KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4848-4863
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2016
The explosive wireless data service requirement accompanied with carbon dioxide emission and consumption of traditional energy has put pressure on both industria and academia. Wireless networks powered with the uneven and intermittent generated renewable energy have been widely researched and lead to a new research paradigm called green communication. In this paper, we comprehensively consider the total generated renewable energy, QoS requirement and channel quality, then propose a utility based renewable energy allocation policy. The utility here means the satisfaction degree of users with a certain amount allocated renewable energy. The energy allocation problem is formulated as a constraint optimization problem and a heuristic algorithm with low complexity is derived to solve the raised problem. Numerical results show that the renewable energy allocation policy is applicable not only to soft QoS, but also to hard QoS and best effort QoS. When the renewable energy is very scarce, only users with good channel quality can achieve allocated energy.
Enhanced methodologies for process diagnosis and abnormal situation management have been developed for the last two decades. However, there is no single method that always shows better performance over all kinds of diagnostic problems. In this paper, a framework of message-passing, cooperative, intelligent diagnostic agents is presented for improved on-line fault diagnosis through cooperative problem solving of different expertise. A group of diagnostic agents in charge of different process functional perform local diagnoses in parallel; exchange related information with other diagnostic agents; and cooperatively solve the global diagnostic problem of the whole process plant or business units just like human experts would do. For their better understanding, sharing and exchanging of process knowledge and information, we also suggest a way of remodeling processes and protocols, taking into account semantic abstracts of process information and data. The benefits of the suggested multi-agents-based approach are demonstrated by the implementations for solving the diagnostic problems of various chemical processes.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.6
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pp.315-320
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2017
Estimating the correct pose of augmented objects on the real camera view efficiently is one of the most important questions in image tracking area. In computer vision, Homography is used for camera pose estimation in augmented reality system with markerless. To estimating Homography, several algorithm like SURF features which extracted from images are used. Based on extracted features, Homography is estimated. For this purpose, RANSAC algorithm is well used to estimate homography and DCS-RANSAC algorithm is researched which apply constraints dynamically based on Constraint Satisfaction Problem to improve performance. In DCS-RANSAC, however, the dataset is based on pattern of feature distribution of images manually, so this algorithm cannot classify the input image, pattern of feature distribution is not recognized in DCS-RANSAC algorithm, which lead to reduce it's performance. To improve this problem, we suggest the KCS-RANSAC algorithm using K-means clustering in CS-RANSAC to cluster the images automatically based on pattern of feature distribution and apply constraints to each image groups. The suggested algorithm cluster the images automatically and apply the constraints to each clustered image groups. The experiment result shows that our KCS-RANSAC algorithm outperformed the DCS-RANSAC algorithm in terms of speed, accuracy, and inlier rate.
The entry guidance design involves trajectory optimization and generation of a drag acceleration profile as the satisfaction of trajectory conditions during the entry flight. The reference trajectory is parameterized and optimized as piecewise linear functions of the velocity. A regularization technique is employed to achieve desired properties of the optimal drag profile. The regularized problem has smoothness properties and the minimization of performance index then prevents the drag acceleration from varying too fast, thus eliminating discontinuities. This paper shows the trajectory control using the simple control law as well as the information of reference drag acceleration.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.280-287
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1994
본 논문에서는 광양제철소의 연속소둔공정의 작업단위편성 문제를 소개하고, 그 해결방안을 제시한다. 다루고자 하는 문제는 편성할 스케줄 내에서 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 sequence의 길이를 최대화하 는 목적함수를 가지며, 동시에 공정의 특성상 발생하는 전후 대상재간의 제 약조건들을 만족시키는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 부분 최적 해를 구해 주는 순차적인 두가지 발견적(heuristic)기법을 제시한다. 첫째, 일 정의 길이를 최대화하며 전후 대상재간의 제약조건을 만족시키기 위한 "backtracking with look ahead" 기법이다. 특히 이 "backtracking with look ahead" 기법은 이미 개발된 "constraint satisfaction problem"을 기반으로 한 일정계획언어와 이에 연동된 코드생성기를 사용하여 구현되었다. 둘째, sequence내 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 앞에서 만족 시킨 제약조건들을 계속 유지시키기 위한 평활화(smoothing) 기법이다. 마지 막으로 두가지 발견적 기법을 사용하여 본 연속소둔공정의 작업단위편성 문 제를 해결하는 과정을 보여준다. 이와 같은 발견적 기법을 이용하여 기존의 기법들로는 해결하기 힘든 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다. 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.318-320
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2012
증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.697-703
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2002
본 연구에서는 선박 건조 공정 중 블록조립공정을 다룬다 블록과 정반(bay)의 정보가 주어져 있을 때, 각 블록의 조립작업을 하게 될 정반과 조립작업을 시작하는 시작시점을 결정해야 한다. 정반에서 중요하게 고려할 두 가지 자원은 바로 면적과 시수이다. 본 연구에서 다루는 문제의 목적식은 정반에 할당피지 못하거나 작업시점을 결정하지 못해 작업을 할 수 없게 된 실패 블록의 수를 죄소화시키는 것과 시수 부하의 부하평준화를 이루는 것이다. 이 문제를 풀기 위해 제약만족기법(CSP)에 기반을 두는 알고리듬을 제안한다. 그리고 이 알고리듬은 실제 데이터를 가지고 실험을 하게 되며 그 결과와 기존의 일정계획 결과와 비교 분석하게 될 것이다.
항공운항 스케줄링 문제는 여러 가지 제약조건이 많고 탐색공간이 방대하기 때문에 백트래킹 방법이나 단순 스케줄링을 통한 방법으로는 항공운항 스케줄링에서 매우 중요한 승무원(운항승무원, 객실승무원)들의 운항스케줄 만족도를 향상시키기 어렵다. 객체기반 항공운항 스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP;Constraint Satisfaction Problem)와 객체지향개념을 운항관리 스케줄링 문제에 적용하여 승무원들에 대한 인력관리상의 문제점들을 해결하고자 하였다. 객체 지향 개념을 기반으로 승무원 객체들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 운항스케줄 보드에 배정한다. 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 높이기 위해서 승무원의 스케줄 우선순위에 따라서 자원(타임 슬롯)을 배정하고, 자원에 대한 승무원들의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 승무원들이 가지는 보드의 타임 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용하였다. 또한 실제로 항공운항 스케줄링을 모의실험해서 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 살펴보았다.
현대 산업 발전에 따라 대량 생산 체제에서 소비자 개별 주문 요건을 반영하여 생산하는 대량맞춤 생산(Mass Customization) 체제로 변화해가고 있다. 이런 대량맞춤 생산 체제의 제품구성(Product Configuration) 시에 나타나는 CSP(Constraint Satisfaction Problem) 해결 방법론을 제시하고 있다. 기존 방법에서는 복잡 다양한 제약조건을 수학적으로 표현하여 제약 조건 검사에서 소요시간과 검색 공간을 최소화 할 수 있는 알고리즘이 제시했다. 그런데 소비자의 주문 요건들이 빠르게 변화되고 복잡 다양 해지고 있다. 그래서 대상 모델 및 제약조건이 변경이 되었을 경우 기존 방법에서 제시하고 있는 CSP 해결에서는 수정 관리 하기가 쉽지 않고 확장성이 낮다. 본 연구에서는 룰 기반 모델링으로 CSP 문제 해결 프로세스 정립을 하여 관리의 편리성을 제공하고 확장성을 향상시킨다.
A heuristic method TABU-CSP using Tabu Search (TS) is described for solving Constraint Satisfaction Problems (CSPs). The method is started with a complete but inconsistent solution of a binary CSP and obtained in prespecified number of iterations either a consistent solution or a near optimal solution with an acceptable number of conflicts. The repair in the solution at each iterative step is done by using two heuristics alternatively. The first heuristic is a min-conflicts heuristic that chooses a variable with the maximum number of conflicts and reassigns it the value which leads to the minimum number of conflicts. If the acceptable solution is not reached after the search continued for a certain number of iterations, the min-conflict heuristic is changed and the variable selected least number of times is chosen for repair. If an acceptable solution is not reached, the method switches back to the min-conflict heuristic and proceeds further. This allowed the method to explore a different region of search space space for the solution as well as to prevent cycling. The demonstration of the method is shown on a toy problem [9]which has no solution. The method is then tested on various randomly generated CSPs with different starting solutions. The performance of the proposed method in terms of the average number of consistency is checked and the average number of conflicts is conflicts is compared with that of the Branch and Bound(BB) method used to obtain the same solution. In almost all cases, the proposed method moves faster to the acceptable solution than BB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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