• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.793-798
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• 2009

본 논문에서는 OpenAPI를 이용해 실시간 자치도서관 도서통합검색 서비스에 대해 구현하였다. 2000년도부터 독서 장려정책으로 각 시,도등 자치지역마다 지역민들을 위한 지역도서관이 지어지기 시작했다. 이를 통해 방대한량의 도서를 확보하고 각 자치도서관은 회원제를 통해 대여 및 열람을 서비스하고 있다. 일반적으로 각 자치도서관에 방문하여 대여/반납과 열람하고, 각 도서관별 홈페이지를 운영하여 도서현황을 검색하고, 예약서비스를 하고 있다. 하지만 방대한 도서를 검색하고 이용하기란 쉽지 않은 실정이다. 따라서 현재 각 도서관에서 구축되어있는 모든 시스템의 구성 그대로 활용하면서 각 도서관별 데이터베이스의 효율적 통합과 검색을 위한 방안으로 TCP/IP방식의 네트워크와 각 도서관의 Database를 연결하기 위한 어플리케이션, OpenAPI 이용한 실시간 Database접근을 통해 도서검색을 서비스하는 방안을 제시하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.31-46
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• 1997

본 논문에서는 다층 연결 구조(Multistage Interconnection Network, MIN)를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 환경에서 효과적으로 운용할 수 있는 병렬 Optimal Best-First search Branch-and-Bound 알고리즘(pobs)을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 먼저 해를 얻고자 하는 문제를 임의의 G개 부 문제로 분할하고 소수 프로세서로 구성된 프로세서 그룹들에 할당하여 각각의 지역 해를 산출하도록 하였다. 따라서 N개의 프로세서를 갖는 시스템은 G개 프로세서 그룹으로 구분되고 각 프로세서 그룹은 P(=N/G)개 프로세서를 보유하게 된다. 각 프로세서 그룹은 할당된 부 문제의 지역 해를 얻는 과정에 병렬 sub-Global Best-First B&B 알고리즘을 수행한다. 프로세서 그룹들이 산출한 지역 해들 가운데 최선의 값을 갖는 지역 해가 문제의 전역 해로 결정되는데, 이를 위하여 각 프로세서 그룹의 대표 프로세서는 할당된 부 문제의 지역 해를 다른 그룹들에게 전파하도록 하였다. 지역 해 전파는 프로세서 그룹들의 지역 해 비교를 통한 전역해 선정 기능과 함께 프로세서 그룹간 작업 불균형 문제를 상당 부분 해소하는 효과를 제공한다. 알고리즘 설계에 이어 성능 평가를 위한 분석 모형을 제시하였다. 제안한 모형은 B&B 알고리즘 수행에 따른 연산 소요시간과 통신 소요시간을 분리하여 처리함으로 병렬 처리 환경에서 보다 실질적인 알고리즘 성능 평가가 가능하게 함과 동시에, 다양한 컴퓨터 연결 구조에서의 알고리즘 성능 예측을 용이하게 하였다. B&B 알고리즘의 확률 특성을 토대로 작성된 성능 분석 연구의 실효성 검토를 위하여 MIN 기반 시스템을 대상으로 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 일치하는 결과를 보여 제시한 성능 분석 기법의 타당성을 입증하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 병렬 알고리즘을 MIN 기반 시스템에 적용하여 기존 알고리즘의 성능과 비교 평가 결과 제안한 pobs가 문제 해결 과정에서 전개되는 부 문제 수를 줄이고 프로세서간의 효율적인 작업 분배 효과를 제공하는 한편 프로세서간의 주된 통신 활동 범위를 국부적으로 제한하여 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용하여 개체진화 속도를 향상시키는 방법에 대하여 제안한다. 단성생식은 암수의 구분이 없는 세균이나 단세포 생물이 두 개의 개체로 분열되는 방법으로 유전적으로 지역적 탐색에 유리하며 양성생식은 암수의 구분이 있는 개체가 만나 생식하는 방법으로 유전적 다양성을 확보하는데 유리하다. 이러한 특성은 유전자알고리즘에서 개체의 진화속도를 향상시키는데 적절히 이용될 수 있다. 본 논문에서는 선택된 개체가 상대적으로 좋은 개체의 경우 진화를 위하여 지역적 탐색을 강화하는 단성생식을 하게 하고 상대적으로 좋지 않은 개체의 경우 유전자의 다양성을 확보하여 전역적 탐색을 강화하는 양성생식을 하게 하였다. 단성생식의 경우 지역적 탐색을 강화하기 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 낮추었으며 양성생식의 경우 유전자의 다양성 확보를 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 크게 높였다. 4가지 함수최적화 문제에 적용해본 결과 3개의 함수에서 성능이 매우 좋았으나 전역 최적해가 분산되어 있는 4번째 함수에서는 성능이 좋지 못하였다. 이는 전역최적해가 분산되어 있는 경우 안정적 진화에 혼란을 주기 때문인 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1041-1044
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• 1998

In this paper the cellular neural networks with annealing capability is designed. The annealing capability helps the networks escape from the local-minimum points and quickly search for the global-minimum point. A 6$\times$6 CNN chip is designed using a $0.8\mu\textrm{m}$ CMOS technology, and the chip area is 2.89mm$\times$2.89mm. The simulation results for hole filling image processing show that the general CNN has a local-minimum problem, but the annealed CNN finds the global-minimum solutions very efficiently.

• 한국생산제조학회지
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• 제7권6호
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• pp.12-18
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• 1998

The optimal design for stiffened laminate composite cylindrical shells under combined loads is studied by a nonlinear mathematical search algorithm. The optimal design is accomplished with the CONMIN. several types of buckling modes with maximum allowable stresses and strains are included as constraints in the optimal design process, such as general buckling, panel buckling with either stringers or rings smeared out, local skin buckling, local crippling of stiffener segments. Rectangular or T type stringers and rectangular rings are used for stiffened laminate composite cylindrical shells.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.728-730
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• 2003

오늘날 방대한 양의 정보를 관리하고 검색하기 위해 정보를 효율적으로 처리 할 수 있는 방안에 대해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 문서를 구조화하기 위한 방법으로써 XML을 기반으로 하고, 이를 효과적으로 검색하기 위해서 색인기법을 제안하므서 CD-ROM이나 하드 디스크와 Locai 보조 기억 장치에 저장되어 있는 문서 파일을 효율적으로 검색할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.879-888
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• 2004

Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 라우팅기능을 이용하여 목적지 노드까지 패킷을 전송한다. 노드이용 등으로 다음 홉 노드에 대한 링크를 손실하면 계속적인 패킷 전송을 위해서 새경로 탐색이 요구된다. 요구 기반 라우팅 프로토콜 AODV는 노드 이동으로 인한 경로 손실시에 다음 홉 노드의 링크 손실을 이식한 노드가 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 발신지 노드가 새경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 이 경우 새경로 탐색이나 지역 경로 탐색은 패킷의 지연을 가져오고, QoS에 나쁜 영향을 미친다. 본 연구에서는 다음 홉 노드에 대한 링크손실을 예측한 노드가 자신의 이웃 노드 중 적절한 다른 노드를 다음 홉 노드로 선택하여 경로 손실을 예방하고 QoS를 높이는 RPAODV 기법을 제안한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제1권4호
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• pp.435-447
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• 2006

This paper presents an application of the parallel Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal solution of the service restoration in electric power distribution systems, which is a discrete optimization problem. The main objective of service restoration is, when a fault or overload occurs, to restore as much load as possible by transferring the de-energized load in the out of service area via network reconfiguration to the appropriate adjacent feeders at minimum operational cost without violating operating constraints. This problem has many constraints and it is very difficult to find the optimal solution because of its numerous local minima. In this investigation, a parallel AEA was developed for the service restoration of the distribution systems. In parallel AEA, a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner are used in order to combine the merits of two different evolutionary algorithms: the global search capability of the GA and the local search capability of the ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. After AEA operations, the best solutions of AEA processors are transferred to the neighboring processors. For parallel computing, a PC cluster system consisting of 8 PCs was developed. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through switch based fast Ethernet. To show the validity of the proposed method, the developed algorithm has been tested with a practical distribution system in Korea. From the simulation results, the proposed method found the optimal service restoration strategy. The obtained results were the same as that of the explicit exhaustive search method. Also, it is found that the proposed algorithm is efficient and robust for service restoration of distribution systems in terms of solution quality, speedup, efficiency, and computation time.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.92-98
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• 2017

Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.595-602
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• 2003

본 논문은 표준 셀을 효율적으로 배치하는 하이브리드 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 레이아웃 영역을 n${\times}$m 그리드로 분할하고, 분할된 그리드의 각 빈에 셀을 배치함으로 광역 배치를 얻는다. 광역배치를 얻은 후 Relaxation-Based Local Search (RBLS)라 불리는 해석적 최적 기법[12］을 사용하여 배치를 개선시킨다. 이 기법을 사용하면 배치 전체를 개괄적으로 볼 수 있게 되어 배치가 국부 최적에 빠지지 않도록 할 수 있다. 이 기법의 핵심은 중복을 해결하기 위한 매우 효율적인 적법화 알고리즘이라고 볼 수 있는데, 이에 대해 본 논문은 자세히 설명한다. 광역배치가 더 이상 개선되지 않으면 이를 상세 배치로 변환시킨다. 상세 배치를 얻은 후“최적 인터리빙”이라 불리는 기법[13］을 사용하여 이를 더욱 개선시킨다. MCNC 벤치마킹 회로에 대한 실험 결과는［14]에서 보여준 Feng Shui의 결과와 필적할 만하다.