• Journal of Satellite, Information and Communications
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.55-59
• /
• 2016

Conventional RF energy harvesting systems can harvest energy and decode information from same source as an Hybirid-AP (H-AP). However, harvesting efficiency is seriously dependent on distance between users and H-AP. Therefore, in this paper, we proposed a transmission model for RF harvesting consisting of information and power source separately called Decoupled RF Energy harvesting networks. Main purpose of this paper is to maximize energy efficiency under various constraints of transmit power from H-AP and power beacon (PB), minimum quality of service and quality of harvested power of each users. To measure proposed model's performance, we proposed optimal time scheduling algorithms for energy efficiency (EE) maximization using Lagrangian dual decomposition theory that locally maximizes the EE by obtaining suboptimal values of three arguments : transmit power of H-AP, transmit power of PB, frame splitting factor. Experiment results show that the proposed energy-efficient algorithms converge within a few iterations with its optimality and greatly improve the EE compared to that of baseline schemes.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.624-627
• /
• 2004

본 연구는 동일한 병렬기계에서의 총 납기지연의 합을 최소화하는 일정계획 문제에 대해 다룬다. 이 문제는 Lenstra et al. (1977)에 의해 NP-hard로 알려져 있으며, 작업의 수와 기계의 수가 큰 현실적 문제에 대해 적절한 시간 내에 최적해를 찾는다는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 혼합형 유전 알고리즘(hybrid genetic algorithm)을 제안한다. 혼합형 유전 알고리즘에서는 임의로 발생시킨 모집단에 대해 먼저 유전 알고리즘(genetic algorithm)이 세대를 진행하며 해를 개선한다. 유전 알고리즘이 일정기간동안 더 이상 해를 개선하지 못하면, 부분탐색 알고리즘(local-search algorithm))이 유전 알고리즘의 모집단의 개체들에 대해 해의 개선을 시도한다. 즉, 부분 탐색 알고리즘은 모집단 속의 각각의 개체를 초기해로 하여 모집단 내의 개체 수만큼의 부분 최적해(local optimum)들을 구한다. 이렇게 구한 부분 최적해들로 새로운 모집단을 구성하면 다시 유전 알고리즘이 진행된다. 이 과정을 종료조건에 이를 때까지 번갈아가며 반복 수행한다. 본 연구에서 제안한 유전 알고리즘에서는 Bean(1994)이 제안한 Random key 방법으로 개체를 표현하였으며 Park(2000)이 제안한 3가지 교차 연산자들을 채용하였다. 부분탐색 알고리즘을 위해서는 쌍대교환(pair-wise interchange) 방법을 통해 이웃해를 생성하였다. 선행실험을 통하여 제안한 혼합형 유전알고리즘에서 사용하는 다양한 모수(parameter)값들을 최적화하였으며 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존의 알고리즘과도 비교실험을 수행하였다.복적인 지표가 채택되는 경우를 포함하고 있다. 셋째는 추상적이며 측정이 어려운 지표를 채택하고 있는 경우이다. 여기에는 지표에 대한 정확한 정의가 이루어져 있지 않아 피 평가자가 불필요하거나 과다한 평가 자료를 준비해야 하거나 평가자로 하여금 평가 시 혼돈을 유발할 가능성이 있거나, 또는 상위개념의 평가항목과 하위개념의 평가항목이 혼재되어 구분이 모호한 경우를 포함하고 있다. 바탕으로 '생태적 합리성'이라는 체계적인 지식교육을 거쳐서, '환경정의' 의식의 제고로 이어가고, 굵직한 '환경갈등'의 상황에서 뚜렷한 정치적 태도와 실천을 할 수 있는 '생태적 인간상'의 육성으로 나아갈 수 있어야 한다는 것이 필자의 생각이다. 이를 위해서는 어찌되었건 체험학습 영역에서는 환경현안에 대한 사회적 실천을 '교육 소재'로 삼을 수 있어야 하며, 교과학습 영역에서는 한국사회의 환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
• /
• v.39 no.5
• /
• pp.361-366
• /
• 2013

Prediction of process parameters is very important in parameter design. If predictions are fairly accurate, the quality improvement process will be useful to save time and reduce cost. The concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated. Dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum setting of input factor by separately modeling mean and variance responses. This study proposes an alternative dual response approach based on machine learning techniques instead of statistical analysis tools. A hybrid neural network-genetic algorithm has been proposed for the purpose of parameter design. A neural network is first constructed to model the relationship between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Using empirical process data, process parameters can be predicted without performing real experimentations. A genetic algorithm is then applied to find the optimum settings of input factors, where the neural network is used to evaluate the mean and variance response. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been studied to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
• /
• v.43 no.3
• /
• pp.164-175
• /
• 2017

Dual response surface optimization (DRSO) attempts to optimize mean and variability of a process response variable using a response surface methodology. In general, mean and variability of the response variable are often in conflict. In such a case, the process engineer need to understand the tradeoffs between the mean and variability in order to obtain a satisfactory solution. Recently, a Posterior preference articulation approach to DRSO (P-DRSO) has been proposed. P-DRSO generates a number of non-dominated solutions and allows the process engineer to select the most preferred solution. By observing the non-dominated solutions, the DM can explore and better understand the trade-offs between the mean and variability. However, the non-dominated solutions generated by the existing P-DRSO is often incomprehensive and unevenly distributed which limits the practicability of the method. In this regard, we propose a modified P-DRSO using multiple objective genetic algorithms. The proposed method has an advantage in that it generates comprehensive and evenly distributed non-dominated solutions.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.81-89
• /
• 2015

This study takes shear wall of reinforced concrete structure as study object, and the purpose of this study is to suggest structure BIM based on automatic reinforcing bar placement system applying set-based design through the most optimum reinforcing bar placement group that was selected by applying AHP (analytical hierarchy process) method from design step. For this, the most optimum reinforcing bar placement group was selected by pairwise comparison analysis on complex standard of multiple alternatives. And shear wall automatic reinforcing bar placement system has been developed, which can automatically generate members and arrange reinforcing bar by structure design algorithm and using open API (application programming interface) provided by a BIM software vendor. As a result, the most optimum reinforcing bar placement group of the highest weight, ALT1, was selected and was generated using Tekla Structure program.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.36 no.12C
• /
• pp.764-773
• /
• 2011

Despite enormous performance gain with multi-antenna transmission in the single cell environment, its gain diminishes out in the multi-cell environment due to interference. It is also very hard to solve the efficient downlink beamforming with low complexity in multi-cell environment. First, this paper shows that the asymptotically sum rate optimal downlink beamformings at low and high SNR are maximum ratio transmit (MRT) and zero forcing (ZF) beamforming in the multi-cell system, respectively. Secondly, exploiting the asymptotically optimal downlink beamforming, we develop simple two types of near optimal downlink beamforming schemes having the form of minimum mean squared error (MMSE) beamforming obtained from the dual uplink problem. For each type, three different subclasses are also considered depending on the computational complexity. The simulation results show that the proposed near optimum algorithms provide the trade-off between the complexity and the performance.