• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.12C
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• pp.1082-1087
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• 2008

Maximum Likelihood (ML) detection is well known to exhibit better bit-error-rate (BER) than many other detectors for multiple-input multiple-output (MIMO) channel. However, ML detection has been shown a difficult problem due to its NP-hard problem. It means that there is no known algorithm which can find the optimal solution in polynomial-time. In this paper, Semi-Definite relaxation (SDR) is iteratively applied to ML detection problem. The probability distribution can be obtained by survival eigenvector out of the dominant eigenvalue term of the optimal solution. The probability distribution which is yielded by SDR is recurred to the received signal. Our approach can reach to nearly ML performance.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.162-173
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• 1993

항공기 운항계획은 항공사의 계획업무 중 핵심적인 문제로 운항편수와 항공기 출발시간 그리고 운항할 항공기의 기종을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 이익을 최대로 하는 운항계획을 수립하기 위한 새로운 최적해법을 제안한다. 일반적으로 항공기 운항계획은 대규모의 정수 선형계획 문제이기 때문에 기존의 정수 최적해법으로 최적해를 계산하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 모든 결정변수를 사용하지 않고 필요에 따라 일부분의 결정변수만을 생성하여 선형 최적해를 계산하는 열 생성 최적해법을 제안한다. 이 해법을 이용하여 대규모 정수계획인 운항계획의 최적해를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 해법을 제안한다. 실제 항공기 운항계획에 본 연구에서 제안하는 최적해법을 적용한 결과를 보여 그 효율성이 월등함을 보인다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.7
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• pp.647-654
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• 2007

A Discrete continuation Method/homotopy approaches are studied for energy/fuel optimal low thrust Earth escape trajectory by solving a two point boundary value problem(TPBVP). Recently, maneuvers using low thrust propulsion system have been identified as emerging technologies. The low thruster is considered as the main actuator for orbit maneuvers. The cost function consists of a energy/fuel consumption function, and constraints are position and velocity vectors at the terminal escape point. Solving the minimum energy/fuel problem directly is not an easy task, so we adopt the homotopy analysis. Using a solution of the minimum energy, which is solved by discrete continuation method, we obtain the solution of the minimum fuel problem.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.1
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• pp.153-162
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• 2013

This paper proposes the most simple method for optimal solution of the transshipment problem. Usually the transshipment problem is solved by direct linear programming or TSM (Transportation Simplex Method). The method using TSM has two steps. First it is to get a initial solution using NCM, LCM, or VAM, second to refine the initial solution using MOD or SSM. However the steps is complex and difficult. The proposed method applies the method that transforms transshipment problem to transportation problem. In the proposed method it simply selects the minimum cost of rows about transportation problem, and then it applies the method that assigns a transported volume as an ascending sort of the costs of rows about the selected costs. Our method makes to be very fast got the initial value. Also we uses the method that controls assignment volume, if a heavy item of cost is assigned to a transported volume and it has a condition to be able to transform to more lower cost. The proposed algorithm simply got the optimal solution with applying to 11 transshipment problem.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.44 no.7
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• pp.620-628
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• 2016

The homotopy algorithm provides a robust method for determining optimal control, in some cases the global minimum solution, as a continuation parameter is varied gradually to regulate the contributions of the nonlinear terms. In this paper, the Successive Backward Sweep (SBS) method, which is insensitive to initial guess, augmented with a homotopy algorithm is suggested. This approach is effective for highly nonlinear problems such as low-thrust trajectory optimization. Often, these highly nonlinear problems have multiple local minima. In this case, the SBS-homotopy method enables one to steadily seek a global minimum.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.78-80
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• 2000

클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.16-23
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• 1994

본 고에서는 형상최적설계에 대한 기초이론이 소개되었다. 재료도함수와 변분법 및 보조변수법에 기초한 형상설계민감도해석 절차는 까다로우며 함수론 등 많은 수학적인 배경을 필요로 한다. 설계민감도가 구해지면 이 정보를 필요로 하는 최적화 알고리즘을 사용하여 형상에 대한 최적해를 구할 수 있으며 그 과정은 재래식 최적설계시와 같다. 구조물 형상최적설게에 있어 형상(영역)변화의 효과는 대부분 경계에서 수직이동의 형태로 나타난다. 따라서 경계면에서 변위나 응력값 등에 대한 정확한 수치해는 성공적인 형상최적화의 중요한 관건이 된다. 따라서 구조해석을 위한 정확한 유한요소해석방법과 형상함수 그리고 경계를 나타내는 적절한 함수들을 지속적으로 개선할 필요가 있다. 반복설계과정 중에서 영역과 경계가 계속 바뀌므로 설계민감도 수치해의 정확도를 높이기 위해 경계요소법과 유한요소법에 기초를 둔 영역법 등을 사용하기도 한다.

• ETRI Journal
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• v.5 no.3
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• pp.3-8
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• 1983

In the area of computer network planning, a location-allocation-size problem is involved. Since multi-facility location-allocation-size problems are very complex in formulating a mathematical model, it is a usual practise to adopt alternative approaches, which give no optimal results, instead of the optimal solution by mathematical approach. In this article, however, an attempt is made to formulate a mathematical model for the decision making problem of computer network design.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.104-107
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• 2007

다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모텔에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA:Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.869-874
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• 2007

In searching for solutions to multiobjective optimization problem, we find that there is no single optimal solution but rather a set of solutions known as 'Pareto optimal set'. To find approximation of ideal pareto optimal set, search capability of diverse individuals at population space can determine the performance of evolutionary algorithms. This paper propose the method to maintain population diversify and to find non-dominated alternatives in Game model based Co-Evolutionary Algorithm.