• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.257-266
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• 2011

The rapid development of airlines, has made airports busier and more complicated. The assignment of scheduled to available gates is a major issue for daily airline operations. We consider the over-constrained airport gate assignment problem(AGAP) where the number of flights exceeds the number of available gates, and where the objectives are to minimize the number of ungated flights and the total walking distance or connection times. The procedures used in this project are to create a mathematical model formulation to identify decision variables to identify, constraints and objective functions. In addition, we will consider in the AGAP the size of each gate in the terminal and also the towing process for the aircraft. We will use a greedy algorithm to solve the problem. The greedy algorithm minimizes ungated flights while providing initial feasible solutions that allow flexibility in seeking good solutions, especially in case when flight schedules are dense in time. Experiments conducts give good results.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.721-725
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• 2014

In this paper, we propose a fast adaptive power allocation method for an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) system that employs an adaptive modulation and coding (AMC) scheme. The proposed scheme aims to reduce the calculation complexity of greedy adaptive power allocation (APA), which is known as the optimal algorithm for maximizing the utility argument of power. Unlike greedy APA, which starts power allocation from "0", the proposed algorithm initially allocates a certain level of power determined by the water-filling scheme. We theoretically demonstrate that the proposed algorithm has almost the same capability of maximizing the utility argument as the greedy APA while reducing the number of operations by 2M, where M is the number of AMC levels.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권10호
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• pp.29-39
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• 2008

위치 기반의 라우팅 기법을 사용하는 센서 네트워크에서는 구현이 간단한 그리디(greedy) 라우팅이 흔히 사용된다. 그리디 라우팅은 센서 노드의 밀도가 높은 곳에는 잘 동작하지만 그렇지 않은 곳에서는 라우팅이 실패할 가능성이 크다. 그리디 라우팅 실패 시에는 패킷을 보이드(void)로부터 빠져나오게 하는 별도의 회복(recovery) 알고리즘이 필요하고 이러한 추가적인 알고리즘은 패킷의 송수신 양과 센서의 에너지 소비량을 증가시키는 문제를 발생시킨다. 여기서 언급한 보이드란 전송할 패킷을 가진 노드가 자신보다 목적지 노드에 더 가까운 이웃 노드를 찾지 못하여 그리디 포워딩으로 더 이상 패킷을 전송하지 못하는 지역을 의미한다. 따라서 본 논문은 보이드로 인한 라우팅 문제점들을 개선하기 위해 VODUA(Virtually Ordered Distance Upgrade Algorithm)라는 효율적인 라우팅 알고리즘을 제안한다. VODUA에서는 연결 정보를 나타내는 라우팅 그래프를 노드끼리 서로 교환하고, 패킷 전송이 불가능한 노드인 stuck 노드가 발생하면 거리 비용(DC)을 사용하여 네트워크 내의 stuck 노드를 제거한다. 본 논문에서는 거리 비용을 증가시켜 stuck 노드의 패킷이 보이드를 회피하여 원하는 목적지 노드까지 성공적으로 전송할 수 있도록 하는 새로운 방식의 라우팅 알고리즘을 설명한다. 또한 회복 알고리즘과 같은 추가적인 알고리즘 없이도 패킷이 전송 가능 한 경로를 가질 수 있도록 설계하여 기존의 라우팅 기법보다 더 빠르고 적은 에너지 소모를 통해 라우팅한다. 그리고 VODUA에서는 각각의 노드들이 네트워크 전체가 아닌 한 홉(hop) 이내에서 라우팅하고 토폴로지 상태정보를 사용하지 않기 때문에 노드의 실패(failure)나 토폴로지 변화에 적응이 빠르다. 시뮬레이션 결과는 VODUA가 짧은 전송 지연 시간을 통하여 신속하게 패킷을 전송할 수 있음을 보인다. 또한 GPSR과 DUA에 대해 더 적은 홉 수를 가지는 경로로 패킷이 전송 가능함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.185-191
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• 2019

현대전에서는 다중 적기 편대가 침공할 경우 이를 무력화시키기 위해 지대공미사일 발사포대의 미사일로 효과적이면서도 빠르게 위협을 최소화시키는 전략이 필수적이다. 이 문제에 대해 Pan et al.은 유전자 알고리즘을 적용하여 해를 구하고자 하였으나 최적 해를 구하는데 실패하였다. 본 논문에서는 각 미사일 발사포대 가용 미사일의 75%로 고위협 목표물을 우선하여 파괴시키는 전략으로 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로 각 발사포대에 배정된 미사일 1발을 감소시켜 총 위협을 보다 감소시킬 수 있는 다른 목표물로 이동시키는 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 다항시간 수행 복잡도의 탐욕 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 기법인 유전자 알고리즘에 비해 해를 개선하는 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권1호
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• pp.1-9
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• 2009

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)과 협대역 간섭(narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 많은 부반송파들의 중첩으로 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법은 OFDM 신호를 부블록으로 나눈 후 위상 가중치를 곱하여 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에 최적화 기법인 변형된 Greedy 알고리즘과 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 조합한 MG-PSO(Modified Greedy algorithm-Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용한 구조를 제안하였다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 성능을 분석하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.41-47
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• 2010

This paper proposes a path planning method of a mobile robot in two-dimensional work space. The path planning method is based on a cell decomposition approach. To create a path which consists of a number of line segments, the Delaunay Triangulation algorithm is used. Using the cells produced by the Delaunay Triangulation algorithm, a mesh generation algorithm connects the starting position to the goal position. Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance path. Greedy algorithm optimizes the path by deleting the path segments which detours without collision with obstacles.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1244-1246
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• 2016

정보 확산 극대화 문제는 소셜 네트워크에서 정보 확산을 최대로 할 수 있는 Seed 노드 군을 설정하는 것이다. 기존의 Greedy 알고리즘은 최적에 근접한 해를 제시하였으나 높은 계산량의 문제가 있다. 몇몇 Heuristic 알고리즘들이 계산량 감소를 목표로 제안되었으나 정보 확산 성능 측면에서 한계점이 있다. 본 논문에서는 General Degree Discount 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘이 계산량 측면 및 정보 확산 성능 측면에서 기존 Heuristic 알고리즘 대비 우수한 성능을 보임을 입증하고자 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.80-87
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• 2022

Lack of sufficient battery capacity is one of the most important challenges impeding the development of wireless sensor networks (WSNs). Recent innovations in the areas of wireless energy transfer and rechargeable batteries have made it possible to advance WSNs. Therefore, in this article, we propose an energy-efficient charging of sensors in a WSN scenario. First, we have formulated the problem as an integer linear programming (ILP) problem. Then a utility function-based greedy algorithm named UGreedy/UF1 is proposed for solving the problem. Finally, the performance of UGreedy/UF1 is analyzed along with other baseline algorithms: UGreedy/UF2, 2-opt TSP, and Greedy TSP. The simulation results show that UGreedy/UF1 performs better than others both in terms of the deadline missing ratio of sensors and the total energy consumption of UAVs.

• 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.