• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.175-178
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• 2000

The object level image compression is a useful technology for reducing the necessary data and manipulating individual objects. In this paper, we propose a new image object compression algorithm that uses the quadratic programming (QP) method to reduce the compressed data. The results indicate the superiority of the proposed QP based algorithm over the low pass extrapolation (LPE) method of MPEG-4.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제29권5_6호
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• pp.1395-1407
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• 2011

When a Sequential Quadratic Programming (SQP) method is used to solve the nonlinear programming problems, one of the main difficulties is that the Quadratic Programming (QP) subproblem may be incompatible. In this paper, an SQP algorithm is given by modifying the traditional QP subproblem and applying a class of $l_{\infty}$ penalty function whose penalty parameters can be adjusted automatically. The new QP subproblem is compatible. Under the extended Mangasarian-Fromovitz constraint qualification condition and the boundedness of the iterates, the algorithm is showed to be globally convergent to a KKT point of the non-linear programming problem.

• 수산해양기술연구
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• 제49권2호
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• pp.153-160
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• 2013

Control allocation is an important part of a system. It implements the function that map the desired command forces from the controller into the commands of the different actuators. In this paper, the authors present an approach for solving constrained control allocation problem in vessel system by using multi-parametric quadratic programming (mp-QP) algorithm. The goal of mp-QP algorithm applied in this study is to compute a solution to minimize a quadratic performance index subject to linear equality and inequality constraints. The solution can be pre-computed off-line in the explicit form of a piecewise linear (PWL) function of the generalized forces and constrains. The efficiency of mp-QP approach is evaluated through a dynamic positioning simulation for a vessel by using four tugboats with constraints about limited pushing forces and found to work well.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.908-913
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• 2014

In this paper, we propose a method by which QP (Quadratic Programming) problems can be solved in realtime so that we can implement the predictive control algorithm on a microcontroller system. Firstly, we derive a solution to QP problems by converting the original QP problems to its equivalent least squares with inequalities. Secondly, we propose a predictive control algorithm that can give good realtime computation performance by utilizing the fact that some parameters needed for solving QP problems can be computed offline. Finally, we illustrate that the proposed method can give good realtime features by running the C-code application constructed using the proposed method on a microncontroller system.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권6호
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• pp.23-29
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• 2006

본 논문에서는 Quadratic Programming(QP)을 이용한 효과적인 광역배치 기법을 제안한다. QP를 이용한 배치 기법의 단점인 셀 밀집 문제를 해결하기 위해 추가적인 힘(additional force)과 Grid Pre-warping 기법을 사용하였다 추가적인 힘은 밀집도에 기반한 값으로 적절한 힘을 구하기 위해 새로운 밀집도 함수를 고안하였다. Grid Pre-warping은 셀 좌표 사이의 상대적인 순서에 따라 셀들을 전체 영역에 재배치하는 기법이다. 새로운 밀집도 함수를 통해 구해진 추가적인 힘과 Pre-warping 기법을 반복적으로 적용하여 셀들이 효과적으로 분산된 광역배치를 얻었다. 이렇게 얻어진 배치를 "middle-down" 방식의 배치기인 Mongre의 초기배치로 적용하여 최종 상세배치 결과를 얻었다 제안하는 기법을 적용한 실험결과, FM 기법을 이용한 광역배치에 비해 향상된 결과를 보였으며, 우수한 배치기로 알려진 FengShui, Dragon과도 비교할만한 결과를 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.91-102
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• 1991

저수지군을 최적으로 운영하려고 할때 일반적으로 동적계획법을 이용하는데 저수지 수의 증가와 변수의 이산화에 따라 계산 용량이 지수적으로 팽창하는 결점을 내포하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 저수지 시스템 변수가 LP(Laguerre Polynomial)로 표현된 새로운 모형 개발을 시도하였다. 새로운 계획모형은 QP(Quadratic Programming) 형태이다. 이 모형의 해는 확장 라그란지안 곱수 방법(Augmented Lagrangian Multiplier Method)의 비선형계획법에 의해서 QP해를 구하였다. 그 결과 저수 수준은 기존의 결과보다 높게 유지하려는 경향을 보였으며, 평가된 편익 값은 다른 방법들과 비슷한 값이었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.59-70
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• 1992

공학 및 구조최적설계에서 광범위하게 이용되고 있는 2차계획문제(QP)의 효율적인 해법을 개발하기 위하여, 먼저 QP의 해법으로 사용가능한 수학적 최적화기법들의 이론적 및 수치적 특성을 비교연구하였다. 원래 QP 및 쌍대 QP에 대하여 이론적 강건성이 확인된 심플렉스, 경사투영(GRP) 그리고 증대 라그란지승수 알고리즘의 컴퓨터 프로그램을 작성하고 수치적 수행성이 검토되었다. 연구결과, 잠재제약조건방책을 이용하는 원래 QP의 GRP 알고리즘과 쌍대 QP의 심플렉스 알고리즘이 다른 QP해법에 비하여 효율적이면서 강력한 방법임을 알 수 있었고, 제약함수의 수가 설계변수의 수보다 많을 때는 원래 QP의 GRP 알고리즘이 더욱 효율적이었다. 또 GRP 알고리즘과 심플렉스 알고리즘의 장점을 선별적으로 이용할 수 있는 조합 알고리즘이 제안되었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.839-850
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• 2021

Risk-adjusted return is believed to be one of the optimal parameters to determine an optimum portfolio. A risk-adjusted return is a calculation of the profit or potential profit from an investment that takes into account the degree of risk that must be accepted to achieve it. This paper presents a new procedure in portfolio selection and utilizes these results to optimize the risk level of risk-adjusted Islamic stock portfolios. It deals with the weekly close price of active issuers listed on Jakarta Islamic Index Indonesia for a certain time interval. Overall, this paper highlights portfolio selection, which includes determining the number of stocks, grouping the issuers via technical analysis, and selecting the best risk-adjusted return of portfolios. The nominated portfolio is modeled using Quadratic Programming (QP). The result of this study shows that the portfolio built using the lowest Value at Risk (VaR) outperforms the market proxy on a risk-adjusted basis of M-squared and was chosen as the best portfolio that can be optimized using QP with a minimum risk of 2.86%. The portfolio with the lowest beta, on the other hand, will produce a minimum risk that is nearly 60% lower than the optimal risk-adjusted return portfolio. The results of QP are well verified by a heuristic optimizer of fmincon.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1867-1873
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• 2000

함수근사는 과학과 고학부야에서 공범위하게 응용된다. 시포트 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 원래 분류를 위해 계안되어져 문자인식, 얼굴인식 등의 응용분야에서 좋은 결과를 보여주고 있다. 최근 SVM이론 함수근사로 확장되어 많이 활용되려 하고 있다. 그러나 함수근사를 위한 SVM 알고리즘은 QP(quadratic proramming)문제와 관련되어있어 계산에 시간이 걸리며 QP를 위한 패키지가 있어야 한다. 본 논문에서는 함수근사를 위해 커널-애더트론 알고리즘을 이용한 SVM을 제안하고 QP를 이용한 SVM과 성능을 비교하고자 한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제27권3_4호
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• pp.567-579
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• 2009

Recently, Peng et al. proposed a primal-dual interior-point method with new search direction and self-regular proximity for LP. This new large-update method has the currently best theoretical performance with polynomial complexity of O($n^{\frac{q+1}{2q}}\;{\log}\;{\frac{n}{\varepsilon}}$). In this paper we use this search direction to propose a primal-dual interior-point method for convex quadratic programming (QP). We overcome the difficulty in analyzing the complexity of the primal-dual interior-point methods for convex quadratic programming, and obtain the same polynomial complexity of O($n^{\frac{q+1}{2q}}\;{\log}\;{\frac{n}{\varepsilon}}$) for convex quadratic programming.