• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.487-492
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• 2010

그래프에서 k-서로소인 경로 커버는 정점 집합을 커버하면서 정점이 서로소인 .개의 경로들의 집합으로 정의하고, 이때 각 경로는 주어진 소스와 싱크를 잇는다. 각 소스와 싱크에 요구(demand)라고 부르는 양의 정수가 주어질 때, 요구가 d인 각 소스나 싱크가 d개의 경로에 포함되는 일반-요구 k-서로소인 경로 커버(general-demand k-disjoint path cover)를 정의할 수 있다. 이것은 일대일, 일대다, 그리고 비쌍형 다대다 서로소인 경로 커버를 일반화한 것이다. 이 논문에서는 일반-요구 k-서로소인 경로 커버 문제가 비쌍형 k-서로소인 경로 커버 문제로 변환될 수 있음을 보인다. 더구나 소스가 하나인 경우를 단일-소스 k-서로소인 경로 커버(single-source k-disjoint path cover)라고 부르는데, 이것은 일대다 k-서로소인 경로 커버 문제로 변환된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1531-1536
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• 2022

This paper considers a problem to find a set of intervals containing all the points for the given n points and m intervals on a line, This is a special case of the set cover problem, well known as an NP-hard problem. As optimization criteria of the problem, there are minimizing the number of intervals to cover the points, maximizing the number of points each of which is covered by exactly one interval, and so on. In this paper, the intervals have weights and the sum of weights of intervals to cover a point is defined as a membership of the point. We will study the problem to find an interval cover minimizing the maximum of memberships of points. Using the dynamic programming method, we provide an O(m²)-time algorithm to improve the time complexity O(nm log n) given in the previous work.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.1
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• pp.35-42
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• 2009

This paper proposes a new coverage algorithm for intelligent robot. Many algorithms for improving the performance of coverage have been focused on minimizing the total coverage completion time. However, if one does not have enough time to finish the whole coverage, the optimal path could be different. To tackle this problem, we propose a new coverage algorithm, which we call MaxCoverage algorithm, for covering maximal area within the deadline. The MaxCoverage algorithm decides the navigation flow by greedy algorithm for Set Covering Problem. The experimental results show that the MaxCoverage algorithm performs better than other algorithms for random deadlines.

• Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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• v.23 no.3
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• pp.177-183
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• 2013

Objectives: 본 연구는 호흡보호구의 밀착도의 척도인 밀착계수 (FF)를 이용하여마스크에 마스크 커버를 씌웠을 때 호흡보호구의 밀착에 어떠한 영향을 미치는지 평가하고자 하였다. Methods: 3개 회사의 호흡보호구 (1개 1/4형, 2개 반면형)를 선정하여25의 피검자 (남자 16, 여자 9)에게 마스크 커버를 씌우지 않은 마스크와 씌운 마스크를 착용하게 하고 정량적인 밀착도 검사 (QNFT)를 실시하여 밀착계수 (FF)를 측정하였다. 동일한 조건에서 각 피검자에게 3번의 QNFT를 실시였으므로 한 마스크 당 씌운 것 75회, 씌우지 않은 것 75회, 150회를 시행하여 비교하였고 3개 마스크에 총 450회를 시행하였다. Results: 마스크 A (반면형)는 예상과는 다르게 마스크 커버가 있는 경우가 없는 경우보다 FF값이 더 높게 나왔으며 (p<0.05), 마스크 B (1/4형)와 마스크 C (반면형)은 마스크 커버가 없는 경우가 있는 경우보다 FF가 높게 나왔다. 마스크 B는 마스크 커버와 관계없이 FF가 너무 낮아 밀착에 문제가 있다고 판단되었으며 반대로 마스크 C는 마스크 커버에 영향을 받았으나 FF가 매우 높게 나와 밀착에는 큰 문제가 없다고 판단되었다. Conclusions: 본 연구 결과는 마스크에 자신의 마스크 커버를 씌울 경우 밀착에 큰 영향은 없는 것으로 나타났으나 FF만 가지고 실험했기 때문에 제한적이며 실제 작업현장에서 밀착도에 영향을 주지 않는지를 결정하기 위해서는 작업장보호계수 (WPF)를 이용한 보다 많은 연구가 필요하다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.11
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• pp.463-468
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• 2017

To sense a wide area with mobile nodes, the uniformity of node deployment is a very important issue. In this paper, we consider the coverage problem to sense big data in sparse mobile ad hoc networks. In most existing works on the coverage problem, it has been assumed that the number of nodes is large enough to cover the area in the network. However, the coverage problem in sparse mobile ad hoc networks differs in the sense that a long-distance between nodes should be formed to avoid the overlapping coverage areas. We formulate the sensor coverage problem in sparse mobile ad hoc networks and provide the solution to the problem by a self-organized approach without a central authority. The experimental results show that our approach is more efficient than the existing ones, subject to both of coverage areas and energy consumption.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.605-610
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• 2007

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.485-488
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• 2011

무선 센서 네트워크에는 한정된 배터리 자원과 네트워크의 라이프타임(lifetime)으로 인해 멀티레벨 커버리지 문제가 이슈가 되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구에서는 멀티레벨 커버리지 문제를 해결할 때 센싱 범위는 고정적이며 변경할 수 없음을 가정하고 있으며, 이로 인해 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계에 대해서 고려하고 않고 있다. 본 연구에서는 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계를 이용하여 유동 센싱 범위(DSR, Dynamic Sensing Range) 배치에 대하여 연구하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.406-412
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• 2010

In this paper, we formally define the problem of maximizing the coverage of sensor deployment, which is the optimization problem appeared in real-world sensor deployment, and analyze the properties of its solution space. To solve the problem, we proposed novel genetic algorithms, and we could show their superiority through experiments. When applying genetic algorithms to maximum coverage sensor deployment, the most important issue is how we evaluate the given sensor deployment efficiently. We could resolve the difficulty by using Monte Carlo method. By regulating the number of generated samples in the Monte Carlo evaluation of genetic algorithms, we could also reduce the computing time significantly without loss of solution quality.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.129-136
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• 2003

설비입지문제는 고객에게 좋은 서비스를 제공하면서 전체 비용을 최소화하는 의사결정을 요구한다. 본 논문은 제한된 총 투자 비용 하에서 최대의 서비스 수준을 달성하기 위하여 고정비를 가지는 설비의 입지를 결정하는 문제에 관한 것이다. 이 문제에 대해 수리 모형을 제시하고, 라그랑지안 기법을 이용한 발견적 기법을 통하여 해를 구하였다. 문제의 상한(Upper Bound)은 서브그래디언트(Subgradient) 최적화 기법을 사용하여 구하였고, 하한(Lower Bound)을 구하기 위하여 커팅(Cutting) 알고리즘이라는 새로운 기법을 개발하여 적용하였다. 임의로 생성된 데이터를 이용하여 비용과 커버 가능거리라는 두 가지 관점에서 실험을 하고 제안된 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다.

• 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.