• 한국가스학회지
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 1997

다극 및 다목적함수 최적화 문제를 해결하기 위해서 유전 알고리듬을 이용한 일반적인 최적화 도구인 APROGA II가 개발되었다. 우선 다극 최적화를 위해서는 다중선택집합탐색 알고리듬을 이용하였다. 두 번째로 다목적함수의 최적화를 위해서는 파레토 우성 토너먼트와 공유개념을 이용한 선택방법과 선택집합을 이용한 연속적인 세대교체법을 이용하여 새로운 알고리듬을 제안하였다. 이들 알고리듬을 이용하여 3개의 탐색엔진(APROGA 탐색엔진, 다극 탐색엔진 그리고 다목적함수 탐색엔진)을 가지고, 이진 및 이산 변수를 다룰 수 있는 APROGA II 시스템이 개발되었다. 그리고 여러 가지 검토함수들과 사례연구들을 적용시켜서 다극 탐색엔진의 성공적인 적용성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5605-5623
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• 2016

We propose a face recognition method that utilizes the LCP face descriptor. The proposed method applies a LoG mask to extract a face contour response, and employs the LCP algorithm to produce a binary pattern representation that ensures high recognition performance even under the changes in illumination, noise, and aging. The proposed LCP algorithm produces excellent noise reduction and efficiency in removing unnecessary information from the face by extracting a face contour response using the LoG mask, whose behavior is similar to the human eye. Majority of reported algorithms search for face contour response information. On the other hand, our proposed LCP algorithm produces results expressing major facial information by applying the threshold to the search area with only 8 bits. However, the LCP algorithm produces results that express major facial information with only 8-bits by applying a threshold value to the search area. Therefore, compared to previous approaches, the LCP algorithm maintains a consistent accuracy under varying circumstances, and produces a high face recognition rate with a relatively small feature vector. The test results indicate that the LCP algorithm produces a higher facial recognition rate than the rate of human visual's recognition capability, and outperforms the existing methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.696-703
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• 2017

In this paper, we show how to design based on solving Sudoku problem that is one of the NP-complete problems like Go. We show how to use greedy method which can minimize depth based on tree expansion and how to apply heuristic algorithm for pruning unnecessary branches. As a result of measuring the performance of the proposed method for solving of Sudoku problems, this method can reduce the number of function call required for solving compared with the method of heuristic algorithm or recursive method, also this method is able to reduce the 46~64 depth rather than simply expanding the tree and is able to pruning unnecessary branches. Therefore, we could see that it can reduce the number of leaf nodes required for the calculation to 6 to 34.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.168-175
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• 2003

A new algorithm based on Genetic Algorithms is proposed f3r solving process optimization problems formulated in MINLP, GDP and hybrid MINLP/GDP. This work is focused especially on the design of the Genetic Algorithm suitable to handle disjunctive programming with the same level of MINLP handling capability. Hybridization with the Simulated Annealing is experimented and many heuristics are adopted. Real and binary coded Genetic Algorithm initiates the global search in the entire search space and at every stage Simulated Annealing makes the candidates to climb up the local hills. Multi-Niche Crowding method is adopted as the multimodal function optimization technique. and the adaptation of probabilistic parameters and dynamic penalty systems are also implemented. New strategies to take the logical variables and constraints into consideration are proposed, as well. Various test problems selected from many fields of process systems engineering are tried and satisfactory results are obtained.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2542-2547
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• 2005

In this paper, we propose a support vector machine (SVM) hyper and kernel parameter optimization method which is based on minimizing radius/margin bound which is a kind of estimation of leave-one-error. This method uses dynamic encoding algorithm for search (DEAS) and gradient information for better optimization performance. DEAS is a recently proposed optimization algorithm which is based on variable length binary encoding method. This method has less computation time than genetic algorithm (GA) based and grid search based methods and better performance on finding global optimal value than gradient based methods. It is very efficient in practical applications. Hand-written letter data of MNI steel are used to evaluate the performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.99-104
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• 2024

이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2^k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S^(k)_min=2^k-1+4+S^(k-1)_min+2S^(k-2)_min 이론을 증명하였으며, S⁽⁵⁾_min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.790-797
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• 2007

This paper proposes a new measure of cost function ruggedness in local optimization with DEAS. DEAS is a computational optimization method developed since 2002 and has been applied to various engineering fields with success. Since DEAS is a recent optimization method which is rarely introduced in Korean, this paper first provides a brief overview and description of DEAS. In minimizing cost function with this non-gradient method, information on function shape measured automatically will enhance search capability. Considering the search strategies of DEAS are well designed with binary matrix structures, analysis of search behaviors will produce beneficial shape information. This paper deals with a simple quadratic function contained with various magnitudes of noise, and DEAS finds local minimum yielding ruggedness measure of given cost function. The proposed shape information will be directly used in improving DEAS performance in future work.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10A호
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• pp.1507-1516
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• 1999

본 논문에서는 전력증폭기 선형화를 위한 Cartesian feedback 방식의 궤환 경로에서 발생하는 DC offset과 이득 및 위상 불일치를 자동적으로 보상하는 개선된 방식을 제안한다. Cartesian feedback에 의한 비선형 전력증폭기 왜곡성분의 감쇠 정도는 시스템 루프의 이득, 대역폭, 시간지연에 의해 결정된다고 알려져 있다. 그러나 궤환 경로 각 소자에서 발생하는 DC offset과 이득 및 위상의 불일치로 인하여 송신기의 출력신호에 원하지 않는 반송파 성분과 이미지 신호가 발생하여 궤환보상의 효과가 반감되는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 디지털 신호처리 시스템 구조에서 이진 검색 (binary search) 알고리즘을 이용하여 궤환 경로에서 발생하는 DC offset과 이득 및 위상 불일치를 자동적으로 보상하는 방식을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 방식의 성능을 분석한다. 모의실험에서 고려된 방식에 비하여 동일한 정도의 DC offset과 이득 및 위상 불일치의 보상에 걸리는 시간을 평균적으로 40% 단축할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.335-338
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• 2012

교통카드는 1996년 충전방식의 선불카드가 처음 사용되었고, 후불방식의 교통카드는 1998년 6월부터 도입되어 함께 사용되었다. 교통카드 사용할 수 있기 위해서는 사용자의 사용여부 및 각종 신상정보의 변경에 따라 결제방식이 변경되는 것에 대해 카드거래 승인시스템에 적절한 반영이 필요하다. 이를 위해 기존 서울교통시스템에서는 메모리 주소를 이용한 카드거래승인시스템을 이용하고 있으며 본 연구에서는 임베디드 교통카드단말기에서 사용 가능한 오프라인 카드거래 승인 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 카드 사용정보를 압축 저장하는 방식을 제안하고 있으며, 사용자 할인정보는 한 카드당 2bit의 공간을 차지하도록 설계 했다. 또한 검색알고리즘으로 이진탐색을 사용하여 기존에 비해 검색 속도가 향상 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.599-602
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• 2010

인터넷 검색 사이트는 사용자들이 검색한 단어들의 순위를 매기는 실시간 검색 순위 서비스를 제공하는데 검색되는 단어들의 순위를 매기기 위해서는 각 단어들의 분포도를 알 수 있는 어절 빈도 계산을 수행해야 한다. 어절 빈도는 BST(Binary Search Tree)를 수행하여 계산할 수 있는데, 사용자에 의하여 검색되는 단어들은 길이와 그 형태가 다양하여 빈도 계산시에 BST 의 깊이가 깊어져서 계산 시간이 오래 걸리게 된다. 본 논문에서는 문자 해시를 이용하여 깊이가 깊은 BST 의 탐색 속도를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 이 방법으로 빈도 계산 속도를 비교하였을 때 문자 해시의 범위에 의해 1KB 의 추가적인 기억공간의 사용하여 9.3%의 성능 개선 효과가 있었고, 해시 공간을 10KB 추가로 사용할 때는 24.3%, 236KB 일 때는 40.6%로의 효율로 BST 의 빈도 계산 속도를 향상 시킬 수 있었다.