• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.255-262
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• 2002

In this paper, an improved multi-objective optimmum design method is proposed. And it is applied to steel frames under seismic loads. The multi-objective optimization problem is formulated with three optimality criteria, namely, minimum structural weight and maximum strain energy and stability. The Pareto curve can be obtained by performing the multi-objective optimization for multistory shear buildings. In order to efficiently solve the multi-objective optimization problem the decomposition method that separates both system-level and element-level is used. In addition, various techniques such as effective reanalysis technique with respect to intermediate variables and sensitivity analysis using an automatic differentiation (AD) we incorporated. Moreover, the relationship function among section properties induced from the profile is used in order to link system-level and element level. From the results of numerical investigation, it may be stated that the proposed method will lead to the more rational design compared with the conventional one.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1999년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.333-342
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• 1999

An improved optimization algorithm for multi-objective and multi-level (MO/ML) optimum design of steel frames is proposed in this paper. In order to optimize the steel frames under seismic load, two main objective functions need to be considered for minimizing the structural weight and maximizing the strain energy. For the efficiency of the proposed method, well known multi-level optimization techniques using decomposition method that separately utilizes both system-level and element-level optimizations and an artificial constraint deletion technique are incorporated in the algorithm. And also dynamic analysis is executed to evaluate the implicit function of structural strain energy at each iteration step. To save the numerical efforts, an efficient reanalysis technique through sensitivity analysis of dynamic properties is unposed in the paper. The efficiency and robustness of the improved MOML algorithm, compared with a plain MOML algorithm, is successfully demonstrated in the numerical examples.

• ETRI Journal
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• 제36권6호
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• pp.960-967
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• 2014

In this paper, an analytical framework is proposed for the optimization of network performance through joint congestion control, channel allocation, rate allocation, power control, scheduling, and routing with the consideration of fairness in multi-channel wireless multihop networks. More specifically, the framework models the network by a generalized network utility maximization (NUM) problem under an elastic link data rate and power constraints. Using the dual decomposition technique, the NUM problem is decomposed into four subproblems - flow control; next-hop routing; rate allocation and scheduling; power control; and channel allocation - and finally solved by a low-complexity distributed method. Simulation results show that the proposed distributed algorithm significantly improves the network throughput and energy efficiency compared with previous algorithms.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권8호
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• pp.1210-1216
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• 2018

Site or multi-unit (MU) risk assessment has been a major issue in the field of nuclear safety study since the Fukushima accident in 2011. There have been few methods or experiences for MU risk assessment because the Fukushima accident was the first real MU accident and before the accident, there was little expectation of the possibility that an MU accident will occur. In addition to the lack of experience of MU risk assessment, since an MU nuclear power plant site is usually very complex to analyze as a whole, it was considered that a systematic method such as probabilistic safety assessment (PSA) is difficult to apply to MU risk assessment. This paper proposes a new MU risk assessment methodology by using the conventional PSA methodology which is widely used in nuclear power plant risk assessment. The logical failure structure of a site with multiple units is suggested from the definition of site risk, and a decomposition method is applied to identify specific MU failure scenarios.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.205-211
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• 2024

Effective warehouse management requires advanced resource planning to optimize profits and space. Robots offer a promising solution, but their effectiveness relies on embedded artificial intelligence. Multi-agent reinforcement learning (MARL) enhances robot intelligence in these environments. This study explores various MARL algorithms using the Multi-Robot Warehouse Environment (RWARE) to determine their suitability for warehouse resource planning. Our findings show that cooperative MARL is essential for effective warehouse management. IA2C outperforms MAA2C and VDA2C on smaller maps, while VDA2C excels on larger maps. IA2C's decentralized approach, focusing on cooperation over collaboration, allows for higher reward collection in smaller environments. However, as map size increases, reward collection decreases due to the need for extensive exploration. This study highlights the importance of selecting the appropriate MARL algorithm based on the specific warehouse environment's requirements and scale.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.777-786
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• 1995

본 논문은 새로운 ASIC 구조로 최근에 관심을 모으고 있는 Table Look-Up형의 FPGA를 위한 기술 매핑에 대한 연구에 관한 것이다. 이를 위해 우선 다단계 논리 합성 , decomposition reduction, packing 등 각 설계 과정의 기존 알고리즘을 비교 분석 하였고, 각 과정에서 새로운 알고리즘을 첨가하였다. 설계 시스템의 최적화 대상인 CLB 갯수 및 네트 수의 최소화를 동시에 고려하기 위하여 사용자에 의해서 주어지는 각 요소의 가중치 선형합으로 된 비용 함수를 제안하였다. 이 비용함수를 사용하여 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 Node-pair decomposition, merging fanin, unified reduction, 다출력 decomposition 등 4가지의 새로운 알고리 즘을 추가하여 실험한 결과, CLB와 네트의 수에서 SIS-pga보다 약 10% 적은 값을 얻을 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2005년도 제28회 학술발표회 초록집
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• pp.131-131
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• 2005

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.535-544
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• 2012

무선통신시스템에서의 고용량 데이터 전송을 위해 MIMO 전송은 필수적인 기술의 하나로 자리매김하였다. 더불어 열악한 채널환경에서 요구되는 성능을 만족하기 위해서는 반드시 고효율 오류정정부호를 사용하여야하며, 반복적인 복호 기법을 사용하는 터보부호나 저밀도 패리티 검사부호 등이 그 예라고 할 수 있다. 이러한 오류정정 부호들의 우수한 성능은 반드시 MIMO 검출 단에서의 정확한 연판정 검출 값이 전제되어야 한다. 본 논문에서는 매우 적은 복잡도로 효과적으로 연판정 검출 값을 복호기에 전달 할 수 있는 방법으로써 채널 행렬의 QR 분해기법을 적용한 연판정 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 먼저 연판정 MIMO 검출 단계를 두 단계로 나누어 복잡도를 획기적으로 감소시킬 수 있는 방법과 결합하였으며, 채널 행렬에 대하여 직접 역행렬을 구하는 방식에 비해서 안테나 수가 증가할수록 훨씬 더 적은 복잡도로 동일한 성능을 얻을 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.521-532
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• 2015

본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1995년도 추계학술대회발표논문집; 서울대학교, 서울; 30 Sep. 1995
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• pp.325-333
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• 1995

Back-propagation is the most widely used algorithm for supervised learning in multi-layer feed-forward networks. However, back-propagation is very slow in convergence. In this paper, a new weight initialization method, called rough map initialization, in multi-layer perceptrons is proposed. To overcome the long convergence time, possibly due to the random initialization of the weights of the existing multi-layer perceptrons, the rough map initialization method initialize weights by utilizing relationship of input-output features with singular value decomposition technique. The results of this initialization procedure are compared to random initialization procedure in encoder problems and xor problems.