• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권4호
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• pp.488-494
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• 2008

This paper proposes an effective approach based on binary coding Particle Swarm Optimization (PSO) to identify the switching operation plan for feeder reconfiguration. The proposed method considers the advantages and disadvantages of existing particle swarm optimization method and redefined the operators of PSO algorithm to fit the application field of distribution systems. Shift operator is proposed to construct the binary coding particle swarm optimization for feeder reconfiguration. A typical distribution system of Taiwan Power Company is used in this paper to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The test results show that the proposed method can apply to feeder reconfiguration problems more effectively and stably than existing method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1132-1137
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• 2013

In swarm robot systems, it is vital to maintain network connectivity to ensure cooperative behavior between robots. This paper deals with the behavior control algorithm of the swarm robots for maintaining network connectivity. To do this, we divide swarm robots into search-robots, base-robots, and relay-robots. Using these robots, we propose behavior control algorithm to maintain network connectivity. The behavior control algorithms to maintain network connectivity are proposed for the local path planning using virtual force and global path planning using the Delaunay triangulation, respectively. Finally, we demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method through some simulations.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권3호
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• pp.63-70
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• 2013

Many real world optimization problems are discrete and multi-valued. Meta heuristics including Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization have been effectively used to solve these multi-valued optimization problems. However, extensive comparative study on the performance of these algorithms is still required. In this study, performance of these algorithms is evaluated with multi-modal and multi-dimensional test functions. From the experimental results, it is shown that Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) provides better and more reliable solutions among the considered algorithms. Also, additional experiments shows that solution quality of DPSO is not lowered significantly when bit size representing a solution increases. It means that bit representation of multi-valued discrete numbers provides reliable solutions instead of becoming barrier to performance of DPSO.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.116-126
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• 2019

In this paper, an improved one-against-one support vector machine algorithm is used to classify multiple power quality disturbances. To solve the problem of parameter selection, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of the support vector machine. By proposing a new inertia weight expression, the particle swarm optimization algorithm can effectively conduct a global search at the outset and effectively search locally later in a study, which improves the overall classification accuracy. The experimental results show that the improved particle swarm optimization method is more accurate than a grid search algorithm optimization and other improved particle swarm optimizations with regard to its classification of multiple power quality disturbances. Furthermore, the number of support vectors is reduced.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.160-163
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• 2021

In this paper, we present a path search scheme for the safe movement of the swarm of unmanned systems in unknown dangerous areas. Some of the swarm searches for the primary and secondary paths before the majority of swarm move through dangerous areas. In terms of rapid movement from the dangerous area and preparation for an accident, the primary path is searched first in the destination's direction. The secondary path is searched by considering the distance between the paths to guarantee a safe distance. The computer simulations show that the proposed scheme is suitable for the swarm of unmanned systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.24-27
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• 2020

Docker Swarm은 호스트 머신에서 여러 개의 컨테이너들을 실행할 때 발생하는 네트워크와 호스트 리소스 등을 포함한 여러 문제를 해결해 주기 위해 등장하였다. 하지만 컨테이너간의 메모리 경합으로 인한 성능 간섭 문제는 여전히 대두되고 있다. 본 논문에서는 성능 간섭 정도를 측정하기 위해 Docker Swarm을 이용하여 클러스터 환경을 구축하고 메모리 부하 작업을 수행하는 특정 스레드 개수 및 시간을 선정하여 다양한 실험을 진행하였다. 그 결과 특정 스레드 개수를 할당해 주었을 때 특정 시점에서 컨테이너간의 성능 간섭이 가장 크게 발생하였으며 그 이후의 시점부터는 성능 간섭 정도가 크게 나타나지 않는 것을 확인하였다. 이를 토대로 Docker Swarm에서 사용 중인 스케줄링 방법을 개선하여 컨테이너간의 성능 간섭을 최소화할 수 있는 향후 연구 방향을 모색할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.390-395
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• 2009

본 논문에서는 미앤더 스트립라인을 이용한X-대역 광대역 편파 변환기 설계 및 최적화 문제에 대해서 고찰하였다. 편파 변환기에 입사되는 편파를 수직, 수평 성분으로 분리하고 각 편파별로 등가 전송선 모델(transmission line model)을 사용하여 교차 편파 억제율과 편파 변환율을 계산하였다. 또한, 최적화된 파라미터 도출을 위해 유전 알고리즘과 particle swarm optimization에 기반한 하이브리드 알고리즘의 성능을 평가하고 설계에 적용하였다. 최적화된 편파 변환기는 X-대역(8.45$\sim$11.38 GHz)에서 -25 dB 이하의 편파 억제 성능을 보여주고 있으며, 편파 변환 손실은 0.2 dB 이하로 계산되었다. 또한, 이 결과를 상용 시뮬레이션 수치와 비교 분석하였다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제7권1호
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• pp.141-152
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• 2009

복수 무인기의 동시 운용을 통하여 임무 수행 효율성 및 경제성 제고를 꾀할 수 있으며 이를 위해서는 확장성이 용이한 제어 알고리듬을 필요로 하게 되는데 유연성, 강건성, 분산형 제어 및 자기조직화의 특징을 갖는 무리 지능이 현실적인 대안으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 무리 지능의 특징과 이를 복수 무인기 제어에 응용함으로써 정찰, 경로 계획, 표적 추적 및 공격 등 다양한 임무를 효율적으로 수행할 수 있음을 시뮬레이션과 시험으로 입증하고 있는 다양한 연구결과를 소개한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권3호
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• pp.175-184
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• 2010

최근 DNA 칩의 등장으로 유전자 관련 실험과 연구가 매우 용이해졌으며 이를 활용한 다양한 실험 결과로 대량의 데이터가 제공되고 있다. DNA칩에 의해 제공된 데이터는 2차원 행렬로 표현되며 하나의 축은 유전자를 나타내고 다른 하나의 축은 샘플정보를 나타낸다. 이러한 데이터에 대하여 빠른 시간 안에 좋은 품질의 군집화를 수행함으로써 이후의 분석 단계인 분류화 작업의 정확도와 효율성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 생태계 모방 알고리즘의 하나인 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 DNA칩 데이터에 대한 효율적인 군집화 기법을 제안하였으며 실험을 통해서 PSO 기반의 군집화 알고리즘이 기존의 군집화 알고리즘들보다 수행속도 및 품질 면에서 우수한 성능을 가짐을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1111-1130
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• 2016

Cooperative communications can significantly improve the wireless transmission performance with the help of relay nodes. In cooperative communication networks, relay selection and power allocation are two key issues. In this paper, we propose a relay selection and power allocation scheme RS-PA-PSACO (Relay Selection-Power Allocation-Particle Swarm Ant Colony Optimization) based on PSACO (Particle Swarm Ant Colony Optimization) algorithm. This scheme can effectively reduce the computational complexity and select the optimal relay nodes. As one of the swarm intelligence algorithms, PSACO which combined both PSO (Particle Swarm Optimization) and ACO (Ant Colony Optimization) algorithms is effective to solve non-linear optimization problems through a fast global search at a low cost. The proposed RS-PA-PSACO algorithm can simultaneously obtain the optimal solutions of relay selection and power allocation to minimize the SER (Symbol Error Rate) with a fixed total power constraint both in AF (Amplify and Forward) and DF (Decode and Forward) modes. Simulation results show that the proposed scheme improves the system performance significantly both in reliability and power efficiency at a low complexity.