• 한국통신학회논문지
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• 제32권12C호
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• pp.1164-1174
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• 2007

본 논문에서는 상향링크 다중사용자 MIMO/FDD 시스템에서 최적 성능을 보이면서 낮은 복잡도를 가지는 안테나 선택 기반 스케줄링 방식을 제안한다. 가장 복잡하면서 가장 우수한 성능을 보이는 스케줄링 알고리즘인 Brute-Force 스케줄러(BFS)의 성능에 근접하면서 복잡도가 현저히 낮은 세 가지 스케줄링 방식을 제안하고 채널용량, 복잡도, SER 관점에서의 성능 비교를 보인다. 실험 결과 제안한 스케줄링 방식 중 CSS(Capacity-Stacking Scheduler)와 SOAS(Semi-orthogonal Antenna Scheduler) 방식은 낮은 복잡도를 유지하면서 BFS와 같은 성능을 보였으며, 좀 더 복잡도를 줄인 RC-SOAS(Reduced Complexity-SOAS)의 경우 안테나 수가 적은 경우에는 BFS 와의 성능차가 거의 없음을 확인하였다. 또한, 스케줄링을 하기 위한 안테나 채별의 집합을 형성하는 방식으로 Full-Set(FS) 방식과 Sub-Set(SS) 방식을 비교하여, SS 방식을 통해 안테나 수가 적은 경우 성능 열화 없이 추가적으로 복잡도의 이득을 얻을 수 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권5호
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• pp.185-194
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• 2020

Arrhythmia is basically diagnosed with the electrocardiogram (ECG) signal, however, ECG is difficult to measure and it requires expert help in analyzing the signal. On the other hand, the radial pulse can be measured with easy and uncomplicated way in daily life, and could be suitable bio-signal for the recent untact paradigm and extensible signal for diagnosis of Korean medicine based on pulse pattern. In this study, we developed an irregular radial pulse detection algorithm based on a learning model and considered its applicability as arrhythmia screening. A total of 1432 pulse waves including irregular pulse data were used in the experiment. Three data sets were prepared with minimal preprocessing to avoid the heuristic feature extraction. As classification algorithms, elastic net logistic regression, random forest, and extreme gradient boosting were applied to each data set and the irregular pulse detection performances were estimated using area under the receiver operating characteristic curve based on a 10-fold cross-validation. The extreme gradient boosting method showed the superior performance than others and found that the classification accuracy reached 99.7%. The results confirmed that the proposed algorithm could be used for arrhythmia screening. To make a fusion technology integrating western and Korean medicine, arrhythmia subtype classification from the perspective of Korean medicine will be needed for future research.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.195-208
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• 2009

A conventional single design optimality criterion has been used to select an efficient experimental design. But, since an experimental design is constructed with respect to an optimality criterion pre specified by investigators, an experimental design obtained from one optimality criterion which is superior to other designs may perform poorly when the design is evaluated by another optimality criterion. In other words, none of these is entirely satisfactory and even there is no guarantee that a design which is constructed from using a certain design optimality criterion is also optimal to the other design optimality criteria. Thus, it is necessary to develop certain special types of experimental designs that satisfy multiple design optimality criteria simultaneously because these multi-optimal designs (MODs) reflect the needs of the experimenters more adequately. In this article, we present a heuristic approach to construct second-order response surface designs which are more flexible and potentially very useful than the designs generated from a single design optimality criterion in many real experimental situations when several competing design optimality criteria are of interest. In this paper, over cuboidal design region for $3\;{\leq}\;k\;{\leq}\;5$ variables, we construct multi-optimal designs (MODs) that might moderately satisfy two famous alphabetic design optimality criteria, G- and IV-optimality criteria using a GA which considers a certain amount of randomness. The minimum, average and maximum scaled prediction variances for the generated response surface designs are provided. Based on the average and maximum scaled prediction variances for k = 3, 4 and 5 design variables, the MODs from a genetic algorithm (GA) have better statistical property than does the theoretically optimal designs and the MODs are more flexible and useful than single-criterion optimal designs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1-17
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• 2011

분산 이기종 컴퓨팅 시스템의 성능은 입력 그래프인 방향성 비순환 그래프DAG)를 스케줄링 하는 알고리즘의 성능에 따라 좌우된다. 그러나 분산 이기종 컴퓨팅 시스템에서의 태스크 스케줄링은 NP-complete 문제로 휴리스틱 방법으로 접근해야한다. 태스크 스케줄링 알고리즘은 우선순위 결정 단계와 프로세서 할당 단계로 구성되며, 많은 연구들이 두 단계를 함께 고려하고 있다. 본 논문에서는 태스크 우선순위 결정 단계에 초점을 맞추어 태스크 복제 기반 프로세서 할당 방법에 최적화된 태스크 우선순위 결정 알고리즘인 WPD 알고리즘을 제안한다. 제안하는 WPD 알고리즘의 성능 분석을 위해 태스크 복제 기반 프로세서 할당 방법을 사용하는 기존의 태스크 스케줄링 알고리즘인 HMPID, HCPFD, HCT 알고리즘의 프로세서 할당 단계에 본 논문에서 제안하는 WPD 알고리즘을 결합하여 성능을 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 WPD 알고리즘이 기존 태스크 우선순위 결정 방법에 비해 태스크 복제를 더욱 효율적으로 사용하여 HCPFD 알고리즘보다 9.58%, HCT 알고리즘보다 1.31% 성능 향상이 있는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권1호
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• pp.31-40
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• 2003

현재 컨테이너 터미널의 계획자들은 장치장 모니터링(Yard Monitoring)과 수출입 장치장 계획을 분리된 시스템 환경으로 하여 계획을 수립하고 있다. 이로 인하여 수출 장치장 계획을 할 때 실시간으로 컨테이너 장치 현황을 정확히 반영하여 계획을 수립하지 못하고 있는 실정이며 부산의 각 터미널의 많은 계획자들이 기존 수출입 장치장 계획 시스템의 한계를 인식하고 있으며 해결 방안을 찾고자 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 장치장 모니터링 시스템과 수출입 장치장 계획 시스템을 통합하여 실시간 컨테이너의 흐름에 따른 수출입 장치장 계획 시스템을 디자인하고 계획에 적합한 효율적인 의사결정 지원 모형을 제시한다 또한 이러한 해법을 검증하고 실제 업무에 적용하기 위한 시스템을 설계하고 개발하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.639-642
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• 2003

This paper presents a method for evaluating the mixed nash equilibria of the Cournot model for N-Gencos. in wholesale electricity market. In the wholesale electricity market, the strategies of N-Genco. can be applied to the game model under the conditions which the Gencos. determine their stratgies to maximize their benefit. Generally, the Lemke algorithm is evaluated the mixed nash equlibria in the two-player game model. However, the necessary condition for the mixed equlibria of N-player are modified as the necessary condition of N-1 player by analyzing the Lemke algorithms. Although reducing the necessary condition for N-player as the one of N-1 player, it is difficult to and the mixed nash equilibria participated two more players by using the mathmatical approaches since those have the nonlinear characteristics. To overcome the above problem, this paper presents the generalized necessary condition for N-player and proposed the object function to and the mixed nash equlibrium. Also, to evaluate the mixed equilibrium through the nonlinear objective function, the Particle Swarm Optimization (PSO) as one of the heuristic algorithm are proposed in this paper. To present the mixed equlibria for the strategy of N-Gencos. through the proposed necessry condition and the evaluation approach, this paper proposes the mixed equilibrium in the cournot game model for 3-players.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.463-470
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• 2009

본 논문은 기존의 센서 기반 화재 감지기가 넓은 장소와 개방된 공간에서 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 카메라 영상을 이용한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 다수의 휴리스틱한 정보를 이용하거나 속도가 느린 문제점을 보여주었다. 이를 해결하기 위하여, 통계적인 값들을 사용했으며 속도를 개선하기 위해 블록 단위로 처리하였다. 먼저 입력된 영상에서 배경 모델과 불꽃 색상 모델 을 이용하여 화재 후보 영역을 추출한다. 그 후 후보 블록에 대하여 시간축 상에서의 명도 변화, 웨이블릿 계수 변화, 모션 변화를 추출하여 확 률 모델을 생성하며, 생성된 모델들을 퍼지 로직의 멤버십 함수로 사용하였다. 마지막으로 역퍼지(defuzzification) 과정을 통해 최종 결과 함수를 생성하고 이로부터 불꽃 발생 확률값을 예측하였다. 실험에서는 제안한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 성능이 가장 좋다고 알려진 Toreyin의 알고리즘과 비교하여 성능이 개선되었음을 보여주고 있다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.1-9
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• 1997

본 논푼에서는 경수로 원자력 발전소의 사용 후 핵연료를 중수로의 핵연료로 재사용하기 위해 사용 후 경수로 핵연료의 최적 조합을 찾는데 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용하여 해결해 보고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 사용 후 경수로 핵연료에는 중수로에서 사용할 수 있는 유용한 원자들을 많이 포함하고 있지만 핵연료 봉마다 그 함량이 다양하고, 중수로 연료가 되기 위한 제약 조건 때문에 최적 조합 전략이 펼요하다. 사용후 핵연료의 조합 문제는 알고리즘 분야에서 대표적인 조합 최적화 문제인 0/1 Knapsack문제와 같이 Non-Polynomial (NP) Complete문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해셔는 고전적언 전화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하되 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법이 있으나 이것은 탐색의 효율면에셔 좋지 않다. 따라서 본 연구에서는 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 경수로 핵연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가 하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.137-141
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• 2005

최적경로를 탐색하기 위해서는 출발지와 목적지간의 거리뿐만 아니라 탐색 되어지는 구간에 존재하는 많은 교통 상황들을 파악하고 이를 경로 탐색에 활용하여야 한다. 그러나 기존의 경로 탐색 알고리즘은 이러한 교통상황들을 적절히 이용하지 못하고 있다. 이 논문에서는 새로운 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 최적경로를 검색하기 위해 교통상황을 충분히 고려하고, 연산비용을 줄이기 위해 도로를 그리드 형태로 나누어 각각의 평균 속도를 가지고 휴리스틱을 부여한다. 또한 알고리즘의 전체 수행시간, 노드 접근 횟수, 최적경로의 정확도를 항목으로 하는 실험을 수행하여 기존의 탐색 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$알고리즘과의 성능평가를 실시하였다. 설험 결과 제안한 알고리즘이 타 알고리즘에 대해 좋은 성능을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 향상된 응용을 지원하는 텔레매틱스 시스템에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.169-178
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• 2011

최근 기업 간 또는 기관 사이의 데이터 공유는 업무 협력을 위해서 필요한 사안이 되고 있다. 이 과정에서 기업이 데이터베이스를 계열회사에 공개했을 때 민감한 정보가 유출되는 문제점이 발행할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 민감한 정보를 데이터베이스로부터 숨기는 일이 필요하게 되었다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 최소화하는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 FP-Tree(Frequent Pattern Tree)기반의 확장 빈발 패턴트리(Extended Frequent Pattern Tree, eFP-Tree)를 제안한다. eFP-Tree의 노드 구성은 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 최소화하기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 eFP-Tree를 적용한 결과, 손실 항목을 평균 10%이하로 최소화하여 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 데이터베이스의 품질을 최적으로 유지할 수가 있었다.