실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.
노후관망의 최적개량 계획수립 시에는 수리학적 타당성을 포함한 다양한 인자들이 복합적으로 고려되어야 하며 모형에 고려할 인자들이 증가할수록 보다 효율적인 최적화 기법의 적용이 필요할 것이다. 그러나, 국내에서는 유전자알고리즘과 같은 보다 효과적인 알고리즘을 이용한 노후관 개량을 위한 의사결정시스템에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 최근 국내에서 제안된 ReHS라는 최적화기법을 이용해 기존의 모형에서 고려하지 않은 다양한 인자들을 고려한 상수관망 최적개량 의사결정 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 고려하는 조건에 따라 다른 목적함수를 갖는 5개의 모형을 개발하여 가상관망에 적용하였으며, 기존에 개발된 모형들보다 타당한 결과를 나타내었다.
본 논문은 일반인들이 여행 시 필요한 최적의 경로를 찾아 주는 웹 사이트를 구현하는 방법을 제안한다. 출발지와 목적지만 주어질 때 최적 경로를 찾아 주는 웹 사이트는 이미 많이 존재한다. 그러나 방문할 도시가 여럿일 때 최적 경로를 찾아주는 사이트는 아직까지 존재하지 않는다. 출발 도시에서 출발하여 경유지를 모두 한번씩 방문하고 출발도시로 되돌아오는 최적 경로를 찾는 문제를 외판원 문제라고 하며, 이 문제는 지수 시간복잡도 문제로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 인공지능 탐색 알고리즘을 적용하여 외판원 문제를 푸는 방법을 웹 시스템으로 구현하였다. 지금까지 소개된 외판원 문제를 푸는 알고리즘은 출발지와 도착지가 동일한데 반하여 최적 경로 문제에서는 출발지와 도착지가 서로 다를 수도 있다. 본 논문이 제안하는 방법은 출발지와 도착지가 동일하거나 아니면 다르더라도 최적의 경로를 찾는다는 점이 기존의 연구와는 다르다. 본 논문에서 구현한 웹 사이트는 사용자에게 출발지, 목적지, 그리고 여러 경유지들을 선택하게 한 다음, 출발지를 출발하여 모든 경유지들을 경유하고 도착지로 도착하는데 비용이 가장 적게 드는 방문 순서를 효율적으로 찾아준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3834-3857
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2021
The design of cluster-based routing protocols is necessary for Wireless Sensor Networks (WSN). But, due to the lack of features, the traditional methods face issues, especially on unbalanced energy consumption of routing protocol. This work focuses on enhancing the security and energy efficiency of the system by proposing Energy Efficient Based Secure Routing Protocol (EESRP) which integrates trust management, optimization algorithm and key management. Initially, the locations of the deployed nodes are calculated along with their trust values. Here, packet transfer is maintained securely by compiling a Digital Signature Algorithm (DSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) approach. Finally, trust, key, location and energy parameters are incorporated in Particle Swarm Optimization (PSO) and meta-heuristic based Harmony Search (HS) method to find the secure shortest path. Our results show that the energy consumption of the proposed approach is 1.06mJ during the transmission mode, and 8.69 mJ during the receive mode which is lower than the existing approaches. The average throughput and the average PDR for the attacks are also high with 72 and 62.5 respectively. The significance of the research is its ability to improve the performance metrics of existing work by combining the advantages of different approaches. After simulating the model, the results have been validated with conventional methods with respect to the number of live nodes, energy efficiency, network lifetime, packet loss rate, scalability, and energy consumption of routing protocol.
The printing process can have to print various colors with a limited capacity of printing facility such as ink containers that are needed cleaning to change color. In each container, cleaning time exists to assign corresponding inks, and it is considered as the setup cost required to reduce the increasing productivity. The existing manual method, which is based on the worker's experience or intuition, is difficult to respond to the diversification of color requirements, mathematical modeling and algorithms are suggested for efficient scheduling. In this study, we propose a new type of scheduling problem for the printing process. First, we suggest a mathematical model that optimizes the color assignment and scheduling. Although the suggested model guarantees global optimality, it needs a lot of computational time to solve. Thus, we decompose the original problem into sequencing orders and allocating ink problems. An approximate function is used to compute the job scheduling, and local search heuristic based on 2-opt algorithm is suggested for reducing computational time. In order to verify the effectiveness of our method, we compared the algorithms' performance. The results show that the suggested decomposition structure can find acceptable solutions within a reasonable time. Also, we present schematized results for field application.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 시공간 상에서 발생하는 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 유용한 패턴을 추출하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터로부터 패턴 탐사를 통해 실세계에 적용 가능한 위치 기반 서비스의 개발에 대한 응용으로, STOMP(F)[25]에서 정의한 최적의 이동 패턴을 탐사하는 문제들을 기반으로 시간 및 공간 제약을 갖는 패턴을 추출하기 위한 새로운 탐사 기법인 STOMP(FW)를 제안한다. 제안된 기법은 패턴 빈발도 만을 이용한 기존 연구(STOMP(F)[25])에 가중치(거리, 시간, 비용 등)를 복합적으로 이용하는 패턴 탐사 방법으로, 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 이동 패턴들 중 패턴 빈발도가 특정 임계치 이상이고 가중치가 가장 적게 소요되는 이동 패턴을 최적 경로로 결정하는 방법이다. 제안된 방법의 패턴 탐사는 경험적인 이동 이력을 사용함으로써 기존의 최적 경로 탐색 기법들($A^*$, Dijkstra 알고리즘)이나 빈발도 만을 이용한 방법들 보다 접근하는 노드 수가 상대적으로 적어 보다 빠르고 정확하게 최적 패턴을 탐색할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 3차원 포아송방정식을 이용하여 FinFET의 문턱전압특성을 분석하였다. FinFET는 차세대 나노소자로서 단채널효과를 감소시킬 수 있다는 장점 때문에 많은 연구가 진행중에 있다. 이에 FinFET에서 단채널효과로서 잘 알려진 문턱 전압이하 스윙 및 문턱 전압 등을 3차원 포아송방정식의 분석학적 모델로 분석하고자 한다. 나노소자인 FinFET의 구조적 특성을 고찰하기 위하여 채널의 두께, 길이, 폭 등의 크기요소에 따라 분석하였다. 본 논문에서 사용한 분석학적 3차원 포아송방정식의 포텐셜모델 및 전송모델은 여러 논문에서 3차원 수치해석학적 값과 비교하여 그 타당성이 입증되었으므로 이 모델을 이용하여 FinFET의 문턱전압특성 및 문턱전압이하 특성을 분석하였다.
현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호 영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선을 고려한 탐색 방법을 제안하였다. 이 방법은 이전전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로에서의 중복 간선은 최적 경로로 구성될 가능성이 높다고 판단하고, 해당 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 최적 경로를 구성할 확률을 높이게 하였다. 그리고, 실험을 통해 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 주었다.
현실세계의 복잡한 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI기반의 비용기반 휴리스틱 방법들이 많이 제시되어 왔다. 하지만 다양한 작업(job)을 대상으로 하는 작업간 비용 전파 알고리즘(CPA)에 관한 연구는 부족한 상황이다. 그러한 CPA없이 스케줄링을 한다는 것은 지역적이고 불충분한 정보에 기반하므로 전체 비용을 최소화 하는 목적을 달성하는데 많은 어려움이 있었다. 전체 비용을 최소화 하기 위하여는 작업내 CPA와 작업간 CPA, 두 종류의 CPA가 필요하다. 작업내에서 변화가 생긴 비용에 관한 정보는 작업간 CPA를 통하여 연결된 이웃 작업으로 전파된다. 작업내 CPA는 이전 연구 [7] 주제이고, 이번 연구에서는 작업간 CPA와 이러한 비용 정보를 기반으로 전체 비용을 최소화 하는 비용기반 휴리스틱 스케줄링 기법을 제안한다. 즉, 이번 연구에서는 탐색 과정에서 각 activity의 비용 함수를 만들고 개선하는 작업간 CPA를 개발하고, 비용 정보를 일시적인 제약조건하의 전체 네트워크에 전파하는 방법을 개발하였다. 이러한 비용 전파 알고리듬을 이용함으로써 전체 스케줄링 비용을 최소화하는 다양한 비용기반 휴리스틱 기법들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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