Specifying and designing the election algorithm in mobile ad hoc distributed systems is very difficult task. It is because mobile ad hoc systems are more prone to failures than conventional distributed systems. The aim of this paper is to propose a specification and design of the election algorithm in a specific ad hoc mobile computing environment. For this aim, we specify and design an election algorithm in this paper. In addition, we formally verify it and show that it is correct. This solution is based on the nodes detection algorithm that is a classical one for synchronous distributed systems.
Kim, Shin-Gon;Choi, Seong-Kyu;Kim, Cheol-Hwan;Sung, Myeong-U;Lim, Jae-Hwan;Rastegar, Habib;Choi, Geun-Ho;Ryu, Jee-Youl;Noh, Seok-Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.855-857
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2014
본 논문에서는 24GHz/77GHz 차량용 거리감지 레이더 센서를 이용하여, 차량 충돌 방지 알고리즘을 제안하고자 한다. 알고리즘은 고주파 거리 감지센서에서 측정된 전압을 이용하여, 전후좌우의 차량의 접근 정보를 획득하고 이를 효율적으로 이용하여, 여러 가지 상황에 따른 차량충돌방지를 할 수 있도록 설계되어 있다. 제안된 차량방지 알고리즘은 현재 운행 중인 속도를 기반으로 속도구간별 운행정보를 계산하여 충돌방지를 위한 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 차량충돌방지 알고리즘은 차량 주행에서 좌우 차량충돌 없이 효율적으로 운행을 하는 특성을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.226-228
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2004
Twofish 알고리즘은 작은 부피의 로직, Triple-DES보다 강력한 암호화 레벨, 암호화 속도 등율 갖추어 모듈 설계 알고리즘으로 선정하였다. Twofish 알고리즘은 bitwired-XOR, Permutation, S-box, MDS, PHT를 걸치는 H함수를 각기 다른 키로 반복 라운드를 함으로써 대상 데이타를 암호화한다. 64~256bit의 키 크기와 라운딩 횟수를 조정하여 모듈의 부피나 처리속도를 유동성 있게 조절할 수 있는 장점이 있다. 하드웨어 기기와 응용에 사용하기 위하여 VHDL 모듈로 알고리즘을 설계하고 그 동작을 검증하였다. 구현된 회로는 기존의 방법에 비하여 파이프라인 단계를 적용함으로써 약 23%의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 설계변수와 목적함수를 동시에 고려해야하는 전기기기 설계에 적용하기에 적합한 대리 모델을 이용한 새로운 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 적은 함수호출 횟수만으로도 정확하고 고르게 분포한 Pareto front set을 구현 할 수 있어 유한요소 해석을 이용하는 전기기기 설계에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 제안한 알고리즘의 뛰어난 성능을 기존 알고리즘들과의 비교를 통해 입증하였다.
In this paper, a discrete optimum design program was developed using the refined fuzzy-genetic algorithms based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. The optimum design in this study can perform section and shape optimization simultaneously for planar and spatial steel structures. In this paper, the objective function is the weight of steel structures and the constraints are the design limits defined by the design and buckling strengths, displacements, and thicknesses of the member sections. The design variables are the dimensions and coordinates of the steel sections. Design examples are given to show the applicability of the discrete optimum design using the improved fuzzy-genetic algorithms in this study.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2000.11a
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pp.35-40
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2000
기구 배광이 전체적인 조명환경에 미치는 영향은 크며, 기구배광은 반사판, 프리즘 설계 등으로 구현된다. 또, 램프의 물리적 크기는 기구설계에서 무시할 수 없으며, 기구 설계자는 램프로 흡수되는 빛을 최소한으로 하여 기구를 설계하여야 한다. 기존의 반사판 설계 알고리즘의 경우 램프의 물리적인 크기를 고려하지 않았으며, 기구배광의 출력값도 몇몇의 경우에서는 오차를 발생하였다. 이에 본 논문에서는 램프의 키기를 고려한 반사판설계 알고리즘을 개발, 구현하여 이전의 기구설계 알고리즘이 가지고 있던 오차를 줄였으며 좋은 성과를 얻었다.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.18
no.4
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pp.1-9
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2015
Problem solving is essential skill for all students in the $21^{st}$ century. In particular, as the computing system ensures the effectiveness of problem solving in the various disciplines and real life, interest in learning algorithms to design a problem solving process is increasing. In order to improve problem solving skill, students should not only understand algorithm design skills but also apply appropriate skills to solve faced problem. In terms of these the puzzle can be considered a preferred learning tools to improve problem solving skill. Therefore, in this study we designed puzzled based algorithm learning and analyzed the impact of puzzle based algorithm learning on problem solving skills of leaners. As the results of research, we confirmed that the puzzled based algorithm learning took positive effect on enhancing problem solving skills of the learners.
In this paper, a parallel micro genetic algorithm was utilized in the optimal design of composite structures instead of a conventional genetic algorithm(SGA). Micro genetic algorithm searches the optimal design variables with only 5 individuals. The diversities from the nominal convergence and the re-initialization processes make micro genetic algorithm to find out the optimums with such a small population size. Two different composite structure optimization problems were proposed to confirm the efficiency of micro genetic algorithm compared with SGA. The results showed that micro genetic algorithm can get the solutions of the same level of SGA while reducing the calculation costs up to 70% of SGA. The composite laminated structure optimization under the load uncertainty was conducted using micro genetic algorithm. The result revealed that the design variables regarding the load uncertainty are less sensitive to load variation than that of fixed applied load. From the above-mentioned results, we confirmed micro genetic algorithm as a optimization method of composite structures is efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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