• ETRI Journal
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• 제41권3호
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• pp.326-336
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• 2019

A wireless power transfer technique can solve the power capacity problem in wireless rechargeable sensor networks (WRSNs). The charging strategy is a wide-spread research problem. In this paper, we propose a demand-based charging strategy (DBCS) for WRSNs. We improved the charging programming in four ways: clustering method, selecting to-be-charged nodes, charging path, and charging schedule. First, we proposed a multipoint improved K-means (MIKmeans) clustering algorithm to balance the energy consumption, which can group nodes based on location, residual energy, and historical contribution. Second, the dynamic selection algorithm for charging nodes (DSACN) was proposed to select on-demand charging nodes. Third, we designed simulated annealing based on performance and efficiency (SABPE) to optimize the charging path for a mobile charging vehicle (MCV) and reduce the charging time. Last, we proposed the DBCS to enhance the efficiency of the MCV. Simulations reveal that the strategy can achieve better performance in terms of reducing the charging path, thus increasing communication effectiveness and residual energy utility.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.200-210
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• 2023

Until now, it is popular to use question-and-answer-based for human personality. The current inspection of representative personality types includes Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) and job suitability evaluations. The problem of these inspection methods is influenced by the user's environment and psychological status during MBTI inspection. To solve this problem, we proposed MBTI Identification Model based on measuring bioelectricity patterns. We adapt traditional Korean medicine, the Eight Constitution, to this model. We develop an automatic MBTI identification algorithm that maps the Eight Constitution via biological current patterns to identify MBTI personality types. By utilizing the algorithm proposed in this research, it is anticipated that users will be able to measure MBTI more easily and accurately.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.601-602
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• 2011

In wireless sensor networks, coverage problem is a fundamental issue that has attracted considerable attention in recent years. Most node scheduling patterns utilize the adjustable range of sensor to minimize the sensing energy consumption. However, a large source of consumption of communication energy of sensor is not strictly taken into account. In this paper, we introduce an energy-efficient pattern that is used to minimize the communication energy consumption of a sensor network. Calculations and extensive simulation are conducted to evaluate the efficiency of the new pattern comparing to existing ones.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3501-3523
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• 2017

It is a classical integer optimization difficulty to design an optimal selection scheme in cooperative relay networks considering co-channel interference (CCI). In this paper, we solve single-objective and multi-objective relay selection problem. For the single-objective relay selection problem, in order to attain optimal system performance of cooperative relay network, a novel quantum differential evolutionary algorithm (QDEA) is proposed to resolve the optimization difficulty of optimal relay selection, and the proposed optimal relay selection scheme is called as optimal relay selection based on quantum differential evolutionary algorithm (QDEA). The proposed QDEA combines the advantages of quantum computing theory and differential evolutionary algorithm (DEA) to improve exploring and exploiting potency of DEA. So QDEA has the capability to find the optimal relay selection scheme in cooperative relay networks. For the multi-objective relay selection problem, we propose a novel non-dominated sorting quantum differential evolutionary algorithm (NSQDEA) to solve the relay selection problem which considers two objectives. Simulation results indicate that the proposed relay selection scheme based on QDEA is superior to other intelligent relay selection schemes based on differential evolutionary algorithm, artificial bee colony optimization and quantum bee colony optimization in terms of convergence speed and accuracy for the single-objective relay selection problem. Meanwhile, the simulation results also show that the proposed relay selection scheme based on NSQDEA has a good performance on multi-objective relay selection.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제10권1호
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• pp.43-66
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• 2006

지금까지 수학적 의사소통과 수학적 태도에 관한 선행연구는 주로 쓰기 활동을 통한 자료 수집을 통해 많이 이루어져 왔다. 또한 프로젝트 활동이나 소집단 토의 활동에 대한 연구는 여러 차례 있었으나, 이를 수학적 의사소통 영역과 수학적 태도면에서 연관시켜 분석한 선행연구는 없었다. 따라서 본 연구에서는 학생들을 소집단으로 구성하여 프로젝트형 문제를 해결하는 과정을 촬영하여 살펴본 후, 그 속에서 수학적 의사소통은 어떻게 전개되고 있으며, 수학적 태도의 측면에서는 어떤 현상이 관찰되는지 알아보고 그 시사점을 추출해 보고자 하는데 연구의 목적이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.331-340
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• 2019

본 연구의 목적은 병리학 교과목에 부분 적용한 학습자질문중심학습법이 간호대학생의 학습동기, 의사소통, 문제해결능력에 미치는 효과를 파악하는 것이다. 일개 대학 간호학과 2학년 106명을 대상으로 단일군 사전사후 설계를 적용하여 본 연구를 수행하였다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 프로그램을 활용하여 Wilcoxon-signed rank test로 분석하였다. 연구 결과 학기 초에 비하여 학기 말에 의사소통과 문제해결능력이 유의하게 향상되었으며, 학습동기의 하위 항목인 주의력과 만족도도 유의하게 향상된 것을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 학습자질문중심학습법이 간호대학생의 의사소통과 문제해결능력 향상에 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여주었다. 앞으로 이와 같은 간호대학생의 핵심 역량을 계발하기 위해 다양한 전략이 융합된 교수학습방법의 개발 및 적용이 필요하다.

• 한국언론정보학보
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• 제31권
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• pp.167-192
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• 2005

IMC 실행을 촉진시키기 위한 방법은 무엇인가? 이러한 의문에 답하기 위한 하나의 접근방법은 IMC 성장을 저해하는 기업의 내/외적 문제점들을 찾아내어 해결하는 것이다. 본 연구는 탐색적 요인분석을 통해 8개의 방해요인(조직구조문제, 부서간 이기주의, 데이터베이스 미흡, 효율성분석의 어려움, 고객중심 커뮤니케이션 인식부족, 대행사의존증가, 대행사의 전문성결여, 예산삭감우려)을 추출하였으며, 이들 요인들 중 IMC 실행정도에는 조직구조문제와 고객중심 커뮤니케이션 인식부족에 대한 해소가 그리고 IMC에 대한 유용성지각에는 부서간 이기주의, 고객중심 커뮤니케이션 인식부족, 예산삭감우려에 대한 해소가 유의미한 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다. 조직의 규모(예, 매출액 및 마케팅 커뮤니케이션 비용)에 따른 IMC 실행정도의 차이는 존재하지 않았지만 IMC에 대한 유용성지각에 있어서는 고 매출액 집단이 저 매출액 집단에 비해 보다 긍정적인 것으로 나타났다. 결과에 근거하여 이론적 및 실무적 함의가 논의되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-10
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• 2002

원격 영상전송 장치는 안전상의 문제가 있거나 사람이 갈 수 없는 곳을 관찰하기 위해 로봇 기술과 영상전송 기술을 결합한 것이다. 최근 원격 제어를 위해 웹서버와 로봇간 유선 및 RF를 이용한 제어 장치들이 개발되고 있지만, 작동 거리 및 인터넷 라인을 설치해야 하는 제한점이 있으며, 무선 방식의 통신장비를 이용할 경우 무선 라우터의 가격이 고가라는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 셀룰러 폰 통신망을 이용하여 영상전송 및 영상전송 장치를 원격으로 제어할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 개발된 시스템은 기존의 무선통신(RF)을 이용한 영상 전송시의 단점인 거리 제한 문제와 인터넷을 이용한 영상전송시의 문제를 해결할 수 있었고, 현재의 통신망을 비롯한 제한된 조건 하에서 최적의 영상 및 음성을 전송할 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권6호
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• pp.413-421
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• 2015

Regularized Blind Deconvolution is a problem applicable in degraded images in order to bring the original image out of blur. Multichannel blind Deconvolution considered as an optimization problem. Each step in the optimization is considered as variable splitting problem using an algorithm called Alternating Minimization Algorithm. Each Step in the Variable splitting undergoes Augmented Lagrangian method (ALM) / Bregman Iterative method. Regularization is used where an ill posed problem converted into a well posed problem. Two well known regularizers are Tikhonov class and Total Variation (TV) / L2 model. TV can be isotropic and anisotropic, where isotropic for L2 norm and anisotropic for L1 norm. Based on many probabilistic model and Fourier Transforms Image deblurring can be solved. Here in this paper to improve the performance, we have used an adaptive regularization filtering and isotropic TV model Lp norm. Image deblurring is applicable in the areas such as medical image sensing, astrophotography, traffic signal monitoring, remote sensors, case investigation and even images that are taken using a digital camera / mobile cameras.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2063-2081
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• 2018

A resource allocation algorithm is proposed in this paper to simultaneously minimize the total system power consumption and maximize the system throughput for the downlink of multi-user multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems. With the Lagrange dual decomposition method, we transform the original problem to its convex dual problem and prove that the duality gap between the two problems is zero, which means the optimal solution of the original problem can be obtained by solving its dual problem. Then, we use convex optimization method to solve the dual problem and utilize bisection method to obtain the optimal dual variable. The numerical results show that the proposed algorithm is superior to traditional single-objective optimization method in both the system throughput and the system energy consumption.