Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.533-536
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2005
MAP algorithm is known for optimal decoding algorithm of Turbo codes, but it has very large computational complexity and delay. Generally log-MAP algorithm is used in order to overcome the defect. In this paper we propose modified scheme of the state metric calculation block which can improve the computation speed in log-MAP decoder and simple linear offset unit without using LUT. The simulation results show that the operation speed of the proposed scheme is improved as compared with that of the past scheme.
Quadtree, which is a hierarchical data structure, is a very important data structure to represent binary images. The linear quadtree representation as a way to store a quadtree is efficient to save space compared with other representations. Therefore, it has been widely studied to develop efficient algorithms to execute operations related with quadtrees. The operations of unaligned linear quadtrees, which are operations among the linear quadtrees with different origin, are able to perform the translated or rotated images efficiently. And this operations requires alignment of the linear quadtrees. In this paper, we present an efficient algorithm to perform alignment of unaligned linear quadtrees, using three-dimensional $n{\pm}n{\pm}n$ processors on RMESH(Reconfigurable MESH). This algorithm has constant-time complexity by using efficient basic operations to route the locational codes of quardtree on the hierarchical structure of $n{\pm}n{\pm}n$ RMESH.
Quadtree, which is a hierarchical data structure, is a very important data structure to represent binary images. The linear quadtree representation as a way to store a quadtree is efficient to save space compared with other representations. Therefore, it has been widely studied to develop efficient algorithms to execute operations related with quadtrees. The linear translation is one of important operations in image processing, which moves the image by a given distance. In this paper, we present an algorithm to perform the linear translation of binary images represented by quadtrees, using three-dimensional $n{\times}n{\times}n$ processors on RMESH (Reconfigurable MESH). This algorithm has constant-time complexity by using efficient basic operations to route the locational codes of quardtree on the hierarchical structure of n${\times}$n${\times}$n RMESH.
This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.
This study proposes the design algorithm of an electromagnetic linear actuator with a divided coil excitation system, such as the colenoid (COL) system, using the equivalent magnetic circuit (EMC) method. Nowadays, the clamping device is used to hold workpiece in the electrically driven chucking system and is needed to produce a huge clamping force of 40 kN like hydraulic system. The design algorithm for electromagnetic linear actuator can be obtained using the EMC method. At first, the parameter map is used to decide the slot width ratio in the initial design. Next, to make the magnetic flux density uniform at each pole, the pole width is adjusted by the pole width adjusting algorithm with EMC. When the dimensions of the electromagnetic linear actuator are decided, the clamping force is calculated to check the desired clamping force. The design results show that it can be used to hold a workpiece firmly instead of using a hydraulic cylinder in a chucking system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.1
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pp.88-95
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2015
This paper presents the study of the efficient localization algorithm for non-linear least square estimation. Although non-linear least square(NLS) estimation algorithms are more accurate algorithms than linear least square(LLS) estimation, NLS algorithms have more computation loads because of iterations. This study proposed the efficient algorithm which reduced complexity for small accuracy loss in NLS estimation. Simulation results show the accuracy and complexity of the localization system compared to the proposed algorithm and conventional schemes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1462-1470
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2003
According to the necessity about information security as well as the advance of IT system and the spread of the Internet, a variety of cryptography algorithms are being developed and put to practical use. In addition the technique about cryptography attack also is advanced, and the algorithms which are strong against its attack are being studied. If the linear transformation matrix in the block cipher algorithm such as Substitution Permutation Networks(SPN) produces the Maximum Distance Separable(MDS) code, it has strong characteristics against the differential attack and linear attack. In this paper, we propose a new algorithm which cm estimate that the linear transformation matrix produces the MDS code. The elements of input code of linear transformation matrix over GF$({2_n})$ can be interpreted as variables. One of variables is transformed as an algebraic formula with the other variables, with applying the formula to the matrix the variables are eliminated one by one. If the number of variables is 1 and the all of coefficient of variable is non zero, then the linear transformation matrix produces the MDS code. The proposed algorithm reduces the calculation time greatly by diminishing the number of multiply and reciprocal operation compared with the conventional algorithm which is designed to know whether the every square submatrix is nonsingular.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.167-173
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2023
The cash flow matching problem(CFMP) aims to minimize the initial investment by paying the total amount due for the T-year in principal and interest of bonds or bank deposits without paying the full amount in cash. Linear programming(LP) is the only known way to solve CFMP. The linear programming method is a problem that optimizes T linear functions, and it cannot be solved by handwriting, so LINGO, which is a solution to the linear programming method, is used. This paper proposes an algorithm that obtains the solution of CFMP solely by handwriting without the help of LINGO. The proposed algorithm determines the amount of bond purchases by covering payments until the previous year of the next maturity bond in the order that the maturity date falls from the longest to the short term. In addition, until the year before the maturity of the shortest maturity bond, the amount of deposit covered by the principal and interest of the bank deposit was determined. As a result of applying the proposed algorithm to two experimental data, it was shown that more accurate results can be obtained compared to the linear programming method.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.19
no.2
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pp.3-13
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1993
In this study, we develop a B & B type algorithm for the concave minimization problem with 0-1 knapsack constraint. Our algorithm reformulates the original problem into the singly linearly constrained concave minimization problem by relaxing 0-1 integer constraint in order to get a lower bound. But this relaxed problem is the concave minimization problem known as NP-hard. Thus the linear function that underestimates the concave objective function over the given domain set is introduced. The introduction of this function bears the following important meanings. Firstly, we can efficiently calculate the lower bound of the optimal object value using the conventional convex optimization methods. Secondly, the above linear function like the concave objective function generates the vertices of the relaxed solution set of the subproblem, which is used to update the upper bound. The fact that the linear underestimating function is uniquely determined over a given simplex enables us to fix underestimating function by considering the simplex containing the relaxed solution set. The initial containing simplex that is the intersection of the linear constraint and the nonnegative orthant is sequentially partitioned into the subsimplices which are related to subproblems.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.10
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pp.529-535
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2004
Load forecasting is essential in the electricity market for the participants to manage the market efficiently and stably. A wide variety of techniques/algorithms for load forecasting has been reported in many literatures. These techniques are as follows: multiple linear regression, stochastic time series, general exponential smoothing, state space and Kalman filter, knowledge-based expert system approach (fuzzy method and artificial neural network). These techniques have improved the accuracy of the load forecasting. In recent 10 years, many researchers have focused on artificial neural network and fuzzy method for the load forecasting. In this paper, we propose an algorithm of a hybrid load forecasting method using fuzzy linear regression and general exponential smoothing and considering the sensitivities of the temperature. In order to consider the lower load of weekends and Monday than weekdays, fuzzy linear regression method is proposed. The temperature sensitivity is used to improve the accuracy of the load forecasting through the relation of the daily load and temperature. And the normal load of weekdays is easily forecasted by general exponential smoothing method. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of the load forecasting in 1996.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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