• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권4호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Adaptive Decision 알고리즘에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리즘을 먼저 비교?분석하였다. 기존 알고리즘은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Adaptive Decision 알고리즘은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 호출에 응답한 모든 태그의 ID 비트 별 '1'의 개수를 계산하고, 개수가 작은 그룹의 태그를 우선적으로 식별한다. 각 태그 ID 비트의 '1'의 개수는 리더의 메모리에 저장하고, 식별된 태그 ID 비트의 ‘1’의 개수를 감산한다. 이와 같은 과정을 반복함으로써 인식범위 내의 모든 태그를 식별한다. 논문에서 제안한 능동적인 태그 선택기준과 간단한 가감 과정을 통해 불필요한 탐색횟수를 줄 일 수 있다. 알고리즘의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리즘과 비교하여 Adaptive Decision 알고리즘의 반복횟수가 16.8% 감소되었고, 전송 데이터 량도 ¼배 감소된 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.21-31
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• 2015

현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.

• 전기학회논문지
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• 제56권8호
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• pp.1382-1389
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• 2007

This paper presents a new approach for solving the problem of maintenance scheduling of generating units using a binary particle swarm optimization (BPSO). In this paper, we find the optimal solution of the maintenance scheduling of generating units within a specific time horizon using a binary particle swarm optimization algorithm, which is the discrete version of a conventional particle swarm optimization. It is shown that the BPSO method proposed in this paper is effective in obtaining feasible solutions in the maintenance scheduling of generating unit. IEEE reliability test systems(1996) including 32-generators are selected as a sample system for the application of the proposed algorithm. From the result, we can conclude that the BPSO can find the optimal solution of the maintenance scheduling of the generating unit with the desirable degree of accuracy and computation time, compared to other heuristic search algorithm such as genetic algorithms. It is also envisaged that BPSO can be easily implemented for similar optimizations and scheduling problems in power system problems to obtain better solutions and improve convergence performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4B호
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• pp.403-418
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• 2009

IPv6는 32 비트를 갖는 IPv4의 주소 공간 부족 문제를 해결하기 위하여 제안된 새로운 IP주소 체계로서 128비트를 갖는다. 그러므로 IPv6의 라우팅 테이블을 트라이 구조에 저장한다고 가정할 때, IPv4에 비해 매우 많은 레벨이 존재하게 된다. 따라서 IPv6 주소 검색을 위해서는 트라이 레벨에 따른 선형 검색보다 레벨에 따른 이진 검색 구조가 적합하며, 검색 성능이 더 우수하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 IPv6를 위한 트라이 레벨에 따른 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다 본 논문에서 제안하는 구조는 레벨에 따른 이진 검색의 수행 시 통합 블룸 필터를 사용하여 노드가 존재하지 않는 레벨을 미리 걸러주는 방법을 통하여 외부 메모리 접근 횟수를 줄인다. 실제 라우터에서 사용하는 IPv6 라우팅 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 1096개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 $1{\sim}3$의 메모리 접근을 통하여 IPv6 주소 검색이 가능함을 보았다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권12호
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• pp.95-105
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• 1996

This paper presents structure optimization of a feedforward neural netowrk controller using the genetic algorithm. It is important to design the neural network with minimum structure for fast response and learning. To minimize the structure of the feedforward neural network, a genralization of multilayer neural netowrks, the genetic algorithm uses binary coding for the structure and floating-point coding for weights. Local search with an on-line learnign algorithm enhances the search performance and reduce the time for global search of the genetic algorithm. The relative fitness defined as the multiplication of the error and node functions prevents from premature convergence. The feedforward neural controller of smaller size outperformed conventional multilayer perceptron network controller.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1995년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.187-194
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• 1995

Traditional genetic algorithms(GA) have mostly used binary code for representing design variable. The binary code GA has many difficulties to solve optimization problems with continuous design variables because of its targe computer core memory size, inefficiency of its computing time, and its bad performance on local search. In this paper, a real code GA is proposed for dealing with the above problems. So, new crossover and mutation processes of read code GA are developed to use continuous design variables directly. The results of real code GA are compared with those of binary code GA for several single and multiple objective optimization problems. As results of comparisons, it is found that the performance of the real code GA is better than that of the binary code GA, and concluded that the rent code GA developed here can be used for the general optimization problem.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2142-2148
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• 2015

This paper proposes novel real-time footstep planning and following methods for the navigation of humanoid robots. A footstep command is defined by a walking direction and step lengths for footstep planning. The walking direction is determined by a uni-vector field navigation method, and the allowable yawing range caused by hardware limitation is considered. The lateral step length is determined to avoid collisions between the two legs while walking. The sagittal step length is modified by a binary search algorithm when collision occurs between the robot body and obstacles in a narrow space. If the robot body still collides with obstacles despite the modification of the sagittal step length, the lateral step length is shifted at the next footstep. For footstep following, a walking pattern generator based on a 3-D linear inverted pendulum model is utilized, which can generate modifiable walking patterns using the zero-moment point variation scheme. Therefore, it enables a humanoid robot to follow the footstep command planned for each footstep. The effectiveness of the proposed method is verified through simulation and experiment.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.285-289
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• 2005

In recent years, RFID is widely used in industrial applications including factory, material flow, logistics and defense areas. In this paper, we developed a RFID baseband system with ASK modulation and convolutional channel code. A commercial ASK RF module is used its frequency range in $350{\sim}351$MHz and power is 10mW and the convolution code is constraint length k=3 and rate R=1/2 The performance is measured implemented the binary search algorithm as anti-collision method and we show the wave shapes whit collision occurrence.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제9권4호
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• pp.35-46
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• 2005

The performance of optimisation methods, based on penalty functions, is highly problem- dependent and many methods require additional tuning of some variables. This additional tuning is the influences of penalty coefficient, which depend strongly on the degree of constraint violation. Moreover, Binary-coded Genetic Algorithm (BGA) meets certain difficulties when dealing with continuous and/or discrete search spaces with large dimensions. With the above reasons, Real-coded Micro-Genetic Algorithm (R$\mu$GA) is proposed to find the global optimum of continuous and/or discrete nonlinear constrained engineering problems without handling any of penalty functions. R$\mu$GA can help in avoiding the premature convergence and search for global solution-spaces, because of its wide spread applicability, global perspective and inherent parallelism. The proposed R$\mu$GA approach has been demonstrated by solving three different engineering design problems. From the simulation results, it has been concluded that R$\mu$GA is an effective global optimisation tool for solving continuous and/or discrete nonlinear constrained real­world optimisation problems.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.647-656
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• 2011

1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.