• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.865-870
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• 2006

HCI 연구의 주된 주제는 인간중심의 상호작용 환경의 개발이다. 이러한 개발과정에서 새로운 인터페이스 환경이 실생활에 어떠한 기능적 효용가치를 가져다 줄 것인가에 관한 문제가 중요하게 고려되어야 한다. 이를 위해 실질적인 적용사례 구축을 통해 효용성을 입증하는 것이 필요하다. 또한, 최근의 HCI는 기존의 인터페이스 수단을 대체하는 것을 목적으로 개발되어 왔으나, 보다 발전된 접근방법으로서 기존의 인터페이스가 소화할 수 없었던 상호작용의 의미론적 요소들을 다루는 것이 필요할 것이다. 이러한 맥락에서 기존 컴퓨팅 환경에서의 문제해결 프로세스의 한 예를 고찰하고 이것이 새로운 HCI환경에서 효과적인 방법으로 어떻게 구현될 수 있는가에 대한 구체적인 사례를 연구하였다. 본 논문은 문제해결의 한 예로서, '복수개의 결정사안 중 최선의 방안을 도출하는 의사결정과정'에서 HCI를 접목한 효과적인 의사결정 프로세스를 제안하고 이의 효용성을 검증한다. 이러한 의사결정 방법론으로 기존에 사용되는 AHP(Analytic Hierarchy Process)가 대표적이다. 일반적으로 AHP는 각 고려인자간 쌍대비교(pairwise comparisons)를 통해 중요도를 평가하는 과정을 포함한다. 이 과정을 통해 각각의 인자간의 쌍대비교치를 결정한 후 일련의 계산과정을 거쳐 그 결과를 도출한다. 이 작업은 통상적인 데스크탑 컴퓨터 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 각 인자간의 쌍대비교를 통한 우선순위를 결정하는 과정에서 새로운 인터페이스 환경의 적용을 위한 효과적인 연산 알고리즘을 제안하고 이의 효용성을 검증한다. 또한 의사결정 과정의 직관적 가시화를 위해 기본적인 프리미티므 도형으로 이루어진 그래픽 인터페이스를 구현하고, 기존의 의사결정 과정과 그 효용성을 비교한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.34 no.2
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• pp.49-59
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• 2011

지속적으로 강화되고 있는 국제 환경규제로, 해운사들은 선박의 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력을 해야 하는 상황에 직면해 있다. 본 연구에서는 총 온실가스 배출량에 대한 제약이 있는 상황에서 복수개의 항로를 운영하는 해운사에서 일 평균 선박 운영비용의 총합을 최소화하는 항로별 최적 선박대수와 운항속도를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기위해 라그랑지안 휴리스틱 알고리즘을 개발하고 라그랑지안 쌍대문제를 풀어 최적해에 대한 하한값을 구한다. 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 비용인자들의 값을 달리하면서 랜덤하게 테스트 문제들을 생성하였으며, 실험결과 제시한 알고리즘이 짧은 시간에 최적해에 매우 근접한 좋은 해를 찾음을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.7
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• pp.23-31
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• 2012

Resource allocation, such as joint rate control and scheduling, is an important issue in cognitive radio networks. However, it is difficult to jointly consider the rate control and scheduling problem due to the stochastic behavior of channel availability in cognitive radio networks. In this paper, we propose an asymmetric joint rate control and scheduling technique under reliability constraints in cognitive radio networks. The joint rate control and scheduling problem is formulated as a convex optimization problem and substantially decomposed into several sub-problems using a dual decomposition method. An algorithm for secondary users to locally update their rate that maximizes the utility of the overall system is also proposed. The results of simulations revealed that the proposed algorithm converges to a globally optimal solution.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.8
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• pp.1022-1029
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• 2020

We investigate the joint selection problem of the transmit power level and the best access point for multi-access points. We further reduce the transmit power by jointly optimizing the transmit power and the access point selection. Our aim is to minimize the total transmit power, while each terminal maintains minimum signal to interference ratio requirement. We observe that the optimum solution can be achieved through proposed iterative algorithm for both TA link and AT link. Simulation results show that proposed algorithm (joint optimization of transmit power level and access point) outperforms the algorithm which optimizes the transmit power only. We also observe that the duality between the TA link and AT link does not hold in multi-access points environment. Accordingly, the resulting power vectors and the access point vectors for TA link and AT link are different in general.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1229-1244
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• 2017

In recent years, as demand for data-based analytical methodologies increases in various fields, optimization methods have been developed to handle them. In particular, various constraints required for problems in statistics and machine learning can be solved by convex optimization. Alternating direction method of multipliers (ADMM) can effectively deal with linear constraints, and it can be effectively used as a parallel optimization algorithm. ADMM is an approximation algorithm that solves complex original problems by dividing and combining the partial problems that are easier to optimize than original problems. It is useful for optimizing non-smooth or composite objective functions. It is widely used in statistical and machine learning because it can systematically construct algorithms based on dual theory and proximal operator. In this paper, we will examine applications of ADMM algorithm in various fields related to statistics, and focus on two major points: (1) splitting strategy of objective function, and (2) role of the proximal operator in explaining the Lagrangian method and its dual problem. In this case, we introduce methodologies that utilize regularization. Simulation results are presented to demonstrate effectiveness of the lasso.

• The Journal of Information Technology
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• v.3 no.2
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• pp.73-85
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• 2000

The efficient algorithms are suggested in this study for solving the multicommodity network flow problems applied to Communications Systems. These problems are typical NP-complete optimization problems that require integer solution and in which the computational complexity increases numerically in appropriate with the problem size. Although the suggested algorithms are not absolutely optimal, they are developed for computationally efficient and produce near-optimal and primal integral solutions. We supplement the traditional Lagrangian method with a price-directive decomposition. It proceeded as follows. First, A primal heuristic from which good initial feasible solutions can be obtained is developed. Second, the dual is initialized using marginal values from the primal heuristic. Generally, the Lagrangian optimization is conducted from a naive dual solution which is set as ${\lambda}=0$. The dual optimization converged very slowly because these values have sort of gaps from the optimum. Better dual solutions improve the primal solution, and better primal bounds improve the step size used by the dual optimization. Third, a limitation that the Lagrangian decomposition approach has Is dealt with. Because this method is dual based, the solution need not converge to the optimal solution in the multicommodity network problem. So as to adjust relaxed solution to a feasible one, we made efficient re-allocation heuristic. In addition, the computational performances of various versions of the developed algorithms are compared and evaluated. First, commercial LP software, LINGO 4.0 extended version for LINDO system is utilized for the purpose of implementation that is robust and efficient. Tested problem sets are generated randomly Numerical results on randomly generated examples demonstrate that our algorithm is near-optimal (< 2% from the optimum) and has a quite computational efficiency.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.4
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• pp.407-417
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• 2014

An arirang is the most famous Korean folk song and was registered in UNESCO(Unitied Nations Educational, Scientific and cultural Organization) as an intangible cultural heritage in 2012. Most arirangs are composed of text and refrain parts. Genealogy of the arirang was classified in refrain patterns by using multiple sequence alignment algorithm. There are two different refrain patterns, slow and fast melodies. Of 106 arirangs, 38 and 68 arirangs contain fast and slow melodies, respectively. 73 arirangs and 104 their key words were extracted from bipartate arirang network that composed of arirangs, text works, and their relationships. The correlation among the arirangs was analyzed from the selected arirangs and key words by using pairwise comparison matrix. Also, analysis of correlation among the arirnags was performed by stepwise removal of the single degree nodes from the bipartate arirang network In this study, arirangs were analyzed in genealogy and correlation among arirangs by using informatic algorithm and network technology, in which arirang research will be constructed a stepping stone for the popularization and globalization of the arirangs.

• Journal of Energy Engineering
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• v.4 no.3
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• pp.344-353
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• 1995

화력발전기의 주간운용계획을 수립함에 있어 여러 에너지사용에 관련된 제약조건의 지배를 받는 발전기를 효율적으로 고려할 수 있는 새로운 방법을 개발하였다. 우선 이를 위하여 에너지제약을 고려한 운용계획문제를 Lagrangian Relaxation법에 의해 모델링하였다. 또한 에너지제약을 만족하는 최적의 화력발전기의 기동정지계획 및 발전출력을 원문제 내에서 구할 수 있도록 하였으며, 쌍대문제를 효율적으로 풀 수 있는 알고리즘을 개발하여 보다 빠르고 정확한 해를 구할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 시험계통 및 대규모 실계통에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.5
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• pp.429-436
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• 1988

This paper presents a method of designing a Bit-Serial Reed-Solomon encoder using Berlekamp's Bit-Serial Multiplier Algorithm and the implementation of the (255, 223) Bit-Serial Reed-Solomon encoder using TTL logics. It is shown from these results that this encoder require substanitially less hardware than the convenional Reed-Solomon encoders.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.481-482
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• 2007

무효전력 계획은 크게 계통운용계획과 투자비용계획으로 구분할 수 있다. 본 논문은 조상설비 투입계획 관점에서 주 쌍대 비선형 내점법을 이용한 조상설비 최적화 모의를 수행한다. 실 계통 규모의 대규모 계통을 모의하기 위하여 모선번호 ordering 기법 및 고성능 LU 분해 기법을 적용하였으며 조상설비 계획문제에 포함되는 이산변수의 처리는 투입위치 및 용량의 정수화를 통하여 최적화 문제에 이산변수를 포함하지 않도록 한다. 본 알고리즘은 2006년도 한전계통의 조상설비 현황을 바탕으로 하여 2008년도 계통상태에 대한 조상설비 투입계획 모의에 적용한다.