• 전기학회논문지
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• 제58권9호
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• pp.1658-1666
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• 2009

This paper proposes an approach of Mult_HPSO based on the PC cluster system to reduce or remove the stagnation on an early convergence effect of PSO, reduce an execution time and improve a search ability on an optimal solution. Hybrid PSO(HPSO) is combines the PSO(Particle Swarm Optimization) with the mutation of conventional GA(Genetic Algorithm). The conventional PSO has operated a search process in a single swarm. However, Multi_PSO operates a search process through multiple swarms, which increments diversity of expected solutions and reduces the execution time. Multiple Swarms are composed of unsynchronized PC clusters. We apply to SCED(security constrained economic dispatch) problem, a nonlinear optimization problem, which considers line flow constraints and N-1 line contingency constraints. To consider N-1 line contingency in power system, we have chosen critical line contingency through a process of Screening and Selection based on PI(performace Index). We have applied to IEEE 118 bus system for verifying a usefulness of the proposed approaches.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.683-690
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• 2009

소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.682-692
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• 2006

유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제31권3호
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• pp.205-214
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• 2014

In this study, a star identification algorithm which utilizes pivot patterns instead of apparent magnitude information was developed. The new star identification algorithm consists of two steps of recognition process. In the first step, the brightest star in a sensor image is identified using the orientation of brightness between two stars as recognition information. In the second step, cell indexes are used as new recognition information to identify dimmer stars, which are derived from the brightest star already identified. If we use the cell index information, we can search over limited portion of the star catalogue database, which enables the faster identification of dimmer stars. The new pivot algorithm does not require calibrations on the apparent magnitude of a star but it shows robust characteristics on the errors of apparent magnitude compared to conventional pivot algorithms which require the apparent magnitude information.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제51권6호
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• pp.302-310
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• 2002

This paper presents an application of a improved branch exchange (IBE) algorithm with a tie branch power (TBP) flow equation to solve the Optimal Routing problem for operation of a radial Power system including power distribution system. The main objective of the Optimal Routing problem usually is to minimize the network real power loss and to improve the voltage profile in the network. The new BE algorithm adopts newly designed methods which are composed by decision method of maximum loss reduction and new index of loss exchange in loop network Thus, the proposed algorithm in this paper can search the optimal topological structures of distribution feeders by changing the open/closed states of the sectionalizing and tie switches. The proposed algorithm has been evaluated with the practical IEEE 32, 69 bus test systems and KEPCO 148 bus test system to show favorable performance gained.

• 말소리와 음성과학
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• 제2권4호
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• pp.137-143
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• 2010

In this paper, a speech endpoint detection algorithm is proposed. The proposed algorithm is a kind of state transition-based ones for speech detection. To reject short-duration acoustic pulses which can be considered noises, it utilizes duration information of all detected pulses. For the optimization of parameters related with pulse lengths and energy threshold to detect speech intervals, an exhaustive search scheme is adopted while speech recognition rates are used as its performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the baseline state-based endpoint detection algorithm. At 5 dB input SNR for the beamforming input, the word recognition accuracies of its outputs were 78.5% for human voice noises and 81.1% for music noises.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.17-28
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• 2008

최신 컴퓨터 시스템의 새로운 병목 현상이 메모리 접근에서 발생하고 있다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었지만, 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 T 트리를 개선한 CST 트리가 제안되었다. 하지만, CST 트리는 범위 검색 시, 불필요한 노드를 검색해야 한다는 단점이 있다. 본 논문은 캐시 효율적인 CST 트리의 장점을 가지며, 범위 검색이 가능하도록 하기 위해 연결 리스트로 각 노드를 연결한 $CST^+$ 트리를 제안하였으며, CST 및 $CSB^+$에 비해 $4{\sim}10$배의 성능 향상을 보였다. 또한, 메인 메모리 데이타베이스 시스템 장애 시, 빠른 데이타베이스 복구를 위해 인덱스의 빠른 재 구축은 전체 데이타 복구 성능에 있어 매우 중요한 부분이다. 이를 위해 본 논문은 병렬 삽입 기법을 제안하였다. 병렬 삽입은 노드 분할 오버헤드가 없으며, 데이타 복구 단계와 인덱스 구축 단계를 병렬로 수행할 수 있는 장점이 있다. 병렬 삽입은 순차 삽입 및 일괄 삽입에 비해 $2{\sim}11$배의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권2호
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• pp.123-138
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• 2009

최근 웹 서비스 관련 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 그 중 하나인 웹 서비스 컴포지션에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 웹 서비스 컴포지션은 기존에 존재하던 웹 서비스들을 조합하여 마치 하나의 서비스처럼 보여 주는 것이다. 웹 서비스 컴포지션을 사용하면 기존에 존재하지 않던 웹 서비스의 기능도 제공할 수 있으며 사용자에게 더 많은 질의 결과를 줄 수도 있다. 기존의 많은 웹 서비스 컴포지션 관련 연구들은 전향 혹은 후향 체인 방식을 사용하였다. 그러나 전향 체인 방식이나 후향 체인 방식은 질의와 상관없는 방향을 탐색하는 경우가 많기 때문에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 전향과 후향을 모두 사용하여 2단계로 컴포지션을 찾는 방식도 있으나, 이 방식은 컴포지션에 포함되지 않아도 되는 웹 서비스를 포함한 결과를 낸다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 전향 단계와 후향 단계를 거쳐 웹 서비스 컴포지션을 찾는 2단계 웹 서비스 컴포지션 탐색 방법을 제안하였다. 전향 단계에서는 미리 구축한 연결 인덱스를 사용하여 좀 더 빠르게 후보 컴포지션을 찾는다. 후향 단계에서는 토큰을 사용하여 후보 컴포지션을 잉여 웹 서비스가 포함되지 않은 컴포지션으로 분해한다. 실험을 통해 2단계 웹 서비스 컴포지션이 기존의 한 방향으로 진행하는 방식보다 더 효율적이라는 것을 보였다. 또한 기존의 2단계 방식보다 더 많은 컴포지션 결과를 사용자에게 돌려주면서도 실행 시간 면에서 기존의 2단계 방식에 필적한다는 것을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제17권2호
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• pp.117-128
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• 1999

Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.1-8
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• 2018

K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, this method has the limitation to be used with fixed number of clusters because of only considering the intra-cluster distance to evaluate the data clustering solutions. Silhouette is useful and stable valid index to decide the data clustering solution with number of clusters to consider the intra and inter cluster distance for unsupervised data. However, this valid index has high computational burden because of considering quality measure for each data object. The objective of this paper is to propose the fast and simple speed-up method to overcome this limitation to use silhouette for the effective large-scale data clustering. In the first step, the proposed method calculates and saves the distance for each data once. In the second step, this distance matrix is used to calculate the relative distance rate ($V_j$) of each data j and this rate is used to choose the suitable number of clusters without much computation time. In the third step, the proposed efficient heuristic algorithm (Group search optimization, GSO, in this paper) can search the global optimum with saving computational capacity with good initial solutions using $V_j$ probabilistically for the data clustering. The performance of our proposed method is validated to save significantly computation time against the original silhouette only using Ruspini, Iris, Wine and Breast cancer in UCI machine learning repository datasets by experiment and analysis. Especially, the performance of our proposed method is much better than previous method for the larger size of data.