• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.943-950
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• 2002

실시간 전략 게임은 인간 혹은 컴퓨터를 상대로 하는 게임 장르이다. 이것은 턴방식의 컴퓨터게임과는 게임 진행 방식이 상이하다. 체스와 같은 턴방식은 오직 한 명의 플레이어의 동작을 허용하지만 실시간 전략게임은 복수의 플레이어의 동시다발적인 동작을 허용한다. 따라서 실시간 전략게임에서는 게임 내 유닛들의 이동경로는 자원채취, 건물건설, 그리고 전투 프로세스들의 처리를 위한 충분한 시간을 확보하기 위해 신속히 계산되어야 한다. 경로계산에 필요한 메모리, 탐색공간, 유닛들의 반응속도를 향상시키려는 여러 접근방식들이 소개되고 있다. 현재의 경로계산 알고리즘들은 최상 경로계산에 치중한 나머지 실시간 전략게임에서의 계산 과부하 문제를 고려하고 있지 않다 .이런 점에서 본 논문은 탐색공간을 줄이고 유닛들의 반응속도를 높이는 DHA*(Dynamic Heuristic Af) 알고리듬을 제안하고, 기존 A* 알고리듬과 비교하여 본 제안 DHA* 알고리듬의 성능이 우수함을 입증한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.329-337
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• 2016

With the increasing deployment of distributed generators in the distribution system, a very large search space is required when dynamic programming (DP) is applied for the optimized dispatch schedules of voltage and reactive power controllers such as on-load tap changers, distributed generators, and shunt capacitors. This study proposes a new optimal voltage and reactive power scheduling method based on dynamic programming with a heuristic searching space reduction approach to reduce the computational burden. This algorithm is designed to determine optimum dispatch schedules based on power system day-ahead scheduling, with new control objectives that consider the reduction of active power losses and maintain the receiving power factor. In this work, to reduce the computational burden, an advanced voltage sensitivity index (AVSI) is adopted to reduce the number of load-flow calculations by estimating bus voltages. Moreover, the accumulated switching operation number up to the current stage is applied prior to the load-flow calculation module. The computational burden can be greatly reduced by using dynamic programming. Case studies were conducted using the IEEE 30-bus test systems and the simulation results indicate that the proposed method is more effective in terms of saving electric charges and improving the voltage profile than loss minimization.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1239-1244
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• 2015

본 논문에서는 길쌈 Doubly 직교 부호의 최적 스팬을 찾기 위한 새로운 방법(Convolutional Self-Doubly Orthogonal, CDO)을 제안한다. 이 새로운 방법은 병렬 Implicitly-Exhaustive 탐색방법을 사용하는데, 이 방법으로 R =1/2 CDO 코드에 대한 최적의 스팬을 찾기 위해서 계산시간을 감소시키는 방법으로 동적 검색 공간 감소 방법을 적용했다. 제안된 알고리듬을 모의실험한 결과 기존의 방법에 비해서 계산시간이 감소되었고, 오류 정정 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권3호
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• pp.345-360
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• 2020

Modern swarm intelligence heuristic search methods are widely applied in the field of structural health monitoring due to their advantages of excellent global search capacity, loose requirement of initial guess and ease of computational implementation etc. To this end, a hybrid strategy is proposed based on butterfly optimization algorithm (BOA) and differential evolution (DE) with purpose of effective combination of their merits. In the proposed identification strategy, two improvements including mutation and crossover operations of DE, and dynamic adaptive operators are introduced into original BOA to reduce the risk to be trapped in local optimum and increase global search capability. The performance of the proposed algorithm, hybrid butterfly optimization and differential evolution algorithm (HBODEA) is evaluated by two numerical examples of a simply supported beam and a 37-bar truss structure, as well as an experimental test of 8-story shear-type steel frame structure in the laboratory. Compared with BOA and DE, the numerical and experimental results show that the proposed HBODEA is more robust to detect the reduction of stiffness with limited sensors and contaminated measurements. In addition, the effect of search space, two dynamic operators, population size on identification accuracy and efficiency of the proposed identification strategy are further investigated.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.436-444
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• 2010

In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.169-177
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• 2009

본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.