• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권2호
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• pp.75-80
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• 2011

최근 청소로봇을 위한 여러 가지 알고리즘들이 개발되면서 다양한 청소로봇들이 개발되고 있다. 그 중 청소로봇이 청소하는데 있어 청소시간의 제약이 있을 경우 효율적으로 청소할 수 있는 알고리즘인 DmaxCoverage 알고리즘이 있는데 이 알고리즘을 구현하는데 장애물이 존재하지 않는 비어있는 공간을 찾기 위해 Rectangle Tiling기법을 사용하고 있다. Map을 그리드 형태의 수많은 사각형으로 나타낼 경우 사각형을 찾는 기법 중 수학적 방법으로 Rectangle Tiling이 최적의 값을 찾아줄 수 있다. Rectangle Tiling 기법은 그리드 형식의 map에서 생성될 수 있는 사각형들의 모든 경우의 수를 찾는 것이다. 이때 그리드선의 간격이 촘촘하고 map의 크기가 클 경우 많은 사각형이 생성됨으로 많은 시간을 소모해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Rectangle Tiling에 근접한 정확성과 보다 개선된 속도를 제공하는 Four Direction Rectangle Scanning(FDRS)기법을 제안한다. FDRS기법은 존재하는 모든 사각형을 찾는 것이 아니라 물체가 존재하는 셀의 상하좌우만을 검색하여 빈 공간을 찾는 기법이다. 이 두 알고리즘을 비교하여 FDRS의 효율이 뛰어남을 실험을 통해 보여준다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권4호
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• pp.321-338
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• 2008

This paper presents a Modified Multiple Depth First Search algorithm for the exploration of the indoor environments occupied with obstacles in random distribution. The proposed algorithm was designed and implemented to employ one or a team of Khepera II mini robots for the exploration process. In case of multi-robots, the BlueCore2 External Bluetooth module was used to establish wireless networks with one master robot and one up to three slaves. Messages are sent and received via the module's Universal Asynchronous Receiver/Transmitter (UART) interface. Real exploration experiments were performed using locally developed teleworkbench with various autonomy features. In addition, computer simulation tool was also developed to simulate the exploration experiments with one master robot and one up to ten slaves. Computer simulations were in good agreement with the real experiments for the considered cases of one to one up to three networks. Results of the MMDFS for single robot exhibited 46% reduction in the needed number of steps for exploring environments with obstacles in comparison with other algorithms, namely the Ants algorithm and the original MDFS algorithm. This reduction reaches 71% whenever exploring open areas. Finally, results performed using multi-robots exhibited more reduction in the needed number of exploration steps.

• 소성∙가공
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• 제29권4호
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• pp.218-228
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• 2020

The prediction of final mass and optimized process conditions of injection molded products using Artificial Neural Network (ANN) were demonstrated. The ANN was modeled with 10 input parameters and one output parameter (mass). The input parameters, i.e.; melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, cooling time, back pressure, plastification speed, V/P switchover, and suck back were selected. To generate training data for the ANN model, 77 experiments based on the combination of orthogonal sampling and random sampling were performed. The collected training data were normalized to eliminate scale differences between factors to improve the prediction performance of the ANN model. Grid search and random search method were used to find the optimized hyper-parameter of the ANN model. After the training of ANN model, optimized process conditions that satisfied the target mass of 41.14 g were predicted. The predicted process conditions were verified through actual injection molding experiments. Through the verification, it was found that the average deviation in the optimized conditions was 0.15±0.07 g. This value confirms that our proposed procedure can successfully predict the optimized process conditions for the target mass of injection molded products.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제5권1호
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• pp.70-78
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• 2010

Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.285-291
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• 2022

The number of people enrolling in universities is rising due to the simplicity of applying and the benefit of earning a bachelor's degree. However, the on-time graduation rate has declined since plenty of students fail to complete their courses and take longer to get their diplomas. Even though there are various reasons leading to the aforementioned problem, it is crucial to emphasize the cause originating from the management and care of learners. In fact, understanding students' difficult situations and offering timely Number of Test data and advice would help prevent college dropouts or graduate delays. In this study, we present a machine learning-based method for early detection at-risk students, using data obtained from graduates of the Faculty of Information Technology, Dainam University, Vietnam. We experiment with several fundamental machine learning methods before implementing the parameter optimization techniques. In comparison to the other strategies, Random Forest and Grid Search (RF&GS) and Random Forest and Random Search (RF&RS) provided more accurate predictions for identifying at-risk students.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제23권4호
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• pp.151-163
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• 2010

국방 소프트웨어 개발 분야는 응용 도메인이 다양하며 각 도메인의 규모도 다른 분야보다 커서 소프트웨어 자산의 재사용이 중요시 되고 있고, 재사용 되는 자산의 품질 및 신뢰성이 강조된다. 국방 분야에서 이러한 중요성을 인식하고 재사용 방법론들을 개발하여 사용하려는 시도가 많았지만 체계적인 재사용이 이루어지지 않아 재사용 이익을 극대화 하지 못하였다. 본 연구에서는 실질적으로 재사용이 왜 잘 이루어지지 않는지에 대한 문제점들을 분석하고, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 요구사항들을 정리하였다. 이러한 요구사항을 만족하며 전군적 소프트웨어 재사용을 지원하는 개발자 친화적인 재사용 지원 환경인 컴포넌트 그리드 시스템을 개발하고 있다. 컴포넌트 그리드 시스템 개발을 위해 아키텍처를 설계하였고, 아키텍처를 구성하는 세부적인 핵심 요소들과 그 역할을 정의하였다. 개발자 부담의 감소를 위한 시맨틱 태깅(Semantic Tagging) 기반의 요구사항 추적 기술을 개발하였고, 재사용 지식 표현 모델을 개발하였다. 또한 개발자들 간의 자유로운 의사소통 과 자산 및 지식의 교류를 지원하기 위해 웹 기반의 자산 관리 환경과 소셜 네트워크 기반의 자산 검색 및 커뮤니티 추천 기법, 위키(Wik) 기반의 참여적, 협력적 지식 정제 및 증식 환경을 개발하였다. 이러한 접근법들을 통합하여 재사용을 지원할 수 있는 웹 기반 컴포넌트 그리드 시스템의 프로토타입을 구현하였다. 본 연구를 통해 국방 소프트웨어 개발 분야에서 개발자들이 소프트웨어 자산들을 투명하고 효율적으로 공유 및 재사용이 가능하게 하여 국방 소프트웨어의 재사용성 및 품질을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-82
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• 2012

본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1458-1464
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• 2011

본 연구는 유출분석을 위하여 수문학적 모델에 근거한 지형적인 특성을 반영한 TOPMODEL의 적용성을 평가하는 것이다. 적용대상은 섬진강 상류유역에 위치한 산악지역으로서 쌍치 소유역이고, 유역면적은 $126.7km^2$이다. 2006~2009년에 선택된 6시간 간격의 강우-유출 자료를 가지고 Pattern Search 방법에 의한 관측유출자료를 사용하여 모델의 매개변수들을 조정하였다. 쌍치 유역의 지형학적인 인자들은 $100m{\times}100m$ 격자의 수치 표고모델에 의하여 추출하였다. 분석결과에 의하면 모델의 매개변수인 지수저류 매개변수(m), 투수량계수(T0), 불포화대 지체시간(TD)등은 수문학적인 반응에 민감하였으며, 모의된 유출자료는 관측 유출자료와 잘 일치하여 합리적인 적용성을 보인다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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• pp.217-224
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• 1998

A cost model, controlling multiple dependent subprocesses with minimum cost, is derived by renewal theory approach. The optimal multiple cause-selecting control chart and individual Y control chart are thus constructed to monitor the specific product quality and overall product quality contributed by the multiple dependent subprocesses. They may be used to maintain the process with minimum cost and effectively distinguish which component of the subprocesses is out of control. The optimal design parameters of the proposed control charts can be determined by minimizing the cost model using simple grid search method, An example is given to illustrate the application of the optimal multiple cause-selecting control chart and individual Y control chart.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권2호
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• pp.169-174
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• 2013

In counterfire warfare, it is important to detect and attack enemy targets faster than the enemy using sensing The grided environmental data is usually provided by the numerical simulation coupled with a data assimilation technique and various inter- or extrapolation algorithms, both of which are based on the observation spanning from simple equipments to satellites. In order to employ the gridded environmental data in the M&S system frequently cutting area and changing its resolution, interpolation algorithms such as linear, cubic spline, IDW, and Kriging methods are necessary to apply. These methods, however, require much time in the M&S system. This paper introduces a technic to reduce time to change the resolution of data. using the binary search method, which finds a point to interpolate quickly and interpolate data in the vicinity of. We also show the efficiency of proposed methods by way of measuring the respective elapsed times.