• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권10호
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• pp.29-39
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• 2008

위치 기반의 라우팅 기법을 사용하는 센서 네트워크에서는 구현이 간단한 그리디(greedy) 라우팅이 흔히 사용된다. 그리디 라우팅은 센서 노드의 밀도가 높은 곳에는 잘 동작하지만 그렇지 않은 곳에서는 라우팅이 실패할 가능성이 크다. 그리디 라우팅 실패 시에는 패킷을 보이드(void)로부터 빠져나오게 하는 별도의 회복(recovery) 알고리즘이 필요하고 이러한 추가적인 알고리즘은 패킷의 송수신 양과 센서의 에너지 소비량을 증가시키는 문제를 발생시킨다. 여기서 언급한 보이드란 전송할 패킷을 가진 노드가 자신보다 목적지 노드에 더 가까운 이웃 노드를 찾지 못하여 그리디 포워딩으로 더 이상 패킷을 전송하지 못하는 지역을 의미한다. 따라서 본 논문은 보이드로 인한 라우팅 문제점들을 개선하기 위해 VODUA(Virtually Ordered Distance Upgrade Algorithm)라는 효율적인 라우팅 알고리즘을 제안한다. VODUA에서는 연결 정보를 나타내는 라우팅 그래프를 노드끼리 서로 교환하고, 패킷 전송이 불가능한 노드인 stuck 노드가 발생하면 거리 비용(DC)을 사용하여 네트워크 내의 stuck 노드를 제거한다. 본 논문에서는 거리 비용을 증가시켜 stuck 노드의 패킷이 보이드를 회피하여 원하는 목적지 노드까지 성공적으로 전송할 수 있도록 하는 새로운 방식의 라우팅 알고리즘을 설명한다. 또한 회복 알고리즘과 같은 추가적인 알고리즘 없이도 패킷이 전송 가능 한 경로를 가질 수 있도록 설계하여 기존의 라우팅 기법보다 더 빠르고 적은 에너지 소모를 통해 라우팅한다. 그리고 VODUA에서는 각각의 노드들이 네트워크 전체가 아닌 한 홉(hop) 이내에서 라우팅하고 토폴로지 상태정보를 사용하지 않기 때문에 노드의 실패(failure)나 토폴로지 변화에 적응이 빠르다. 시뮬레이션 결과는 VODUA가 짧은 전송 지연 시간을 통하여 신속하게 패킷을 전송할 수 있음을 보인다. 또한 GPSR과 DUA에 대해 더 적은 홉 수를 가지는 경로로 패킷이 전송 가능함을 보인다.

• 대한산업공학회지
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• 제10권2호
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• pp.37-43
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• 1984

For the polymatroidal network, which has set-constraints on arcs, solution procedures to get the weighted maximal flows are investigated. These procedures are composed of the transformation of the polymatroidal network flow problem into a polymatroid intersection problem and a polymatroid intersection algorithm. A greedy polymatroid intersection algorithm is presented, and an example problem is solved. The greedy polymatroid intersection algorithm is a variation of Hassin's. According to these procedures, there is no need to convert the primal problem concerned into dual one. This differs from the procedures of Hassin, in which the dual restricted problem is used.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.569-571
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• 1995

This paper compares the simulated annealing and the Hopfield neural network method for an optimal routing in a multistage interconnection network(MIN). The MIN provides a multiple number of paths for ATM cells to avoid cell conflict. Exhaustive search always finds the optimal path, but with heavy computation. Although greedy method sets up a path quickly, the path found need not be optimal. The simulated annealing can find an sub optimal path in time comparable with the greedy method.

• 한국경영과학회지
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• 제22권1호
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• pp.25-49
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• 1997

Printed circuit board (PCB) assembly line configuration is characterized by very long set-up times and high work in process (WIP) inventory level. The scheduling method can significantly reduce the set-up times and WIP inventory level. Greedy sequence dependent scheduling (GSDS) method is proposed based on the current methods. The proposed method is compared with the current method in terms of three performance measures: line throughput, average WIP inventory level, and implementation complexity.

• 한국경영과학회지
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• 제18권2호
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• pp.105-130
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• 1993

This study deals with finding a schedule for the movement of a material handling device (elevator) in a manufacturing plant. Two different algorithm (Traveling Salesman Technique and Greedy Algorithm) are used in the scheduling of the elevators using a simulation technique to determine the proper method of scheduling the elevator movement. Based on the simulation analysis, we have found that the Greedy algorithm serves better than the algorithm based on Traveling Salesman technique for scheduling the movement of a material handling device in the manufacturing plant.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권1호
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• pp.1-9
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• 2009

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)과 협대역 간섭(narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 많은 부반송파들의 중첩으로 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법은 OFDM 신호를 부블록으로 나눈 후 위상 가중치를 곱하여 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에 최적화 기법인 변형된 Greedy 알고리즘과 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 조합한 MG-PSO(Modified Greedy algorithm-Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용한 구조를 제안하였다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 성능을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1-8
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• 2010

본 논문에서는 그리드 환경을 구축할 때 자원 비용 면에서 효율적인 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책은 로컬 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당하기 위해 자원 비용과 작업 실패율을 고려한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬 스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크와 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총실행시간이 최소인 로컬시스템을 선택하여 작업을 할당한다. 로컬 스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 재계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처리할 수 있다면 로컬시스템에서 수행한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업 실패율과 자원 비용을 최소화한다. 제안한 스케줄링 정책은 기존 Greedy 정책에 비해 작업 실패율은 높지만, 자원 비용을 줄이는 면에서 더 우수함을 보인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 스케줄링 정책이 기존 Greedy 스케줄링 정책에 비해 컴퓨팅 자원 비용을 줄이는 면에서 효과적임을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권6호
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• pp.485-491
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• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스가 급속히 증가함에 따라 많은 기업들과 사용자들은 자신들의 정보가 더욱 빠르게 확산되길 바란다. 이러한 소셜 네트워크에서의 정보 확산을 연구하기 위하여 많은 알고리즘들이 제안되었는데 그중 대표적인 알고리즘은 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)과 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)이다. 하지만 그리디 알고리즘의 경우 복잡성으로 인하여 실제 소셜 네트워크에 사용이 제한적이며, 기존 휴리스틱 기반의 메시지 전파 기법의 경우 균일한 소셜 네트워크 환경을 고려하였기 때문에 현재 소셜 네트워크의 특성을 반영한 연구가 요구된다. 이에 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 기반의 정보 확산 확률과 노드 연결성을 고려한 정보 확산 능력 최대화 알고리즘을 제안하고, 실제 소셜 네트워크 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다. 그 결과 기존 알고리즘이 비해 더 많은 노드를 활성화 시킬 수 있어 정보 확산 능력을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-577
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• 2015

보통의 인공지능 시스템은 특정 작업을 수행하기 위해 설계되며, 해당 작업만을 수행하는 능력을 가진다. 그에 반해 인공 일반지능이란 설계 당시 목표로 한 작업만이 아니라 새로 접하는 다양한 문제에도 대응할 수 있는 인공지능을 의미한다. 최근 게임 인공지능 분야의 일반지능 문제인 General Video Game Playing에 대한 관심이 높아지고 있다. 비디오 게임으로 범위가 제한되었지만, 다양한 형태의 비디오 게임을 플레이 할 수 있는 단일 인공지능을 설계하는 것은 상당히 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo Tree Search를 이용하는 기존 비디오 게임을 위한 인공 일반지능을 개선하는 방법에 대해 기술한다. 여기서는 UCB1 알고리즘을 문제에 적합하도록 개선한 GreedyUCB1과 게임 분석을 통해 얻은 지식을 활용한 Rollout 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 개발된 인공지능은 국제 학술대회인 IEEE Computational Intelligence in Games의 2014년 인공지능 경진 대회에 출전하여 4위의 성적을 보였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제17권1_2_3호
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• pp.145-170
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• 2005

This paper presents scheduling models for dispatching vehicles to accomplish a sequence of container jobs at the container terminal, in which the starting times as well as the order of vehicles for carrying out these jobs need to be determined. To deal with this scheduling problem, three mixed 0-1 integer programming models, Model 1, Model 2 and Model 3 are provided. We present interesting techniques to reformulate the two mixed integer programming models, Model 1 and Model 2, as pure 0-1 integer programming problems with simple constraint sets and present a lower bound for the optimal value of Model 1. Model 3 is a complicated mixed integer programming model because it involves a set of non-smooth constraints, but it can be proved that its solutions may be obtained by the so-called greedy algorithm. We present numerical results showing that Model 3 is the best among these three models and the greedy algorithm is capable of solving large scale problems.