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• pp.19-24
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• 2007

This paper presents a performance analysis of dynamic channel allocation (DCA) based on the greedy approach (GA) for orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems over Rayleigh fading channels. The GA-based DCA achieves its performance improvement using multi-user diversity. We analyze the statistics of the number of allocable users (NAU), which represents the multi-user diversity order at each allocation process. The derived statistics are then used to analyze the performance of GA-based DCA. The analysis results show that the number of subcarriers allocated to each user must be equal to achieve the maximum system performance (i.e., based on outage probability and data throughput).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.73-75
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• 2003

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하였다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이고, 이질적인 환경에서 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 균등 분배 MPI 프로그램들에 대한 성능 예측 알고리즘과 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 성능 예측 알고리즘은 자원의 이질성, 네트워크 성능, 복수 노드에 있는 CPU 부하, 응용 프로그램의 특성을 고려해 성능을 예측 한다. 자원 선택 알고리즘은 k개의 후보 자원 집합들을 생성한 후, 이들 중 최적의 집합을 선택한다. 이를 통해 기존 그리디 알고리즘의 약점이던 지역성을 극복했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.5B
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• pp.464-470
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• 2011

V2V (Vehicle-to-Vehicle) is a special kind of VANET (Vehicular Ad-hoc Network), which has high mobility and frequent topology changes and causes the link breakage problem. To resolve this problem, geographic routing protocols such as greedy forwarding are proposed. However, the greedy forwarding approach selects the node closest to the destination node as the transfer node within the transmission range so that it may cause many problems owing to many intersections and many changes in vehicular traffic in urban areas. The paper proposes a greedy perimeter urban routing (GPUR) algorithm considering the presence of 2-hop neighbor nodes and the road characteristics. Simulation results using ns-2 reveal that the proposed GPUR algorithm significantly reduces the routing error problem and the probability of local maximum than the existing routing protocols.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.23 no.4
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• pp.381-388
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• 2020

Weapon target assignment problem is an essential technology for automating the operator's rapid decision-making support in a battlefield situation. Weapon target assignment problem is a kind of the optimization problem that can build up an objective function by maximizing the number of threat target destructed or maximizing the survival rate of the protected assets. Weapon target assignment problem is known as the NP-Complete, and various studies have been conducted on it. Among them, a greedy heuristic algorithm which guarantees (1-1/e) approximation has been considered a very practical method in order to enhance the applicability of the real weapon system. In this paper, we formulated the weapon target assignment problem for supporting decision-making at the level of artillery. The lazy strategy based on hierarchical structure is proposed to accelerate the greedy algorithm. By experimental results, we show that our algorithm is more efficient in processing time and support the same level of the objective function value with the basic greedy algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.466-468
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• 2003

그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.7 no.4
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• pp.93-104
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• 2007

In the complex real-time multi-agent system such as game environment, dynamic task allocations are repeatedly performed to achieve a goal in terms of system efficiency. In this research, we present a task allocation scheme suitable for the real-time multi-agent environment. The scheme is to optimize the task allocation by complementing existing coordination agent with $A^*$ algorithm. The coordination agent creates a status graph that consists of nodes which represent the combinations of tasks and agents, and refines the graph to remove nodes of non-execution tasks and agents. The coordination agent performs the selective utilization of the $A^*$ algorithm method and the greedy method for real-time re-allocation. Then it finds some paths of the minimum cost as optimized results by using $A^*$ algorithm. Our experiments show that the coordination agent with $A^*$ algorithm improves a task allocation efficiency about 25% highly than the coordination agent only with greedy algorithm.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.10
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• pp.483-488
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• 2016

In this paper, we propose a prototype-based classification learning by using the nearest-neighbor rule. The nearest-neighbor is applied to segment the class area of all the training data with hyperspheres, and a hypersphere must cover the data from the same class. The radius of a hypersphere is computed by the mid point of the two distances to the farthest same class point and the nearest other class point. And we transform the prototype selection problem into a set covering problem in order to determine the smallest set of prototypes that cover all the training data. The proposed prototype selection method is designed by a greedy algorithm and applicable to process a large-scale training set in parallel. The prediction rule is the nearest-neighbor rule and the new training data is the set of prototypes. In experiments, the generalization performance of the proposed method is superior to existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.92-95
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• 2010

기존의 반이중방식 단방향 중계 네트워크는 하나의 정보를 두 개의 시간 슬롯 동안에 보내므로 추가적인 자원을 필요로 하며 이로 인해 주파수 효율에서 감소가 생기게 된다. 이러한 주파수 효율의 감소를 막기 위해 제안된 양방향 중계 네트워크는 중계기에 중첩 부호화 또는 네트워크 부호화를 적용함으로써 기존의 단방향 중계 네트워크에 비해 향상된 주파수 효율을 제공한다. 한편, OFDMA 네트워크는 사용자에게 부반송파, 전력 등의 자원을 적응적으로 할당하여 네트워크의 성능 향상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 복호 후 전송 중계 기법을 사용하는 양방향 OFDMA 중계 네트워크를 위한 적응적 부반송파 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 사용자 쌍의 최소 전송속도를 보장하며 모든 사용자 쌍에 대한 달성 합 전송속도를 최대화 하기 위해 부반송파를 사용자 쌍과 중계기에 적응적으로 할당한다. 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 정적 알고리즘과 그리디 알고리즘, 두 알고리즘 모두 보다 훨씬 낮은 불능확률을 얻음을 확인한다.