• Title/Summary/Keyword: 이웃해 탐색기법

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Traffic Assisted Flooding for Route Discovery in Wireless Multi-Hop Networks (무선 멀티홉 네트워크의 경로 탐색을 위한 트래픽에 기반한 플러딩 기법)

  • Kim Taek-Soo;Cha Hojung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.277-279
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    • 2005
  • 무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.

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Tabu Search using Balanced Neighborhood Production Strategy (균형 있는 이웃 해 생성 전략을 통한 타부 탐색)

  • Jeon, Dae-Seuk;Jeon, Hyang-Sin;Kwon, Kye-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.789-792
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    • 2003
  • 타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.

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A Study on the Generation of Crew Scheduling Diagram Using Neighborhood Search Method for Improving Railway Operation Management (철도 운영관리 효율화를 위한 이웃해 탐색기법을 사용한 승무다이아 생성방안)

  • Lee, Jaehee;Park, Sangmi;Kang, Leenseok
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.20 no.5
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    • pp.42-51
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    • 2019
  • The train operation institution establishes a transportation plan based on the forecast of transport demand and the ability of train vehicles to transport, and establishes a train operation plan accordingly. The train operation plan adjusts the intervals between trains, creates a timetable (train diagram) for trains, and establishes a plan for the operation of train vehicles used for train operation. The train operation institution shall establish a crew schedule to determine and place the crew members of the trains arranged in the diagram in order to enhance the efficiency of the operation management of the trains. In this study, the authors apply the neighborhood search method that satisfies the constraints at the phase of generating the crew diagram. This suggests a methodology for efficient management of crew schedule plan. The crew diagram generated in this study compared with the existing crew diagram in accordance with the actual operating train timetable, and verified the effectiveness of the suggested method.

A Study on the Performance Improvement in SEcure Neighbor Discovery (SEND) Protocol (보안 이웃 탐색 프로토콜 성능 향상 기법에 관한 연구)

  • Park, Jin-Ho;Im, Eul-Gyu
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.18 no.6A
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    • pp.85-96
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    • 2008
  • Neighbor Discovery(ND) protocol is used to exchange an information of the neighboring nodes on the same link in the IPv6 protocol environment. For protecting the ND protocol, firstly utilizing Authentication Header(AH) of the IPsec protocol was proposed. But the method has some problems-uses of key exchange protocol is not available and it is hard to distribute manual keys. And then secondly the SEcure Neighbor Discovery(SEND) protocol which protects all of the ND message with digital signature was proposed. However, the digital signature technology on the basis of public key cryptography system is commonly known as requiring high cost, therefore it is expected that there is performance degradation in terms of the availability. In the paper, to improve performance of the SEND protocol, we proposed a modified CGA(Cryptographically Generated Address) which is made by additionally adding MAC(Media Access Control) address to the input of the hash function. Also, we proposed cache mechanism. We compared performance of the methods by experimentation.

Greedy-based Neighbor Generation Methods of Local Search for the Traveling Salesman Problem

  • Hwang, Junha;Kim, Yongho
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.9
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    • pp.69-76
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    • 2022
  • The traveling salesman problem(TSP) is one of the most famous combinatorial optimization problem. So far, many metaheuristic search algorithms have been proposed to solve the problem, and one of them is local search. One of the very important factors in local search is neighbor generation method, and random-based neighbor generation methods such as inversion have been mainly used. This paper proposes 4 new greedy-based neighbor generation methods. Three of them are based on greedy insertion heuristic which insert selected cities one by one into the current best position. The other one is based on greedy rotation. The proposed methods are applied to first-choice hill-climbing search and simulated annealing which are representative local search algorithms. Through the experiment, we confirmed that the proposed greedy-based methods outperform the existing random-based methods. In addition, we confirmed that some greedy-based methods are superior to the existing local search methods.

An Integer Programming-based Local Search for the Set Covering Problem (집합 커버링 문제를 위한 정수계획법 기반 지역 탐색)

  • Hwang, Jun-Ha
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.19 no.10
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    • pp.13-21
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    • 2014
  • The set covering problem (SCP) is one of representative combinatorial optimization problems, which is defined as the problem of covering the m-rows by a subset of the n-columns at minimal cost. This paper proposes a method utilizing Integer Programming-based Local Search (IPbLS) to solve the set covering problem. IPbLS is a kind of local search technique in which the current solution is improved by searching neighborhood solutions. Integer programming is used to generate neighborhood solution in IPbLS. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested on OR-Library test instances. The experimental results showed that IPbLS could search for the best known solutions in all the test instances. Especially, I confirmed that IPbLS could search for better solutions than the best known solutions in four test instances.

An Efficient Continuous Nearest Neighbor Search Scheme Using the Slab (슬랩을 이용한 효율적인 연속적 최근접 이운 탐색기법)

  • 한석;박광진;김종완;황종선
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.226-228
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    • 2004
  • 최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(L8S, Location Based Services)에 대한 관심이 증가하고 있다. 전통적으로 정적인 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS(Geographic Information System) 서버에 저장, 관리되었다. 이동객체는 시간에 따라 위치의 변화가 매우 빈번하여 위치 정보가 계속 갱신되기 때문에, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 연속적인 최근접 이웃탐색 기법에서 데이터의 처리 순서에 따라 탐색공간과 계산비용이 증가하는 문제점을 슬랩을 사용하여 해결한다. 최근접 이웃의 수직연장선 사이의 공간인 슬랩 내부영역에 대해서만 탐색하도록 하여 탐색영역을 줄이고, 그 내부에 있는 점들에 대해서만 처리하여 계산비용을 줄인다.

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A fast block matching algorithm with adaptive search range (적응적 탐색범위를 사용한 블록정합 알고리듬)

  • 강문철;배황식;정정화
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07e
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    • pp.1932-1935
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    • 2003
  • 본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.

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A Localized Adaptive QoS Routing using TD(${\lambda}$) method (TD(${\lambda}$) 기법을 사용한 지역적이며 적응적인 QoS 라우팅 기법)

  • Han Jeong-Soo
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.30 no.5B
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    • pp.304-309
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    • 2005
  • In this paper, we propose a localized Adaptive QoS Routing using TD method and evaluate performance of various exploration methods when path is selected. Expecially, through extensive simulation, the proposed routing algorithm and exploration method using Exploration Bonus are shown to be effective in significantly reducing the overall blocking probability, when compared to the other path selection method(exploration method), because the proposed exploration method is more adaptive to network environments than others when path is selected.

Shortest Path Finding for k-Nearest Neighbor Searching in Road Network Databases (도로 네트워크에서 k-최근접 이웃 검색을 위한 최단 경로 탐색)

  • Shin, Sung-Hyun;Lee, Sang-Chul;Kim, Sang-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.336-339
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    • 2009
  • 본 논문에서는 최단 경로 탐색 및 거리 계산의 필요성을 가지고 근사 인덱싱 방법의 후처리 부분을 제안한다. 근사 인덱싱 방법이란 오프라인에서 네트워크 공간상의 객체들을 유클리드 공간 상의 절대 좌표로 사상하여 인덱싱한 후, k-최근접 이웃 질의를 처리하는 방법이다. 그러나 기존 연구는 질의 점으로부터 각 정적 객체까지의 경로를 탐색해주지 않을 뿐만 아니라 착오 기각이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이 방법을 통하여 착오 기각 역시 완화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 경로 탐색 기법들에 비해 노드 탐색 횟수 및 실행 성능이 크게 향상시킨 것으로 나타났다.