• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.107-116
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• 2010

시설물 입지 선정 문제(FLP)는 전통적인 최적화 문제중에 하나이다. FLP에 공급제약과 하나의 고객은 하나의 시설물에서만 제품을 공급받을 수 있다는 제약을 추가하면 단일 시설물 공급제약을 가지는 시설물 위치 설정 문제(SSFLP)가 된다. SSFLP는 NP-hard 문제로 알려져 있으며 진화 알고리즘과 같은 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 해결하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 SSFLP를 위한 효율적인 진화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 적응형 링크 조절 진화 알고리즘과 3가지 휴리스틱 해 개선 방법을 조합하여 고안되었다. 제안하는 알고리즘을 벤치마크 문제에 적용하여 다른 알고리즘과 성능을 비교분석해 본 결과, 제안하는 알고리즘은 중간 크기의 문제에서 대부분 최적해를 찾았으며 큰 문제에서도 안정된 결과를 보여주었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.27-38
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• 2017

Packet classification is one of the essential functionalities of Internet routers in providing quality of service. Since the arrival rate of input packets can be tens-of-millions per second, wire-speed packet classification has become one of the most challenging tasks. While traditional packet classification only reports a single matching result, new network applications require multiple matching results. Ternary content-addressable memory (TCAM) has been adopted to solve the multi-match classification problem due to its ability to perform fast parallel matching. However, TCAM has a fundamental issue: high power dissipation. Since TCAM is designed for a single match, the applicability of TCAM to multi-match classification is limited. In this paper, we propose a cost- and energy-efficient multi-match classification architecture that combines TCAM with a tuple space search algorithm. The proposed solution uses two small TCAM modules and requires a single-cycle TCAM lookup, two SRAM accesses, and several Bloom filter query cycles for multi-match classifications.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.115-119
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• 2005

본 논문에서는 single array antenna 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘(Modified Genetic Algorithm)을 이용하여 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 빔의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. MGA방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 GA방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 잡음이 없는 경우와 백색 가우시안 잡음을 첨가한 경우에 일반적인 GA 방식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식은 잡음이 없는 경우와 잡음을 첨가한 경우에 수렴율이 각각 99%, 82%로 일반적인 GA 방식보다 우수함을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1994년도 추계학술발표회 및 정기총회
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• pp.1-2
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• 1994

With the prevalence of computers in modern organizations, simulation is receiving more atention as an effectvie decision -making tool. Simualtion is a computer-based numerical technique which uses mathmatical and logical models to approximate the behaviror of a real-world system. However, iptimization of synamic stochastic systems often defy analytical and algorithmic soluions. Although a simulation approach is often free fo the liminting assumption s of mathematical modeling, cost and time consiceration s make simulation the henayst's last resort. Therefore, whenever possible, analytical and algorithmica solutions are favored over simulation. This paper discussed the issues and procedrues for using simulation as a tool for optimization of stochastic complex systems that are dmodeled by computer simulation . Its emphasis is mostly on issues that are speicific to simulation optimization instead of consentrating on the general optimizationand mathematical programming techniques . A simulation optimization problem is an optimization problem where the objective function. constraints, or both are response that can only be evauated by computer simulation. As such, these functions are only implicit functions of decision parameters of the system, and often stochastic in nature as well. Most of optimization techniqes can be classified as single or multiple-resoneses techniques . The optimization of single response functins has been researched extensively and consists of many techniques. In the single response category, these strategies are gradient based search techniques, stochastic approximate techniques, response surface techniques, and heuristic search techniques. In the multiple response categroy, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphica techniqes, direct search techniques, constrained optimization techniques, unconstrained optimization techniques, and goal programming techniques. The choice of theprocedreu to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved. For many practival and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computersimulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, after discussion of simulation optmization techniques, the applications of above techniques will be presented in the modeling process of many flexible manufacturing systems.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.18-27
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• 2009

본 논문에서는 적응적 탐색기반 움직임 추정을 사용한 프레임 율 변환(FRC : Frame Rate Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 회귀탐색, 삼 단계탐색(3-SS : 3-Step Search), 그리고 단일예측탐색을 복합적으로 사용하며, 이 세 가지 탐색기법 중 블록 별 영역 특성에 가장 적합한 탐색 기법을 적용한다. 이러한 적응적 탐색방법을 적용함으로써 계산 량의 증가를 억제하면서 움직임 추정의 정확도를 향상시킨다. 이를 위해 제안된 기법에서는 시간적 예측을 통해 영상전체를 블록 별 움직임 종류에 따라 3가지 영역으로 분할한다. 제안된 움직임 추정기법을 사용한 프레임 율 변환 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.443-449
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• 2017

무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1769-1776
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• 2004

효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권5호
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• pp.699-712
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• 2016

Recently, greedy algorithm has received much attention as a cost-effective means to reconstruct the sparse signals from compressed measurements. Much of previous work has focused on the investigation of a single candidate to identify the support (index set of nonzero elements) of the sparse signals. Well-known drawback of the greedy approach is that the chosen candidate is often not the optimal solution due to the myopic decision in each iteration. In this paper, we propose a tree search based sparse signal recovery algorithm referred to as the tree search matching pursuit (TSMP). Two key ingredients of the proposed TSMP algorithm to control the computational complexity are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In numerical simulations of Internet of Things (IoT) environments, it is shown that TSMP outperforms conventional schemes by a large margin.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권4호
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• pp.3-22
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• 2022

This paper provides an overview of the emergence of resource discovery systems and services, along with their advantages, best practices, and current landscapes. It outlines some of the key services and functionalities of a comprehensive discovery model suitable for academic libraries in developing countries. The proposed model (VuFind as a discovery tool) performs like other existing web-scale resource discovery systems, both commercial and open-source, and is capable of providing information resources from different sources in a single-window search interface. The objective of the paper is to provide seamless access to globally distributed subscribed as well as open access resources through its discovery interface, based on a unified index. This model uses Koha, DSpace, and Greenstone as back-ends and VuFind as a discovery layer in the front-end and has also integrated many enhanced search features like Bento-box search, Geodetic search, and full-text search (using Apache Tika). The goal of this paper is to provide the academic community with a one-stop shop for better utilising and integrating heterogeneous bibliographic data sources with VuFind (https://vufind.org/vufind).

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.10-19
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• 2021

차량 간의 콘텐츠 공유를 위해서 Content-Centric Vehicular Network (CCVN)에 관한 연구가 진행되었다. CCNV에서 단일 홉 또는 다중 홉 기반의 기본의 콘텐츠 탐색 및 전달 기법들은 낮은 콘텐츠 탐색 확률과 높은 네트워크 트래픽 오버헤드를 가진다. 본 논문은 콘텐츠 탐색 확률을 높이고 네트워크 트래픽을 줄이기 위해 RSU를 활용한 콘텐츠 탐색 및 전송 기법을 제안한다. 제안 기법에서 RSU는 통신 범위 내에 속한 차량들의 이동성 정보를 이용하여 일정시간 간격으로 커뮤니케이션 트리를 구성한다. 커뮤니케이션 트리가 구성된 이후, RSU는 콘텐츠 요청 차량의 요청에 따라 후보 차량들 중에 최소 비용으로 콘텐츠를 제공할 수 있는 차량을 최적의 콘텐츠 제공 차량으로 선택한다. 선택된 콘텐츠 제공 차량은 구성된 커뮤니케이션 트리를 통해 콘텐츠 요청 차량에게 콘텐츠를 전송한다. 시뮬레이션 결과에서는 제안 기법이 기존 기법들보다 더 나은 성능을 보여준다.