• Title/Summary/Keyword: 배치 알고리즘

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Sensor Node Deployment in Wireless Sensor Networks Based on Tabu Search Algorithm (타부 서치 알고리즘 기반의 무선 센서 네트워크에서 센서 노드 배치)

  • Jang, Kil-woong
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.19 no.5
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    • pp.1084-1090
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    • 2015
  • In this paper, we propose a Tabu search algorithm to efficiently deploy the sensor nodes for maximizing the network sensing coverage in wireless sensor networks. As the number of the sensor nodes in wireless sensor networks increases, the amount of calculation for searching the solution would be too much increased. To obtain the best solution within a reasonable execution time in a high-density network, we propose a Tabu search algorithm to maximize the network sensing coverage. In order to search effectively, we propose some efficient neighborhood generating operations of the Tabu search algorithm. We evaluate those performances through some experiments in terms of the maximum network sensing coverage and the execution time of the proposed algorithm. The comparison results show that the proposed algorithm outperforms other existing algorithms.

Visualization and EDiting of RNA Secondary Structure (RNA 이차 구조의 시각화와 편집)

  • Han, Gyeong-Suk;Kim, Do-Hyeong
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.26 no.5
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    • pp.539-548
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    • 1999
  • RNA 분자의 이차 구조를 예측하고 예측된 구조를 분석 평가하기 위하여 시각화하는 작업은 RNA의 구조에 대한 연구에 있어서 가장 필수적인 과정이다. 본 논문은 이차 구조를 시각화하고 편집하는 실용적이면서 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 시각화 알고리즘은 벡터와 백터공간을 이용하여 RNA 분자의 구조 요소가 배치될 방향과 영역을 나타낸다. 구조 요소가 겹치지 않도록 배치될 방향ㄹ과 공간을 효율적으로 찾기위하여 구조 요소를 배치하는 순서에 관한 휴리스틱과 구조 요소를 배치하는 방법에 관한 휴리스틱을 사용한다. 이 시각화 알고리즘은 IBM PC/Windows 95 환경에서VizQFolder 라는 프로그램으로 구현되었다. 실험 결과는 VizQFolder 가 이미 배치한 구조 요소들을 재배치하거나 변형하지 않으면서 helix의 회전만으로 겹침 현상이 거의 없는 이차구조를 효율적으로 생성한다는 것을 보인다.

Distribution Analysis of Optimal Equipment Assignment Using a Genetic Algorithm (유전알고리즘을 이용하여 최적화된 방제 자원 배치안의 분포도 분석)

  • Kim, Hye-Jin;Kim, Yong-Hyuk
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.4
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    • pp.11-16
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    • 2020
  • As a plan for oil spill accidents, research to collect and analyze optimal equipment assignments is essential. However, studies that have diversified and analyzed the optimal equipment assignments for responding to oil spill accidents have not been preceded. In response to the need for analyzing optimal equipment assignments study, we devised a genetic algorithm for optimal equipment assignments. The designed genetic algorithm yielded 10,000 optimal equipment assignments. We clustered using the k-means algorithm. As a result, the two clusters of Yeosu, Daesan, and Ulsan, which are expected to be the largest spills, were clearly identified. We also projected 16-dimensional data in two dimensions via Sammon's mapping. The projected data were analyzed for distribution. We confirmed that results of the simulation were better than those of optimal equipment assignments included in the cluster.In the future, it will be possible to implement an approximate model with excellent performance based on this study.

An Optimization Method of Spatial Placement for Effective Vehicle Loading (효과적인 차량 선적을 위한 공간 배치의 최적화 기법)

  • Cha, Joo Hyoung;Choi, Jin Seok;Bae, You Su;Woo, Young Woon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.2
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    • pp.186-191
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    • 2020
  • In this paper, we proposed an optimization technique for efficiently placing vehicles on decks in a vehicle-carrying ship to efficiently handle loading and unloading. For this purpose, we utilized the transformation method of the XML data representing the ship's spatial information, merging and branching algorithm and genetic algorithm, and implemented the function to visualize the optimized vehicle placement results. The techniques of selection, crossover, mutation, and elite preservation, which are used in the conventional genetic algorithms, are used. In particular, the vehicle placement optimization method is proposed by merging and branching the ship space for the vehicle loading. The experimental results show that the proposed merging and branching method is effective for the optimization process that is difficult to optimize with the existing genetic algorithm alone. In addition, visualization results show vehicle layout results in the form of drawings so that experts can easily determine the efficiency of the layout results.

Optimal Two-Dimensional Layout using Micro-Genetic Algorithms (마이크로 유전자 알고리즘을 이용한 2차원 부재의 최적화 배치)

  • 김한중;조범준
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.843-848
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    • 2001
  • 산업현장에서 생산원가의 절감에 관심이 않아지면서 넓은 원자재에서 크기가 다양한 작은 부재를 절단하여 소재를 얻는 경우, 넓은 원자재에 소재를 배치하는 상태에 따라 원자재의 사용비율은 달라지게 된다. 같은 양의 제품을 만들 때 원자재의 사용량을 줄일 수 있으면 그 만큼 원가를 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 원자재에 소재를 배치하는 기본 논리와 방법을 고찰하고, 적당하며 실용적인 방법을 제시하며, 이러한 기반을 토대로 Micro-Genetic Algorithms($\mu$GAs)을 이용한 2차원적 부재의 최적화 배치 효율을 측정하여 기존의 배치알고리즘과 비교하였다. 위의 과정을 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 구현하였으며 기존의 연구보다 좋은 배치효율을 얻을 수 있었다. 이렇게 하여 얻어진 배치의 들과는 최적에 가까운 상태를 얻을 수 있음을 확인하였으며 원자재의 사용을 최소화 할 수 있었다.

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An Algorithm for Improving Placement Using Optimal Interleaving (최적 인터리빙을 이용한 배치 개선 알고리즘)

  • Sung, Young-Tae;Oh, Eun-Kyung;Hur, Sung-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.339-342
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    • 2003
  • 배치는 칩의 성능 및 레이아웃에 결정적인 영향을 주는 요인으로써 크게 광역배치와 상세배치 두단계를 거쳐 이루어지며 수년 동안 다양한 기법들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 표준 셀 배치를 개선하기 위한 동적 프로그래밍 기법을 이용한 최적 인터리빙 알고리즘을 확장하여 선을 동일 행 내에서만 움직이던 한계점을 극복하여 서로 다른 행 사이에서도 움직일 수 있도록 하였다. 즉, 셀들은 주어진 배치 내에서 임의의 위치로 움직일 수 있어 배치가 더욱 효율적으로 최적화 될 수 있도록 하였다.

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Thermal Sensor Allocation and Placement Algorithm on FPGA Based Design (FPGA 기반 설계의 온도 센서 최적 배치 알고리즘)

  • Hyeon, Cheol-Hwan;Nam, Hyoung-Wook;Kim, Yong-Ju;Kim, Tae-Whan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06b
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    • pp.292-297
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    • 2008
  • 본 논문은 FPGA 기반 설계에서 주변보다 급격한 온도 변화를 보이는 hotspot들을 탐지하기 위한 열 감지 센서 수를 정하고, 센서의 놓여야 할 배치 장소를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 열 감지 센서로는 동적으로 설계가 가능한 ring oscillator 센서 기술을 사용한다는 가정 하에, 센서의 사용 개수를 최소화함과 동시에 최적의 센서 배치 위치 찾는다. 기존의 연구의 단점은 센서가 감지하는 영역 범위를 적당한 크기의 정사각형으로 간주하였기에, 실제 원형의 관측 범위를 보이는 센서 감지 영역의 현실을 올바로 반영하지 못하였으며, 또한 잘 알려진 회로 분할(partition) 기법에 의존한 휴리스틱으로 최적의 결과를 보장하지는 못하였다. 이와는 달리 본 연구에서는 센서의 관측 범위를 원형으로 할 수도 있게 함과 동시에 최적의 해를 보장하는 센서 할당 및 배치 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 본 제안 알고즘에서는 소위 “Candidate Coloring 기법”을 통해 센서가 놓여야 할 모든 후보 영역을 표시하며, “Candidate Filtering 기법”을 통해 불필요한 후보 영역들을 완전히 삭제하여 탐색 공간을 줄이게 되며 (해의 최적 해는 항상 유지 되도록 하면서), 마지막으로 Branch-and-Bound 알고리즘을 적용해 최적의 센서 할당 및 배치 결과를 찾아내었다.

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Verification of Deployment Algorithms in Wireless Mobile Sensor Networks using SPIN (SPIN을 이용한 무선 이동 센서 네트워크의 배치 알고리즘 검증)

  • Oh Dong-Jin;Park Jae-Hyun
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.13D no.3 s.106
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    • pp.391-398
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    • 2006
  • This paper verifies deployment algorithms in wireless sensor networks using SPIN, a widely used model checking tool. In this paper, two deployment algorithms, DSSA(Distributed Self Spreading Algorithm) and TBDA(Tree Based Deployment Algorithm), are verified to check their stability against oscillation as well as energy consumption that is an important factor in wireless sensor networks.

Improved Mongrel with Efficient Initial Placements (효율적인 초기 배치를 이용한 개선된 Mongrel)

  • 성영태;허성우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.967-969
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    • 2004
  • 본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.

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Sensor Deployment Simulator for Designing Sensor Fields (센서 필드 설계를 위한 배치 시뮬레이터)

  • Kwon, Oh-Heum;Song, Ha-Joo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.3
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    • pp.354-365
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    • 2013
  • Node deployment is one of the important problems in achieving good quality of service in wireless sensor network. The purpose of this paper is to develop an interactive system that supports user's decision makings in designing sensor fields. The system provides grid-based initial deployment algorithm supporting three types of node deployment pattern, area-fill, path-cover, and barrier-cover deployment pattern. After initial deployment, an iterative refinement algorithm can be applied, which takes care of the irregularity of the deployment area and the heterogeneity of sensors. The proposed system helps users to effectively deploy nodes in the sensor field, analyse the detection performance of the deployment, and perform network simulations. The developed system can be utilized as a part of the development environment of the surveillance sensor network system.