• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.12C
• /
• pp.208-217
• /
• 2001

In mobile Internet environment, providing multicast requires much more complex mechanism comparing with the unicast Mobile IP routing protocol. This is because multicast datagrams are sent to a group address that do not belong to a specific network. The IETF Mobile IP suggested two approaches for mobile multicasting, namely remote subscription and hi-directional tunneling. In remote subscription, a mobile node may join a group via a local multicast router on the visited subnet. Therefore remote subscription may cause much datagram loss while reconstructing the delivery tee. In bi-directional tunneling, a mobile node may join a group via a hi-directional tunnel to its home agent. Bi-directional tunneling may suffer from inefficient routing. In this paper, we proposed a new mobile multicasting protocol, Mobile If Multicast using Local Broadcast(MIMLB) which can receive multicast datagrams as fast as possible and optimize routing path for multicast delivery. The MIMLB protocol uses hi-directional tunneling to receive multicast datagrams. And the MIMLB protocol can resolve datagram duplicated problem and optimize routing path by using local broadcast. Simulation results show that MIMLB reduces delivery path length and optimizes multicast routing path when a mobile nod? moves into a foreign network.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.28 no.5
• /
• pp.67-75
• /
• 2023

This paper deals with the operation of air taxis, which is one of the latest innovative technologies aimed at solving the issue of traffic congestion in cities. A key challenge for the successful introduction of the technology and efficient operation is a vertiport location problem. This paper employs a discrete choice model to calculate choice probabilities of transportation modes for each route, taking into account factors such as cost and travel time associated with different modes. Based on this probability, a mathematical formulation to maximize the utilization rate for air taxi is proposed. However, the proposed model is NP-hard, effective and efficient solution methodology is required. Compared to previous studies that simply proposed the optimization models, this study presents a solution methodology using the cross-entropy algorithm and confirms the effectiveness and efficiency of the algorith through numerical experiments. In addition to the academic excellence of the algorithm, it suggests that decision-making that considers actual data and air taxi utilization plans can increase the practial usability.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.310-310
• /
• 2017

홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.

• Journal of Information Management
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.98-117
• /
• 1985

At the present time, the role and importance of information retrieval has greatly increased for two main reasons: the coverage of the searchable collections is now extensive and collection size may exceed several million documents; further more, the search results can now be obtained more or less instantaneously using online procedures and computer terminal devices that provide interaction and communication between system and users. The large collection size make it plausible to the users that relevant information will in fact be retrieved as a result of a search operation, and the probability of obtaining the search output without delay creates a substantial user demand for the retrieval services.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.97-98
• /
• 2009

진화 전략은 생식, 돌연변이, 재조합과 같은 생물의 진화과정을 모델링하여 복잡한 문제를 해결하고자 하는 개체군 기반의 조합 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 데이터 집약적이며, 소요 시간이 오래 걸리는 진화 전략은 클라우드 컴퓨팅 하의 IT 서비스로서 적합한 대표적인 예이다. 이에 본 논문에서는 최근 분산 환경 하에서 병렬 처리 응용을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 프로그래밍 모델인 MapReduce 를 확장하여 진화 전략을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.489-490
• /
• 2023

기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.574-577
• /
• 2009

본 논문은 외판원 문제(TSP: Traveling Salesman Problem)를 이용하여 로봇중심의 FMC(Flexible Manufacturing Cell)에서 반송 로봇의 작업순서를 설계하는 방법을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 다수의 설비와 반송 로봇으로 구성된 대표적인 로봇 중심의 FMC를 가상으로 설계한 후, 실험계획법을 이용하여 다양한 조건에서의 주요 반응변수들의 인과관계를 규명하였다. 실험결과, 처리량, 반송로봇의가동률, 그리고 Buffer의 평균 대기 작업물의 수가 주요 반응변수들로 선정되었으며, 이를 기반으로 순서기반 조합최적화 문제인 TSP로 로봇 작업순서를 설계하였다. 제안한 방법과 기존의 방법을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 수행 한 결과 제안된 TSP 방법이 기존의 방법 보다 반송 로봇의 교착 (Deadlock) 상태를 방지하여 처리량 등 주요 반응변수들 모두를 향상 시키는 결과를 가져왔다. 더불어,이 방법은 본 연구에서 제시한 FMC 뿐 아니라 반도체나 LCD(Liquid Crystal Display) 생산 공정과 같이 반송 로봇에 의해 구성되어 있는 장치 산업분야에 적용가능하다는 측면에서 큰 효과가 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.11B no.2
• /
• pp.221-226
• /
• 2004

Ant Colony System(ACS) Algorithm is new meta-heuristic for hard combinational optimization problem. It is a population-based approach that uses exploitation of positive feedback as well as greedy search. Recently, various methods and solutions are proposed to solve optimal solution of graph coloring problem that assign to color for adjacency node($v_i, v_j$) that they has not same color. In this paper introducing ANTCOL Algorithm that is method to solve solution by Ant Colony System algorithm that is not method that it is known well as solution of existent graph coloring problem. After introducing ACS algorithm and Assignment Type Problem, show the wav how to apply ACS to solve ATP And compare graph coloring result and execution time when use existent generating functions(ANT_Random, ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF method) with ANT_XRLF method that use XRLF that apply Randomize to RLF to solve ANTCOL. Also compare graph coloring result and execution time when use method to add re-search to ANT_XRLF(ANT_XRLF_R) with existent generating functions.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.15 no.6
• /
• pp.730-735
• /
• 2005

Though Knapsack Problem appears to be simple, it is a NP-hard problem that is not solved in polynomial time as combinational optimization problems. To solve this problem, GA(Genetic Algorithms) was used in the past. However, there were difficulties in real experiments because the conventional method didn't reflect the precise characteristics of DNA. In this paper we proposed ACO (Algorithm for Code Optimization) that applies DNA coding method to DNA computing to solve problems of Knapsack Problem. ACO was applied to (0,1) Knapsack Problem; as a result, it reduced experimental errors as compared with conventional methods, and found accurate solutions more rapidly.