• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1738-1756
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• 2020

To improve the accuracy and realism of the virtual surgical simulation system, this paper proposes an optimized mass-spring model with shape restoration ability based on volume conservation to simulate soft tissue deformation. The proposed method constructs a soft tissue surface model that adopts a new flexion spring for resisting bending and incorporates it into the mass-spring model (MSM) to restore the original shape. Then, we employ the particle swarm optimization algorithm to achieve the optimal solution of the model parameters. Besides, the volume conservation constraint is applied to the position-based dynamics (PBD) approach to maintain the volume of the deformable object for constructing the soft tissue volumetric model base on tetrahedrons. Finally, we built a simulation system on the PHANTOM OMNI force tactile interaction device to realize the deformation simulation of the virtual liver. Experimental results show that the proposed model has a good shape restoration ability and incompressibility, which can enhance the deformation accuracy and interactive realism.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.125-136
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• 2005

지난 몇 십년간 링크 단위의 교통자료를 이용한 동적OD 추정모델의 개발에 대한 연구가 다수 수행되어 왔다. 동적OD 추정모델의 한계점은 크게 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형을 이용함에 따라 사전에 OD가 요구되며, 이는 결국 동적 교통류 모듈과 동적OD 추정모듈간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 것이다. 둘째, 관측지점의 수가 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통자료의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하는 다수의 OD쌍이 존재하는 과소식별문제로 귀결되며, 이로 인하여 추정된 OD와 실제 OD간 오차가 불가피하게 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 기존의 Bi-level Problem을 해소하기 위해 VDS에서 수집되는 통행속도 및 점유율을 이용하여 동적 교통류를 구현하였으며, 동적OD 추정의 정확도를 제고하기 위해 VDS에서 수집되는 링크, 진출램프교통량의 관측치 및 일부 진출입램프에 설치된 AVI 자료를 복합적으로 이용한 동적OD 추정모델을 제안하였다. 칼만필터 알고리즘을 이용하여 사전에 설정된 iteration 동안 반복적으로 수행토록 하는 제안 모델은 진입램프에서 진출램프까지 소요되는 time-lag을 고려할 수 있으며 초기OD를 임의의 값으로 적용하는 경우에도 동적OD 추정의 정확도를 높일 수 있다. 서해안 고속도로를 대상으로 평가한 결과, VDS 자료만을 이용한 경우에 비해 더욱 좋은 결과를 보이는 것으로 분석되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1533-1546
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• 2013

Wireless multicast is considered as an effective transmission mode for the future mobile social contact services supported by Long Time Evolution (LTE). Though wireless multicast has an excellent resource efficiency, its performance suffers deterioration from the channel condition and wireless resource availability. Cognitive Radio (CR) and Device to Device (D2D) are two solutions to provide potential resource. However, resource allocation for cognitive wireless multicast based on D2D is still a great challenge for LTE social networks. In this paper, a joint sub-carriers and power allocation model based on D2D for general cognitive radio multicast (CR-D2D-MC) is proposed for Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) LTE systems. By opportunistically accessing the licensed spectrum, the maximized capacity for multiple cognitive multicast groups is achieved with the condition of the general scenario of imperfect spectrum sensing, the constrains of interference to primary users (PUs) and an upper-bound power of secondary users (SUs) acting as multicast source nodes. Furthermore, the fairness for multicast groups or unicast terminals is guaranteed by setting a lower-bound number of the subcarriers allocated to cognitive multicast groups. Lagrange duality algorithm is adopted to obtain the optimal solution to the proposed CR-D2D-MC model. The simulation results show that the proposed algorithm improves the performance of cognitive multicast groups and achieves a good balance between capacity and fairness.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.166-175
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• 1989

본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.251-257
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• 2018

경쟁업체 $F_A$가 k개 점포로 시장을 독점하고 있는 상황에서, 동종업계의 신규 업체 $F_B$가 경쟁업체보다 고객을 보다 많이 확보하여 경쟁우위를 가질 수 있는 k 점포를 신규로 개설하고자 한다. 이 경우 어느 위치에 점포를 개설해야 하는가가 문제로 대두된다. 이 문제에 대해 Serra와 Revelle의 PREMAL은 k-Median과 LP+BB를 사용한 MAXCAP 정수계획법으로 $F_B$의 점포 위치 k개를 결정한 다음 $F_B$의 점포 위치가 보다 많은 고객을 확보하는 위치로 변경하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 정수계획법 도움 없이 단지 MS-Excel을 활용하여 최 외곽 노드들을 제외하고, $F_A$ 점포 위치 u에 대해 ${\upsilon}{\not\in}N_G(u)$들을 대상으로 $F_B$의 점포 위치를 결정하는 비근방 탐색법을 제안하였다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 정수계획법에 비해 쉽고 빠르게 해를 구할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권3호
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• pp.363-370
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• 2002

OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram)는 각 노드에서 다양한 확장방법(decomposition)을 취할 수 있는 Ordered-DD(Decision Diagram)의 한 종류로서 각 노드마다 Shannon, positive Davio, 그리고 negative Davio 확장중의 하나를 사용하도록 하며 다른 종류의 DD와 비교해서 작은 수의 노드로 함수를 표현할 수 있다. 그러나 각 노드마다 각기 다른 확장 방법을 선택할 수 있는 특징 때문에 입력 노드에 대한 확장 방법의 결정에 의해서 OPKFDD의 크기가 좌우되며 최소의 노드 수를 갖는 OPKFDD의 구성은 매우 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 DD 크기의 기준을 노드 수로 하여 기존의 OBDD(Ordered Binary Decision Diagram) 자료구조에서 각 노드의 확장방법을 결정하는 직관적(heuristic)인 방법을 제시하고, 주어진 입력변수 순서에 대해서 각 노드의 확장 방법을 결정하는 알고리즘을 제안하고 실험 결과를 제시한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.739-744
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• 2012

유전 알고리즘은 전역 최적해(global optimum)를 찾는 좋은 방법 중에 하나로 변화율(gradient)을 기반으로 하는 방법들과 달리 민감도 해석이 요구되지 않으므로 민감도 해석이 어려운 초고주파 영역에서의 설계 문제에 적합하다. 본 연구에서는 나노개구 격자의 위상화적화를 유전 알고리즘과 ON/OFF 방법에 기반하여 수행하였다. 연구의 목적을 나노개구 격자의 측정영역에서 투과효율을 최대화 하는 것으로 하고, 모든 해석 및 최적화 과정은 COMSOL 프로그램과 Matlab 프로그램의 연동에 의하여 수행되었다. 최종 제시된 설계는 기본 모델 대비 약 21%의 성능 향상을 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1168-1188
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• 2018

Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-7
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• 2016

차축 감속기와 차륜으로 구성된 고속철도차량 2차 구동장치는 일체형 조립체이지만, 상이한 기술사양으로 인하여 이들의 예방정비 주기는 서로 다르다. 특히, 이들은 완전분해 정비주기에 따라 매번 동시에 탈부착 작업을 수행한다. 따라서 불필요한 완전분해 정비를 감소하고 높은 열차 가용도를 유지하기 위해서는 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 예방정비 비용의 최적화가 중요하다. 본 연구에서는 실제 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 결함나무 분석을 수행하고, 각 하부부품들의 치명도를 고려한 수정된 신뢰도를 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 예방 정비비용의 최적화는 기준 신뢰도 및 개선율을 고려한 유전자 알고리즘으로부터 구하였다. 비용의 최적화는 개체의 적합도 함수에 대한 최대값으로부터 얻는다. 유전자 알고리즘에 의한 최적의 완전분해 정비주기는 285만km로서, 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 21% 감소하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.3134-3155
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• 2020

In this paper, we study the joint radio and computational resource allocation in the ultra-dense mobile-edge computing networks. In which, the scenario which including both computation offloading and communication service is discussed. That is, some mobile users ask for computation offloading, while the others ask for communication with the minimum communication rate requirements. We formulate the problem as a joint channel assignment, power control and computational resource allocation to minimize the offloading cost of computing offloading, with the precondition that the transmission rate of communication nodes are satisfied. Since the formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is NP-hard. By leveraging the particular mathematical structure of the problem, i.e., the computational resource allocation variable is independent with other variables in the objective function and constraints, and then the original problem is decomposed into a computational resource allocation subproblem and a joint channel assignment and power allocation subproblem. Since the former is a convex programming, the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions can be used to find the closed optimal solution. For the latter, which is still NP-hard, is further decomposed into two subproblems, i.e., the power allocation and the channel assignment, to optimize alternatively. Finally, two heuristic algorithms are proposed, i.e., the Co-channel Equal Power allocation algorithm (CEP) and the Enhanced CEP (ECEP) algorithm to obtain the suboptimal solutions. Numerical results are presented at last to verify the performance of the proposed algorithms.