• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제7권1호
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• pp.41-60
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• 2000

In this paper we consider a series of algorithms for calculating radicals of matrix polynomial equations. A particular aspect of this problem arise in author's work. concerning parameter identification of linear dynamic stochastic system. Special attention is given of searching the solution of an equation in a neighbourhood of some initial approximation. The offered approaches and algorithms allow us to receive fast and quite exact solution. We give some recommendations for application of given algorithms.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제5권1호
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• pp.141-152
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• 1998

Based on the geometric representation an efficient al-gorithm is designed to find all articulation points of a permutation graph. The proposed algorithm takes only O(n log n) time and O(n) space where n represents the number of vertices. The proposed se-quential algorithm can easily be implemented in parallel which takes O(log n) time and O(n) processors on an EREW PRAM. These are the first known algorithms for the problem on this class of graph.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제24권1_2호
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• pp.155-165
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• 2007

We consider a possible generalization of nondeterministic finite automata. The goals of this consideration are: to apply some obtained algorithms for various problems of minimization of classical nondeterministic automata; to use such automata for describing practical anytime algorithms for the same problems of minimization; to simplify some proofs for algorithms of simplification for usual nondeterministic automata.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.343-350
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• 2004

본 논문은 에너지소산 제어알고리듬의 제어이득 산정에 관하여 연구하였다. Lyapunov안정성이론에 기초하여 속도 되먹임 포화제어알고리듬, 뱅뱅제어 알고리듬 그리고 에너지게인 제어알고리듬을 제안하였고, 이 알고리듬의 성능을 평가하고 비교하였다. 속도 되먹임 포화제어알고리듬과 에너지게인 제어알고리듬에서는 포화현상을 고려하였고, 뱅뱅제어에서는 경계층을 이용하여 채터링현상을 고려하였다. 수치적인 해석을 통해서 제안된 제어알고리듬이 바람하중에 의해 야기되어지는 구조물의 에너지를 효과적으로 소산시킬 수 있음을 보여주었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.385-396
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• 1999

최근 공학분야에서 다루어지고 있는 문제의 규모가 대형화하고 있으며 이러한 대형구조물의 구조설계는 부재의 강도설계 및 절점의 변위조절을 위하여 많은 수의 구조해석을 요구한다. 한 대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산 시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 대안으로 다수의 개인용 컴퓨터들을 네트워크로 연결하여 고성능 병렬연산시스템을 구성하고 이에 적합한 두 가지 형태의 분산구조방정식해법들을 반복법인 PCG 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 대형구조물을 위한 분산구조해석법은 구조해석 과정에 요구되는 각 컴퓨터 상호 간의 통신회수와 통신량을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 분산구조해석법의 성능은 대규모 3차원 트러스 구조물 및 144층 가새 튜브구조물의 구조해석에 적용하여 분석하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.639-653
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• 2019

본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2004년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.143-149
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• 2004

In this paper, an automation model for drift design of high-rise buildings using resizing algorithms is proposed. Drift, in the model, includes the maximum lateral displacement at the top and inter-story drifts of a high-rise building subjected to both wind and seismic load. Resizing algorithms for high-rise buildings in various systems and material developed in previous researches are used as a drift control module. As an input to drift control algorithms, member forces for calculation of member displacement participation factors are obtained from commonly-used commercial softwares. The automation model is composed of 4 modules: initial modeling, drift control, stress check, and final verification modules. Each module in the model is described in detail in this paper.

• Advances in Computational Design
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• 제5권3호
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• pp.209-231
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• 2020

In order to evaluate the performance of three heuristic optimization algorithms, namely, simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) for optimal stacking sequence of laminated composite plates with respect to critical buckling load and non-dimensional natural frequencies, a multi-objective optimization procedure is developed using the weighted summation method. Classical lamination theory and first order shear deformation theory are employed for critical buckling load and natural frequency computations respectively. The analytical critical buckling load and finite element calculation schemes for natural frequencies are validated through the results obtained from literature. The comparative study takes into consideration solution and computational time parameters of the three algorithms in the statistical evaluation scheme. The results indicate that particle swarm optimization (PSO) considerably outperforms the remaining two methods for the special problem considered in the study.

• 한국CDE학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.212-221
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• 2003

In order to reduce the lead-time and cost, the technology of rapid prototyping (RP) has been widely used. A new rapid prototyping process, transfer-type variable lamination manufacturing process by using expandable polystyrene foam (VLM-ST), has been developed to reduce building time, apparatus cost and additional post-processing. At the same time, VLM Slicer, the CAD/CAM software for VLM-ST has been developed. In this study, algorithms for accuracy improvement of VLM-ST, which include offset and overrun of a cutting path and generation of a reference shape are developed. Offset algorithm improves cutting accuracy, overrun algorithm enables the VLM-ST process to make a shape of sharp edge and reference shape generation algorithm adds additional shape which makes off-line lamination easier. In addition, proposed algorithms are applied to practical CAD models for verification.

• 대한산업공학회지
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• 제40권3호
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• pp.305-312
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• 2014

This research deals with a problem that minimizes makespan in a non-identical parallel machine system with sequence and machine dependent setup times and machine dependent processing times. We first present a new mixed integer programming formulation for the problem, and using this formulation, one can easily find optimal solutions for small problems. However, since the problem is NP-hard and the size of a real problem is large, we propose four heuristic algorithms including genetic algorithm based heuristics to solve the practical big-size problems in a reasonable computational time. To assess the performance of the algorithms, we conduct a computational experiment, from which we found the heuristic algorithms show different performances as the problem characteristics are changed and the simple heuristics show better performances than genetic algorithm based heuristics for the case when the numbers of jobs and/or machines are large.