• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.139-144
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• 2022

Technological advancements taken the health care industry by a storm by embedding sensors in human body to measure their vitals. These smart solutions provide better and flexible health care to patients, and also easy monitoring for the medical practitioners. However, these innovative solutions provide their own set of challenges. The major challenge faced by embedding sensors in body is the issue of lack of infinite energy source. This work presents a meta-heuristic based routing model using modified PSO, and adopts an energy harvesting scheme to improve the network lifetime. The routing process is governed by modifying the fitness function of PSO to include charge, temperature and other vital factors required for node selection. A reactive routing model is adopted to ensure reliable packet delivery. Experiments have been performed and comparisons indicate that the proposed Energy Harvesting and Modified PSO (EHMP) model demonstrates low overhead, higher network lifetime and better network stability.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.617-620
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• 1997

We have built a robot soccer system to participate in MIROSOT97. This paper represents hardware specification of our system and our strategy. We select a centralized on-line system for a soccer game. The paper explains hardware specifications of our system for later development. Also, the paper explains our strategy from two viewpoints. From the viewpoint of cooperation, some heuristic ideas are implemented. From the viewpoint of path plan, Cubic spline is used with cost function which minimized time, radius of curvature for smoothness, and obstacle potential field. Direct comparison will be realized in MIROSOT97.

• 한국항만학회지
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• 제11권1호
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• pp.75-83
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• 1997

In this paper, we codify the objective function that should be optimized by using Genetic Algorithm instead of Heuristic method to solve these problems. So, each bit that constitutes one structure can signify each commodity. Therefore, we can exchange customers without restriction if the traveling distance diminishes among the districts. Furthermore, even though the capacity of a customer's commodities exceeds that of a vehicle, the following vehicle can be allocated. Also, we obtained good result by testing with real data. To be brief, we can effectively allocate innumerable commodities, that have various magnitudes and weight, into restricted capacity of the vehicle by applying genetic algorithm that is useful in solving the problems of optimization.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.185-186
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• 2019

카캐리어선에 화물을 선적하기 위해서는 각 화물의 선적 순서와 위치를 결정해야 하며, 이를 선적 계획이라 한다. 선적 계획은 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급(re-handling) 횟수를 최소화하도록 수립된다. 최적의 선적 계획을 수립하기 위해서는 여러 후보 선적 계획들을 평가하여 적합도(fitness)가 가장 높은 것을 탐색하여야 한다. 하지만 화물 종류의 수와 도착지의 수가 증가할수록 후보 선적 계획의 수가 증가하게 되어, 탐색 시간과 계산 비용이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 탐색 공간이 매우 큰 환경에서 최적의 선적 계획을 효율적으로 탐색하기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 또한, 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급 횟수로 목적 함수(objective function)를 구성하여 최적 선적 계획을 탐색한다. 실험 결과, 휴리스틱(heuristic) 방식보다 공간 손실률과 재취급 횟수가 향상되었으며, 특히 재취급 횟수는 70% 감소하였다.

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.367-378
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• 2024

We propose a number-theory-based quantized mathematical optimization scheme for various NP-hard and similar problems. Conventional global optimization schemes, such as simulated and quantum annealing, assume stochastic properties that require multiple attempts. Although our quantization-based optimization proposal also depends on stochastic features (i.e., the white-noise hypothesis), it provides a more reliable optimization performance. Our numerical analysis equates quantization-based optimization to quantum annealing, and its quantization property effectively provides global optimization by decreasing the measure of the level sets associated with the objective function. Consequently, the proposed combinatorial optimization method allows the removal of the acceptance probability used in conventional heuristic algorithms to provide a more effective optimization. Numerical experiments show that the proposed algorithm determines the global optimum in less operational time than conventional schemes.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.285-296
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• 2016

최근 스마트 폰과 테플릿 PC를 통한 Facebook의 사용이 보편화되고 있는 반면, Facebook에서 공개되는 개인정보를 이용한 사회 공학적 공격과 악성코드가 포함된 댓글 및 게시물이 배포되는 등의 보안 위협 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Facebook에서는 다양한 보안 기능을 제공하고 있는데, 보안 기능에 사용자의 편의성을 결합시킨 Usable Security 에 대한 인식이 부족하다. 그로 인해 실제 사용자는 다양한 보안 기능이 있음에도 설정 과정의 복잡함이나 부족한 기능 설명 등의 문제로 인해 적절하게 보안 기능을 사용하지 못하는 문제점이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 Facebook의 보안 기능에 대한 사용자 편의성을 정량화 시킬 수 있는 방법을 제시하며, 실험을 통해 보안 기능 별 사용자 편의성에 대한 비교를 수행하였다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.409-415
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• 2009

가상 음원의 공간화에 중요한 역할을 담당하는 머리전달 함수는 개인 별로 각기 다른 특성을 갖는다. 개인화된 머리 전달 함수를 얻기 위해서는 많은 시간과 특정한 장치를 필요로하며, 이에 따라 타인으로부터 얻어진 머리 전달 함수를 청취자의 특성에 맞도록 개인화 시키는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 머리 전달 함수의 개인화 방법으로 여러 개의 미리 측정된 머리 전달 함수 중에서 사용자에 가장 적합한 머리 전달 함수를 찾는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 청취자에게 적합한 머리 전달 함수를 빠르고 정확하게 찾기 위해 이진 탐색 트리를 이용한 분할 기법을 사용하였다. 분할 시 왜곡 척도는 사람이 귀에 방향감의 차이를 가장 잘 인지하는 왜곡 척도를 실험적으로 결정하였다. 캘리포니아 데이비스 대학에서 제공하는 CIPIC 머리 전달 함수 데이터 베이스를 이용하여 본 기법의 유용성을 평가하였다. 10명의 실험자가 참여한 청취 테스트에서 제안된 기법을 통해 탐색된 머리 전달 함수는 청취자 본래의 머리 전달 함수와 비교하여 가상 음원의 방향감에 있어서 매우 근접한 결과를 나타내었으며, 기존의 해부학적인 파라메터를 이용한 머리 전달 함수의 탐색 기법과 비교하여 우수한 성능을 나타내었다.

• 유통과학연구
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• 제11권5호
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• pp.63-76
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• 2013

Purpose - For the past several decades, behavioral economics or behavioral decision theory has undergone rapid development. This study provides a critical review of the development of behavioral economics with a focus on what are deemed to be core theories in the field. Starting from the utility function proposed by Daniel Bernoulli in the 18th century, the development history of utility functions until the emergence of the prospect theory is thoroughly reviewed. Some of the experimental results violating the traditionally assumed utility function and supporting the prospect theory value function are summarized. The most representative principles of rational choice are transitivity, independence from irrelevant alternatives (IIA), and regularity. The development of behavioral economics has been triggered by finding counter-examples to these principles. Some of the choice behaviors discussed in this study as counter-examples to the traditional theories of rational choice are the St. Petersburg paradox; the Allais paradox; gambling behavior; and the various context effects including the similarity effect, attraction effect, and the compromise effect. The Elimination-by-Aspects (EBA) model, which was proposed as an explanation for the similarity effect, is discussed in detail as well. Based on the literature review and further analysis, this study summarizes the relationship between the context effects, prospect theory, and EBA model. Research design, data, and methodology - This study provides an extensive literature review on several important theories in the field of behavioral decision theory and adds some critical comments to the theories and the relationships among them. This study first reviews the development of utility functions. Daniel Bernoulli introduced the concept of utility function to solve the St. Petersburg paradox. In the mid-20th century, Herbert Simon proposed the "satisficing" heuristic and presented a value function with a shape different from traditional utility functions. This study highlights the strengths and weaknesses of several utility functions proposed until the emergence of the prospect theory value function. Results - This study posits that prospect theory and EBA model are the two most important theories in the field of behavioral decision theory. They can explain various choice behaviors that traditional utility maximization analysis has been unable to. The application of these models to various fields is further increasing nowadays. This study explains how prospect theory and the EBA model can be used to explain the context effects. Conclusions - The traditional economic theory relies on a single variable called "utility" in explaining consumer choice. However, this study argues that, in investigating consumer choice, several other variables should also be considered. These are the similarity among alternatives, an alternative's prototypicality within the category, the dominance relationship between alternatives, and the reference point in evaluating alternatives. Due to the development of behavioral economics, we are now closer to a more complete understanding of consumer choice behavior than in the past when we had only a single tool called utility.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권5호
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• pp.639-650
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• 2008

Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.