• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.1
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• pp.39-45
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• 2007

In this paper, a research has been conducted to find out the optimal combination of central meridian and scale factor of UTM-K to apply for the whole area of Korean peninsula. For this research, various combinations of central meridian and stale factor are set up and the cumulated level or distortion for each combination has been computed and compared to each other. In the case of using the central meridian and scale factor defined in the present UTM-K, the level of distortion shows about $47.0837{\times}10^{-2}$. On the other hand, the minimum distortion which is about $21.0495{\times}10^{-2}$ can be obtained when the $127^{\circ}26'$ for the central meridian and 0.99991 for scale factor are used for computation. Consequently, we can conclude that later result is the optimum combination of central meridian and scale factor for the Korean peninsula.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.207-212
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• 2009

한국어 문장의 구조 및 격 레이블 분석을 위해서 SVM 모델을 이용하여 얻어진 전역 및 지역 정보 통계 모델에 기반한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 후방 beam search 알고리즘을 이용하여 부분 구문 분석을 하는 과정에서 지역 의존 정보를 사용하였고 이렇게 구성된 문장의 후보 구조에 대해서는 전역 정보 모델를 사용하여 최적의 문장 구조 및 격 레이블을 분석하였다. 제안하는 방법은 지역이나 전역 중 한 개의 모델만을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 지식 DB 사업의 한국어 의존 구문 분석 말뭉치를 이용하여 실험한 결과 전역 정보나 지역 정보만을 사용한 결과보다 각각 1.2%, 3.3% 높은 79.1%의 문장 구조 및 격 레이블 분석 정확률을 나타냈고 전역 정보만을 사용할 때보다 약 76배 이상의 빠른 속도 향상을 보였다. 향후 연구로는 지배소 단위, 구 묶음 단위 등으로 통계 정보를 세분화하여 좀더 높은 성능 향상을 기대한다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.46 no.3
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• pp.19-24
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• 2004

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.862-866
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• 2003

Traveling Salesman Problem(TSP) is a combinational optimization problem, Genetic Algorithm(GA) and Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］that is Local Search Heuristic are one of the most commonly used methods to resolve TSP. In this paper, we introduce ACS(Ant Colony System) Algorithm as another approach to solve TSP and propose a new pheromone updating method. ACS uses pheromone information between cities in the Process where many ants make a tour, and is a method to find a optimal solution through recursive tour creation process. At the stage of Global Updating of ACS method, it updates pheromone of edges belonging to global best tour of created all edge. But we perform once more pheromone update about created all edges before global updating rule of original ACS is applied. At this process, we use the frequency of occurrence of each edges to update pheromone. We could offer stochastic value by pheromone about each edges, giving all edges' occurrence frequency as weight about Pheromone. This finds an optimal solution faster than existing ACS algorithm and prevent a local optima using more edges in next time search.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.268-275
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• 2011

This paper proposes two optimal path planning methods of a mobile robot using uDEAS (univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches). Before start of autonomous traveling, a self-controlled mobile robot must generate an optimal global path as soon as possible. To this end, numerical optimization method is applied to real time path generation of a mobile robot with an obstacle avoidance scheme and the basic path generation method based on the concept of knot and node points between start and goal points. The first improvement in the present work is to generate diagonal paths using three node points in the basic path. The second innovation is to make a smooth path plotted with the blending polynomial using uDEAS. Effectiveness of the proposed schemes are validated for several environments through simulation.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.237-242
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• 2003

Ant Colony System (ACS) Algorithm is new meta heuristic for hard combinatorial optimization problem. It is a population based approach that uses exploitation of positive feedback as well as greedy search. It was first proposed for tackling the well known Traveling Salesman Problem (TSP). In this paper, we introduce ACS of new method that adds reinforcement value for each edge that visit to Local/Global updating rule. and the performance results under various conditions are conducted, and the comparision between the original ACS and the proposed method is shown. It turns out that our proposed method can compete with tile original ACS in terms of solution quality and computation speed to these problem.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.9-11
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• 2000

전형적인 단순 유전자 알고리즘은 한 개의 모집단으로 구성되며, 진화 과정이 거듭되면 모집단의 개체들은 한 개의 전역해로 수렴하게 된다. 그러나, 많은 문제들은 여러 개의 최적해를 가질 수 있으며, 그것들 모두를 찾는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 모집단을 원환체(Torus)로 구성하고 개체에 이웃의 개념을 부여하여 모집단이 최적해 집단으로 수렴하는 유전자 알고리즘의 변형을 연구한다. 제안한 방법은 개체사이에 이웃이라는 개념을 부여함으로써 다수의 해를 동시에 찾는다는 생각을 넘어서 다양한 변형 유전자 알고리즘에 대한 새로운 모델이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.2
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• pp.170-177
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• 2014

Genetic Algorithms are robust search and optimization techniques but have some problems such as premature convergence and convergence to local extremum. As population diversity converges to low value, the search ability decreases and converges to local extremum but population diversity converges to high value, then the search ability increases and converges to global optimum or genetic algorithm may diverge. To guarantee that genetic algorithms converge to the global optima, the genetic operators should be chosen properly. In this paper, we propose the genetic operators with the hybrid function of the average Hamming distance and the fitness value to maintain the diversity of the GA's population for escaping from the premature convergence. Results of simulation studies verified the effects of the mutation operator for maintaining diversity and the other operators for improving convergence properties as well as the feasibility of using proposed genetic operators on convergence properties to avoid premature convergence and convergence to local extremum.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1896-1897
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• 2011

본 논문에서는 동적환경의 잠재적 위험 정의와 안전한 전역경로 계획 알고리즘을 제안 하였다. 대부분의 전역경로계획 연구는 시간과 거리의 비용을 최적화 시키는데 집중하고 있다. 하지만 동적환경으로 우리 주변에 많은 위험요소가 작용하고 있다. 본 논문에서 안전한 자율주행을 위한 경로계획방법으로 위험지역에 의해 정의 된 반발력과 S*알고리즘을 이용하여 안전하고 빠른 최적의 경로계획을 이루었다.

• 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.