• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.5
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• pp.163-171
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• 2013

This paper proposes an algorithm that seeks the optimal solution for an assignment problem through a simplified process. Generally it is Hungarian algorithm that is prevalently used to solve a given assignment problem. The proposed algorithm reduces 4 steps Hungarian algorithm into 2 steps. Firstly, the algorithm selects the minimum cost from a matrix and deletes the rest of the rows and columns. Secondly, it improves on the solution through reassignment process. For 27 balanced assignment problems and 7 unbalanced problems, the proposed algorithm has successfully yielded the optimal solution, which Genetic algorithm has failed. This algorithm is thus found to be an appropriate replacement of Hungarian algorithm.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.2
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• pp.221-227
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• 2019

It has long been known that weapon target assignment (WTA) problem is NP-hard. Nonetheless, an exact solution can be found using Brute-Force or branch-and bound method which utilize approximation. Many heuristic algorithms, genetic algorithm particle swarm optimization, etc., have been proposed which provide near-optimal solutions in polynomial time. This paper suggests polynomial time algorithm that can be obtain the optimal solution of WTA problem for the number of total weapons k, the number of weapon types m, and the number of targets n. This algorithm performs k times for O(mn) so the algorithm complexity is O(kmn). The proposed algorithm can be minimize the number of trials than brute-force method and can be obtain the optimal solution.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.361-365
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.8 no.4
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• pp.153-163
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• 2004

The main objective of this study is to develop a multi-objective fuzzy optimum design program of steel structures and to verify that the multi-objective fuzzy optimum design is more reasonable than the single objective optimum design in real structural design. In the optimization formulation, the objective functions are both total weight and deflection. The design constraints are derived from the ultimate strength of service ability requirement of AISC-LRFD specification. The structural analysis was performed by the finite element method and also considered geometric non-linearity. The different importance of optimum criteria were reflected with two weighting methods ; membership weighting method and objective weighting method. Thus, designers could choose rational optimum solution of structures with application of two weighting methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.209-209
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• 2015

상수도 관망은 대표적인 사회기반시설로 수원으로부터 수용가에 이르기까지 안정적으로 유량을 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 요구되는 절점의 수압, 관로의 유속 등 수리학적 제약조건을 만족시키는 범위 안에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻어내는 것을 목표로 시작하였다. 하지만 비용만을 고려한 과거의 상수도 관망 최적설계는 미래의 불확실한 조건에 매우 취약하고, 사용자의 다양한 요구를 충족시키지 못한다. 이 때문에 현대의 상수도 관망의 설계시 다양한 설계인자의 고려와 함께 효율적인 최적설계기법 적용의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 상수도 관망 최적설계에 다양한 설계인자를 동시에 고려하기 위해 다목적 최적 설계기법인 Multi-objective Harmony Search 알고리즘을 적용하였다. 또한 다목적 최적설계의 효율성 증대를 위하여 매개변수 자동보정 기법 중 하나인 Parameter-Setting-Free (PSF) 기법(Geem and Sim, 2010)을 사용하였다. PSF 기법은 최적화 알고리즘의 매개변수 설정의 번거로움을 없애고, 반복수행을 통한 해 탐색이 진행됨에 따라 가장 효율적으로 작용하는 매개변수를 자동으로 설정하여 탐색효율을 강화하도록 고안된 기법이다. 본 연구에서는 제안된 기법을 실제 상수도관망의 최적설계에 적용하였고 그 결과를 분석하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 관망의 비용을 포함한 다양한 설계인자를 동시에 만족시키는 최적설계안을 효과적으로 도출 할 수 있었으며, 매개변수 자동보정 기법의 적용을 통해 해 탐색의 효율성과 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.3D
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• pp.361-366
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• 2006

It is widely known that the dynamic optimal path algorithm, adopting real-time path finding, can be supporting an optimal route with which users are satisfied economically and accurately. However, this system has to search optimal routes frequently for updating them. The proposed concept of optimizing search area lets it reach heuristic optimal path rapidly and efficiently. Since optimal path should be increased in proportion to an distance between origin and destination, tremendous calculating time and highly efficient computers are required for searching long distance journey. In this paper, as a result of which the concepts of partial solution and representative path are suggested. It was possible to find an optimal route by decreasing a half area in comparison with the previous method. Furthermore, as the size of the searching area is uniform, comparatively low efficient computer is required for long distance trip.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.311-312
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• 2006

본 논문에서는 선로 전력조류제약을 고려한 경제급전(SCED : Security-Constrained economic dispatch)에 내점 선형계획법을 이용하여 최적해를 구하는 문제를 다룬다. 최적전력조류(Optimal Power Flow)식으로부터 선로의 유효전력만을 근사화하여 선로 전력조류 제약을 고려할 경제급전(SCED)의 식을 정식화한다. 선형계획법을 적용하여 최적해를 구하기 위해서 발전기출력과 유효전력, 부하, 손실과의 관계를 이용하여 경제급전의 식을 선형화 하는 알고리즘을 제시한다. 선형화 알고리즘은 목적함수로 계통 발전기의 총 연료비를 취하고 전력수급평형식으로 발전기출력증분에 대한 선로의 증분손실계수를 이용하며, 선로의 제약조건은 일반화발전 분배계수(GGDF : Generalized Generation Distribution Factor)를 이용하여 선형화한다. 최적화 기법으로서 내점법(Interior Point Method)을 적용하고자 하며 사례연구를 통하여 선형계획법 중 가장 많이 사용하는 심플렉스(Simplex)법과의 수렴특성을 비교하여 내점 법의 효용성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.280-283
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• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.79-86
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• 1989

This paper concentrates on the development of simplified and effective algorithm for optimum reinforced concrete(RC) member design. After constructing the data base of predetermined RC sections which are arranged in the order of increasing resistant capacity, the relationship between the section identification numbers and resistant capacities of sections is estabilished by regression and it can be used to obtain the initial solution(section) which satisfies the design constraints imposed. Assuming that there exists the optimum solution. The optimization of the entire structure is accomplished through the individual mumber optimization.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.6
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• pp.37-45
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• 2013

In the absence of a single deterministic rule for the channel assignment problems, heuristic algorithms are predominantly employed to partly solve the problems. This paper thus proposes deterministic rules for the channel assignment problems. These deterministic rules have successfully yielded the optimal solution when applied to the Philadelphia's 9 case examples.