Population learning algorithm (PLA) is a population-based method that was inspired by the similarities to the phenomenon of social education process in which a diminishing number of individuals enter an increasing number of learning stages. The study aims to develop a framework that repeatedly applying the PLA to solve the discrete resource constrained project scheduling problem with two objectives: minimizing project makespan and renewable resource availability, which are two most common concerns of management when a project is being executed. The PLA looping framework will provide a number of near Pareto optimal schedules for the management to make a choice. Different improvement schemes and learning procedures are applied at different stages of the process. The process gradually becomes more and more sophisticated and time consuming as there are less and less individuals to be taught. An experiment with ProGen generated instances was conducted, and the results demonstrated that the looping framework using PLA outperforms those using genetic local search, particle swarm optimization with local search, scatter search, as well as biased sampling multi-pass algorithm, in terms of several performance measures of proximity. However, the diversity using spread metric does not reveal any significant difference between these five looping algorithms.
A loop can take place in the process of managing tree topology for mobility management of mobile nodes in infrastructure-based mobile ad hoc networks. The formation of a loop degrades an effective bandwidth of the wireless network by passing an identical message repeatedly within the same loop. Therefore, the loop should be resolved to revert the system back to the normal state. In this paper, we propose a simple and novel mechanism that detects and resolves a loop quickly by tracking the depth of trees. The mobility management approach that employs the loop resolution method is evaluated comparatively with the original tree-based one and the hybrid one. It is shown that the proposed approach far outperforms the other approaches, and it is robust against the rapid changes in network topology.
프로토콜을 시험하기 위하여 페트리 네트나 동적인 FSM을 이용하여 시험열을 생성하는 방법이 제시되고 있지만, 이 방법은 프로토콜 오류를 허용하거나 루핑 경로가 포함되어 있는 경우에는 에러가 발생하거나 상태가 폭발하여 시험열 생성이 불가능하다. 또 프로토콜을 구현하고 시험하기 위한 시험 범위를 결정하는 것은 시간적 기술적 및 경제적으로 어려운 문제이다. 이를 위하여 정규 표현식을 이용하여 정적으로 간단하게 프로토콜 기능을 커버하는 시험열 생성 방안을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 Q.2971 프로토콜의 최소 시험열을 생성한 결과 38가지의 시험열을 구하였으며, 동적인 방법을 사용할 때 루프 상태의 형성에 기인하는 반복 시험 횟수 문제는 표현식을 단순화하는 과정에서 최소화시킬 수 있었다. 이 과정에서, 시험열의 생성은 정규 표현식을 사용하는 것이 간단하고 쉽다는 것을 확인하였다. 또한 구해진 정규 표현식에서 임의의 시험열의 포함 관계를 검출하기 위한 방법도 검토하였다.
무선 센서 네트워크를 위한 전통적인 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH 방법은 센서 노드들의 에너지 소비가 싱크 노드까지의 거리에 비례하여 증가하기에 불균일한 에너지 소비패턴을 보인다. 센서 필드가 큰 경우 이를 해결하기 위하여 멀티 홉 라우팅에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 클러스터 헤드로부터 단순히 가장 가까운 노드를 중계 노드로 선택하여 멀티 홉 경로를 구성하는데 반하여, 본 논문에서 제안하는 LEACH-CHT 방법은 최종 목적지인 싱크 노드까지의 전체 전송 에너지를 최소화 하는 경로를 선택한다. 본 논문의 방법은 클러스터 헤드가 매 홉에서 싱크 노드까지의 최소 비용 경로를 선택함으로써 추가적인 에너지 소비 없이 클러스터 헤드 자신보다 싱크 노드에서 멀리 위치한 노드들이 중간 경로 상에서 제외 되도록 하며 라우팅 상의 looping 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 노드들의 에너지 소모를 보다 균일하게 함으로써 LEACH보다 센서 노드의 평균 수명을 36% 더 연장하였고 참고한 기존의 멀티 홉 프로토콜들보다 12% ~ 36% 더 연장함으로써 성능이 더 뛰어나다는 것을 보였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에 있어서 궤도 기반 매취메이킹 서비스를 위한 질의 이탈 및 이의 방지에 관한 것이다. 이러한 문제는 정보 구독 궤도를 따라 전파되는 질의가 정보 발간 궤도와 기하학적으로는 겹침에도 불구하고 정보를 획득하지 못할 때 발생한다 이에 따라 질의를 재 제출하거나 새로운 구독 궤도를 시작함으로 인한 시간 지연이 초래되어 최악에는, 궤도내의 루핑이나 네트워크 전체로의 메시지 범람을 야기한다. 이 문제를 정형적으로 다루고 그 해결책을 제시한다. 먼저, 노드들이 존재하는 영역을 논리적으로 작은 그리드들로 분할하고, 그리드 기반 멀티캐스트 다음-흡 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 궤도 설정을 직선형태로 유지하도록 시도함은 물론 수신 노드들의 분포 및 틈새 없는 그리드 단위의 멀티캐스트를 고려한다 이러한 알고리즘에 의거하여 정보 발간 및 구독을 시행하는 경우 질의 이탈이 궁극적으로 방지됨을 증명한다. 제안 알고리즘이 탐욕적 송출과 같은 비 그리드 기반 알고리즘과 GAE와 같은 고정 크기의 그리드 접근법 보다 이웃 노드들의 전력을 더 적게 소모함을 알 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.137-144
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2015
Development of the yarn sorting equipment (khonhook) by slide way due to the principle of engineering that cause of workers on the long of motion time. The data was collected from the weaving group Ban Nongkok village, Nakornratchasima Province, THAILAND. According to the study, the step of yarn sorting (konhook) was one of the steps that affect long of motion time. The problem was the inadequate capacity equipment. The objective of research was to study and develop the yarn sorting equipment (konhook). The fabric used in the study was 64 meters in length and 1 meter in width. Researchers studied the processes the yarn sorting (konhook) which it consists of seven sub steps, 1) the thread tube setting, 2) yarn bunching, 3) tying a knot at the end of yarn, 4) looping the yarn into a pillar, 5) sorting the yarn (konhook), 6) crossing pillars and 7) taking out the yarn. Researchers focused on studying yarn sorting process (konhook) by designing and creating a device for yarn sorting (konhook) for reducing yarn sorting (konhook) time by the original method performance indicators. The results found that the developed yarn sorting equipment (konhook) ) by slide way could reduce working time from 7.24 minutes to 6.08 minutes of the original equipment yarn sorting (konhook). This means it could make the process 16.02 % faster. This also helps reducing the distance of workers' movement from 2,234 meters to 8 meters. This is 99.64 % shorter.
본 논문에서는 규칙 기반의 동시조음 모델을 통해 한국어에 특화된 스피치 애니메이션을 생성하는 모델을 제안한다. 음성에 대응되는 입 모양 애니메이션을 생성하는 기술은 영어를 중심으로 많은 연구가 진행되어 왔으며, 자연스럽고 사실적인 모션이 필요한 영화, 애니메이션, 게임 등의 문화산업 전반에 널리 활용된다. 그러나 많은 국내 콘텐츠의 경우, 스피치 애니메이션을 생략하거나 음성과 상관없이 단순 반복 재생한 뒤 성우가 더빙하는 형태로 시각적으로 매우 부자연스러운 결과를 보여준다. 또한, 한국어에 특화된 모델이 아닌 언어 비의존적 연구는 아직 국내 콘텐츠 제작에 활용될 정도의 퀄리티를 보장하지 못한다. 따라서 본 논문은 음성과 텍스트를 입력받아 한국어의 언어학적 특성을 반영한 자연스러운 스피치 애니메이션 생성 기술을 제안하고자 한다. 한국어에서 입 모양은 대부분 모음에 의해 결정된다는 특성을 반영하여 입술과 혀를 분리한 동시조음 모델을 정의해 기존의 입술 모양에 왜곡이 발생하거나 일부 음소의 특성이 누락되는 문제를 해결하였으며, 더 나아가 운율적 요소에 따른 차이를 반영하여 보다 역동적인 스피치 애니메이션 생성이 가능하다. 제안된 모델은 유저 스터디를 통해 자연스러운 스피치 애니메이션을 생성함을 검증하였으며, 향후 국내 문화산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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