• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제16권1_2호
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• pp.195-205
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• 2004

To the unconstrained programme of non-convex function, this article give a modified BFGS algorithm. The idea of the algorithm is to modify the approximate Hessian matrix for obtaining the descent direction and guaranteeing the efficacious of the quasi-Newton iteration pattern. We prove the global convergence properties of the algorithm associating with the general form of line search, and prove the quadratic convergence rate of the algorithm under some conditions.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.756-763
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• 2014

본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권4호
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• pp.571-582
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• 2008

This paper analyzes global convergence of the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) and provides an application result to function optimization. uDEAS is a more advanced optimization method than its predecessor in terms of the number of neighborhood points. This improvement should be validated through mathematical analysis for further research and application. Since uDEAS can be categorized into the generating set search method also established recently, the global convergence property of uDEAS is proved in the context of the direct search method. To show the strong performance of uDEAS, the global minima of four 30 dimensional benchmark functions are attempted to be located by uDEAS and the other direct search methods. The proof of global convergence and the successful optimization result guarantee that uDEAS is a reliable and effective global optimization method.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2470-2476
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• 1997

본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• 가정과삶의질연구
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• 제7권1호
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• pp.15-25
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• 1989

The purpose of this study is to examine the factors affecting the consumer's search for information and the relationship between the amount of search and the final price paid. The model indicates the demand for search is affected by the market price of each durable good purchased, the tim available for search, family income, direct cost of search, the initial stock of information, effectiveness of search, and shopping attitudes. The final price savings are a function of search, price of dispersion in the market, the initial stock of information, and effectiveness of search. Data from the Pane Study on Consumer Decisions and Asset Management were used for the empirical testing of the theoretical model. The amount of information search as dependent variable is represented by two different measures, the level of discussion with others and the number of stores visited. The amount of discussion with others depends mainly on the respondent's shopping attitude. The higher the wife's desire to search, the higher the degree of husband's comparison shopping, the less the husband's perception of price-quality relationship, the higher the level of discussions with others. The number of stores visited depends on the average market price of product purchased and the level of family income. The higher the average market price and he higher the level of family income, the greater the number of stores visited. The final savings depend upon the level of information search. The greater the number of store visited, but the less the purchase is discussed with stores, the higher the final savings are.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제3권4호
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• pp.19-34
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• 2015

Evaluation of retrieval systems is mostly limited to laboratory settings and rarely considers changes of performance over time. This article presents an evaluation of retrieval systems for internal Web site search systems between the years 2006 and 2011. A holistic evaluation methodology for real Web sites was developed which includes tests for functionality, search quality, and user interaction. Among other sites, one set of 20 Web site search systems was evaluated three times in different years and no substantial improvement could be shown. It is surprising that the communication between site and user still leads to very poor results in many cases. Overall, the quality of these search systems could be improved, and several areas for improvement are apparent from our evaluation. For a comparison, Google’s site search function was also tested with the same tasks.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-82
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• 2012

본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.101-104
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• 2002

This paper propose that is algorithm of power dissipation reduction in the high level synthesis design for DSP(Digital Signal Processor), as the portable terminal system recently demand high power dissipation. This paper obtain effect of power dissipation reduction and switching activity that increase correlation of operands as input data of function unit. The algorithm search loop or repeatedly data to the input operands of function unit. That can be reduce the power dissipation using the new low power high level synthesis algorithm. In this Paper, scheduling operation search same nodes from input DFG(Data Flow Graph) with correlation coefficient of first input node and among nodes. Function units consist a multiplier, an adder and a register. The power estimation method is added switching activity for each bits of nodes. The power estimation have good efficient using proposed algorithm. This paper result obtain more Power reduction of fifty percents after using a new low power algorithm in a function unit as multiplier.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.13-16
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• 2004

This paper deals with a one-searcher multi-target search problem where targets with different detection priorities move in Markov processes in each discrete time over a given space search area, and the total number of search time intervals is fixed. A limited search resource is available in each search time interval and an exponential detection function is assumed. The searcher can obtain a target detection award, if detected, which represents the detection priority of target and is non-increasing with time. The objective is to establish the optimal search plan which allocates the search resource effort over the search areas in each time interval in order to maximize the total detection award. In the analysis, the given problem is decomposed into intervalwise individual search problems each being treated as a single stationary target problem for each time interval. An associated iterative procedure is derived to solve a sequence of stationary target problems. The computational results show that the proposed algorithm guarantees optimality.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.405-415
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• 2020

스마트폰의 보급률이 늘어남에 따라 모바일 포렌식은 현대 디지털 포렌식 수사에서 필수적인 요소다. 모바일 메신저 데이터는 사용자의 생활패턴, 심리상태 등의 정보를 획득할 수 있기 때문에 모바일 포렌식에서 매우 중요한 데이터이다. 메신저 데이터 분석을 위해서는 암호화된 메신저 데이터의 복호화 기술이 필요하며, 대부분의 메신저가 메시지 삭제 기능을 제공하므로 삭제된 메시지를 복구하는 기술이 요구된다. 전 세계 약 10억 명이 사용하고 있는 메신저인 WeChat은 IMEI (International Mobile Equipment Identity) 정보를 이용하여 데이터를 암호화하며, 메시지 삭제 기능을 제공한다. 본 논문에서는 IMEI 정보가 존재하지 않는 경우의 데이터 복호화 방안을 제시하였으며, SQLite 데이터베이스의 전문 검색기능을 위하여 생성된 FTS (Full Text Search) 데이터베이스를 사용하여 삭제된 메시지를 복구하는 방법에 대하여 제안한다.