본 논문은 목적 상태를 구성하는 부분목적들 사이의 선취관계를 이요하는 새로운 탐색방법을 제안한다.제안된 방법은 기존의 인공지능 탐색 방법에 부분 목적들간의 선취관계를 이용하여 분지인수(branching factor)와 탐색 공간의 깊이를 줄이고,직접 성취 가능한 극대 부분 목적과 필연적인 작업들을 즉시 실행하는 전략을 사용하여 효율성을 더육 제고 시킨다. 이러한 전략을 사용하는 제안된 알고리즘의 효율성을 이론적으로 보일 뿐 아니라,점증깊이 우선 탐색(DFID:Depth-First Iterative Deepening Search)방법과 IDA(Iteratice Deepening A)알고리즘에 제안도니 방법을 적용하여 얻은 변형된 탐색 알고리즘을 이용하는 로봇 계획 시스템을 구현하여 제안된 전략의 효율성을 실험적으로도 보인다.
3GPP에서 광대역 음성부호화 알고리즘으로 채택한 AMR-WB 부호화기는 8개의 모드로 동작되고 전송률을 23.85 kbps 까지 높임에 따라 음성부호화기 프로그램 및 데이터 메모리 크기가 매우 크게 증가되었으며, 합성필터의 입력신호인 고정 코드북의 펄스 수가 기존의 협대역 AMR 부호화기 보다 5배 이상 증가함으로써 코드북 검색에 많은 계산량을 요구하고 있다. AMR-WB는 적당한 계산량에서 비교적 좋은 음질을 유지하기 위한 방법으로 depth-first 트리 검색 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 여기코드북 검색시 레퍼런스 벡터를 중심으로 적당한 계산량을 갖는 검색 방법으로 검색시 기준이 되는 레퍼런스 벡터를 좀더 정확하게 예측하여 성능 향상을 하였으며, 펄스위치 재검색 알고리즘을 적용하여 depth-first 트리 검색방법의 문제점을 개선시켜 1/2 이상의 계산량을 줄이면서 같은 성능을 유지하는 AMR-WB 여기코드북 검색기를 설계하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.843-859
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2024
The university course scheduling problem (UCSP) aims at optimally arranging courses to corresponding rooms, faculties, students, and timeslots with constraints. Previously, the university staff solved this thorny problem by hand, which is very time-consuming and makes it easy to fall into chaos. Even some meta-heuristic algorithms are proposed to solve UCSP automatically, while most only utilize one single algorithm, so the scheduling results still need improvement. Besides, they lack an in-depth analysis of the inner algorithms. Therefore, this paper presents a novel and practical approach based on Tabu search and simulated annealing algorithms for solving USCP. Firstly, the initial solution of the UCSP instance is generated by one construction heuristic algorithm, the first fit algorithm. Secondly, we defined one union move selector to control the moves and provide diverse solutions from initial solutions, consisting of two changing move selectors. Thirdly, Tabu search and simulated annealing (SA) are combined to filter out unacceptable moves in a parallel mode. Then, the acceptable moves are selected by one adaptive decision algorithm, which is used as the next step to construct the final solving path. Benefits from the excellent design of the union move selector, parallel tabu search and SA, and adaptive decision algorithm, the proposed method could effectively solve UCSP since it fully uses Tabu and SA. We designed and tested the proposed algorithm in one real-world (PKNU-UCSP) and ten random UCSP instances. The experimental results confirmed its effectiveness. Besides, the in-depth analysis confirmed each component's effectiveness for solving UCSP.
Purpose - To examine the influence of mobile visual search as a strategic technology service on consumer perceived economic value and customer commitments, which in turn affect consumer's usage intention of mobile visual search. This study also explores the moderating effect of different levels of consumer online shopping orientation. Design/methodology/approach - One-by-one open-ended in-depth interview was first undertaken to 15 Korean consumers to figure the features of mobile visual search. Then a conceptual model was built to verify the hypotheses that indicate the impact of mobile visual search on consumer perceived economic value and customer commitment, which further influence consumer's usage intention. Findings - The results show Convenience, Information quality, Personalization, Text-free search interface design and Visual communication of mobile visual search positively influence consumer perceived economic value and customer commitment and in turn positively affect consumer's usage intention. Moreover, the different levels of consumer online shopping orientation also found to have different effects on consumers' perception and behavior of using mobile visual search in online fashion shopping. Research implications or Originality - The present study verified that mobile visual search is a service tool that consumers want to use in the online fashion shopping journey since it provides economic benefits.
원 상에 n개의 점들의 쌍 (a,b)이 존재할 때, 두 점 a와 b를 연결하는 직선 선분을 코드라고 한다. 이러한 n개의 코드들은 새로운 그래프 G를 정의한다. 각 코드는 G의 한 정점을 정의하고 두 코드가 교차하는 경우에 대응되는 정점들 간에 간선을 연결한다. 이렇게 만들어진 그래프 G를 원 그래프라고 부른다. 본 논문에서는 원 그래프에서 연결 요소를 찾는 문제를 다룬다. 연결 요소란 그래프 G의 부분 그래프 H로서 H안의 임의의 두 정점 간에 경로가 존재한다는 조건을 만족하는 최대 부분 그래프이다. 그래프 G가 인접 행렬로 주어지는 경우, 연결 요소를 찾는 문제는 깊이 우선 탐색 또는 너비 우선 탐색을 통해서 해결할 수 있다. 하지만 원 그래프의 경우에 코드들을 정의하는 n개의 점들의 쌍 정보만 입력으로 주어질 때, 인접 행렬을 구하는데 ${\Omega}(n^2)$ 시간이 소요됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 인접 행렬을 만들지 않고 원 그래프의 연결 요소를 $O(n{\log}^2n)$시간에 찾는 알고리즘을 고안한다.
El-Ghoul, Sally;Hussein, Ashraf S.;Wahab, M. S. Abdel;Witkowski, U.;Ruckert, U.
Journal of Computing Science and Engineering
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제2권4호
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pp.321-338
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2008
This paper presents a Modified Multiple Depth First Search algorithm for the exploration of the indoor environments occupied with obstacles in random distribution. The proposed algorithm was designed and implemented to employ one or a team of Khepera II mini robots for the exploration process. In case of multi-robots, the BlueCore2 External Bluetooth module was used to establish wireless networks with one master robot and one up to three slaves. Messages are sent and received via the module's Universal Asynchronous Receiver/Transmitter (UART) interface. Real exploration experiments were performed using locally developed teleworkbench with various autonomy features. In addition, computer simulation tool was also developed to simulate the exploration experiments with one master robot and one up to ten slaves. Computer simulations were in good agreement with the real experiments for the considered cases of one to one up to three networks. Results of the MMDFS for single robot exhibited 46% reduction in the needed number of steps for exploring environments with obstacles in comparison with other algorithms, namely the Ants algorithm and the original MDFS algorithm. This reduction reaches 71% whenever exploring open areas. Finally, results performed using multi-robots exhibited more reduction in the needed number of exploration steps.
곡면간의 교차계산은 부울연산(Boolean operations)과 조각된 곡면들을 지원하기위한 기하 모델링과 솔리드에서 사용되는 기본적인 기하학 연산이다. 본 논문에서는 두 정규화된 곡면의 교차곡선을 따라 추적하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그러므로 본 논문에서는 계산상의 간소화와 2차 연속성을 나타낸다. 따라서, 교차 곡선의 한 점이 주어지면 이 점을 초기점으로 하여 교차 곡선의 전체 곡선을 추적한다. 그리고 각각의 교선들의 초기점들은 쿼드트리에서 DFS(Depth First Search) 기법으로 검색되고 교선은 연속적인 형태로 자연스럽게 표현된다.
Robots, games and life applications have been developed while computer areas are developed. Moreover, various applications have been utilized for various users including the early childhood. Recently, smart phones have been dramatically used by various users including early childhood. Many applications need to find a path from a starting point to destinations. For example, without using real maps, users can find the direct paths for the destinations in realtime. Specifically, path exploration in game programs is so important to have accurate results. Nowadays, with these techniques, diverse applications for educations of early childhood have been developed. To deal with the functions, necessity of efficient path search programs with high accuracy becomes much higher. In this paper, we design and develop a friendly maze program for early childhood based on a path searching algorithm. Basically, the path of lineal distance from a starting location to destination is considered. Moreover, weight values are calculated by considering heuristic weighted h(x). In our approach, A* algorithm searches the path considering weight values. Moreover, we utilize depth first search approach instead of breadth first search in order to reduce the search space. so it is proper to use A* algorithm in finding efficient paths although it is not optimized paths.
무선랜은 무선으로 근거리 단말들을 연결하는 통신 기술로, 일반적인 무선랜의 구성은 하나의 AP와 하나 이상의 단말 기기가 BSS를 구성한다. 무선랜 서비스 영역에서 AP와 거리가 가까운 단말은 고속의 데이터 전송률을 보장받을 수 있지만 AP에서 거리가 멀리 떨어진 단만은 신호의 세기가 약해지므로 고속데이터 전송률의 보장을 받을 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 단말 중 일부를 중계 단말로 이용함으로써 그룹화를 통해 고속데이터 전송을 가능하게 하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 무선 단말의 그룹화를 위해 제안한 깊이우선탐색 알고리즘과 넓이우선탐색 알고리즘을 비교, 분석하였다. 그 결과 넓이우선탐색 알고리즘이 무선 단말을 위한 그룹화에 보다 효과적인 알고리즘임을 보였다.
In this paper we present an efficient parallel simulation algorithm in recursive feedforward network(RFN) which can reduce the simulation delay while decreasing the number of null messages compared to the previous result. As a preprocessing step, we first determine the group and type of each oupput channel for the nodes using DFS(Depth First Search) algorithm, and show that the number of null messages as well as the simulation scheme. By the new scheme we decide if null messages are sent to the output channels or not according to the group to which it belongs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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