• 제목/요약/키워드: Search Space Reduction

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소분자 도킹에서 탐색공간의 축소 방법 (Search Space Reduction Techniques in Small Molecular Docking)

  • 조승주
    • 통합자연과학논문집
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    • 제3권3호
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    • pp.143-147
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    • 2010
  • Since it is of great importance to know how a ligand binds to a receptor, there have been a lot of efforts to improve the quality of prediction of docking poses. Earlier efforts were focused on improving search algorithm and scoring function in a docking program resulting in a partial improvement with a lot of variations. Although these are basically very important and essential, more tangible improvements came from the reduction of search space. In a normal docking study, the approximate active site is assumed to be known. After defining active site, scoring functions and search algorithms are used to locate the expected binding pose within this search space. A good search algorithm will sample wisely toward the correct binding pose. By careful study of receptor structure, it was possible to prioritize sub-space in the active site using "receptor-based pharmacophores" or "hot spots". In a sense, these techniques reduce the search space from the beginning. Further improvements were made when the bound ligand structure is available, i.e., the searching could be directed by molecular similarity using ligand information. This could be very helpful to increase the accuracy of binding pose. In addition, if the biological activity data is available, docking program could be improved to the level of being useful in affinity prediction for a series of congeneric ligands. Since the number of co-crystal structures is increasing in protein databank, "Ligand-Guided Docking" to reduce the search space would be more important to improve the accuracy of docking pose prediction and the efficiency of virtual screening. Further improvements in this area would be useful to produce more reliable docking programs.

R=1/2 Self-Doubly 조직 직교 길쌈부호를 찾는 효율적인 최적 스팬 알고리듬 (An Efficient Algorithm for finding Optimal Spans to determine R=1/2 Rate Systematic Convolutional Self-Doubly Orthogonal Codes)

  • 아타뱁도녀;서희종
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.1239-1244
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    • 2015
  • 본 논문에서는 길쌈 Doubly 직교 부호의 최적 스팬을 찾기 위한 새로운 방법(Convolutional Self-Doubly Orthogonal, CDO)을 제안한다. 이 새로운 방법은 병렬 Implicitly-Exhaustive 탐색방법을 사용하는데, 이 방법으로 R =1/2 CDO 코드에 대한 최적의 스팬을 찾기 위해서 계산시간을 감소시키는 방법으로 동적 검색 공간 감소 방법을 적용했다. 제안된 알고리듬을 모의실험한 결과 기존의 방법에 비해서 계산시간이 감소되었고, 오류 정정 성능이 향상되었음을 확인하였다.

다면체 인식을 위한 탐색 공간 감소 기법 (A Reduction Method of Search Space for Polyhedral Object Recognition)

  • 이상용
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.381-385
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    • 2003
  • 본 논문에서는 다면체의 인식을 위하여 사용되는 여러-방향-보기 방법 (multiple-view approach)에서, ART-1 신경망을 이용하여 모델베이스의 탐색공간 크기를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서 모델베이스는 물체를 둘러싸고 있는 보기 구체의 미리 정해진 시점에서 관측된 2차원 투영체에서 추출된 특징들로 구성된다.

Algorithm for Search Space Reduction based on Dynamic Heuristic Value Change

  • Kim, Hyung-Soo;Moon, kyung-Seob
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권6호
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    • pp.943-950
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    • 2002
  • 실시간 전략 게임은 인간 혹은 컴퓨터를 상대로 하는 게임 장르이다. 이것은 턴방식의 컴퓨터게임과는 게임 진행 방식이 상이하다. 체스와 같은 턴방식은 오직 한 명의 플레이어의 동작을 허용하지만 실시간 전략게임은 복수의 플레이어의 동시다발적인 동작을 허용한다. 따라서 실시간 전략게임에서는 게임 내 유닛들의 이동경로는 자원채취, 건물건설, 그리고 전투 프로세스들의 처리를 위한 충분한 시간을 확보하기 위해 신속히 계산되어야 한다. 경로계산에 필요한 메모리, 탐색공간, 유닛들의 반응속도를 향상시키려는 여러 접근방식들이 소개되고 있다. 현재의 경로계산 알고리즘들은 최상 경로계산에 치중한 나머지 실시간 전략게임에서의 계산 과부하 문제를 고려하고 있지 않다 .이런 점에서 본 논문은 탐색공간을 줄이고 유닛들의 반응속도를 높이는 DHA*(Dynamic Heuristic Af) 알고리듬을 제안하고, 기존 A* 알고리듬과 비교하여 본 제안 DHA* 알고리듬의 성능이 우수함을 입증한다.

장애물 정보를 이용한 A* 알고리즘의 탐색 공간의 감소 (Reducing Search Space of A* Algorithm Using Obstacle Information)

  • 조성현
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.179-188
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    • 2015
  • A* 알고리즘은 잘 알려진 길찾기 알고리즘이다. 그러나 장애물 정보를 이용하지 않을 경우에는 장애물을 만날 때 까지 탐색을 진행하여 장애물과 충돌하거나 늪(swamp)에 들어갈 수 있다. 본 논문에서는 장애물을 회피하고 늪에 들어가지 않도록 장애물 정보를 사용하고, 장애물 정보를 이용한 휴리스틱 함수도 제안한다. 장애물 정보를 사전에 처리하는데 시간이 걸리지만 실시간에 처리하는 것이 아니기 때문에 대부분의 경우에 문제가 되지 않는다. 실험을 통하여 제안한 방법들이 검색 공간을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여주었다. 더불어 장애물 정보를 이용한 휴리스틱 함수는 사전에 장애물 정보를 처리할 필요 없이 효과적으로 검색 공간을 줄일 수 있다는 것을 보여주었다.

U자형 리브의 최적설계에 의한 사출제품의 휨 최소화 (Minimization of Warpage in Injection-molded Parts By Optimal Design of U-type Ribs)

  • 박종천;김광호;김경모;구본흥
    • 한국기계가공학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.53-61
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    • 2008
  • In this research, the layout and geometry of U-type ribs in the part, including significant process conditions, are automatically optimized to reduce part warpage with robustness in consideration. The optimization procedure are based on an iterative redesign methodology integrated with computer aided injection molding simulation, Taguchi's Design of Experiment(DOE), and a direct search-based optimization method. The robustness of a design alternative is efficiently measured by introducing composite noise factor and Taguchi's signal-to-noise ratio. As a solution search methodology, the modified design space reduction method based on orthogonal arrays is employed to exploit an optimal robust design alternative. To illustrate the proposed methodology, a case study is performed on simulation results, where an optimal robust design alternative is obtained with a moderate number of iterations.

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타부탐색을 이용한 배전계통 재구성 (Reconfiguration of Distribution System Using Tabu Search)

  • 전영재;최승규;김훈;박경종;김재철
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1422-1424
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    • 1999
  • This Paper Presents a efficient algorithm for loss reduction of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems of radial type. To apply tabu search to reconfiguration of distribution system, in this Paper we Propose the several move methods and efficient reconfiguration procedure. We also discuss the tabu search techniques of diversifying the search of solution space as well as the simple tabu search. The experimental results show that the proposed tabu search techniques have the ability to search a good solution.

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Iterative Channel Estimation for Higher Order Modulated STBC-OFDM Systems with Reduced Complexity

  • Basturk, Ilhan;Ozbek, Berna
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권6호
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    • pp.2446-2462
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    • 2016
  • In this paper, a frequency domain Expectation-Maximization (EM)-based channel estimation algorithm for Space Time Block Coded-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (STBC-OFDM) systems is investigated to support higher data rate applications in wireless communications. The computational complexity of the frequency domain EM-based channel estimation is increased when higher order constellations are used because of the ascending size of the search set space. Thus, a search set reduction algorithm is proposed to decrease the complexity without sacrificing the system performance. The performance results of the proposed algorithm is obtained in terms of Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE) for 16QAM and 64QAM modulation schemes.

그리드 맵의 수직 분할에 의한 탐색 공간 축소 (Search Space Reduction by Vertical-Decomposition of a Grid Map)

  • 정예원;이주영;유견아
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권9호
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    • pp.1026-1033
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    • 2016
  • 그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.

특이값 분해를 이용한 라만 스펙트럼 고속 탐색 알고리즘 (A Fast Search Algorithm for Raman Spectrum using Singular Value Decomposition)

  • 서유경;백성준;고대영;박준규;박아론
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8455-8461
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    • 2015
  • 본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.