Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.349-354
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2011
This paper addresses the trajectory tracking problem for ship berthing using sliding mode technique. With significant potential advantages: insensitivity to plant nonlinearities, parameter variations, remarkable stability and performance robustness with environmental disturbances, the multivariable sliding modes controller is proposed for solving trajectory tracking of ship in harbor area. In this study, the ship position and heading angle are simultaneously tracked to guarantees that the ship follows a given path (geometric task) with desired velocities (dynamic task). The stability of the proposed control law is proved based on Lyapunov theory. The proposed approach has been simulated on a computer model of a supply vessel with good results.
There are many types of holes to be machined on dies manufactured in the car industry. In this paper we introduce a CAM software developed for hole machining of press dies. The CAM software automatically generates NC files for machining holes from CAD data modeled in the CATIA system. A procedure generating NC files consists of three steps. First, the geometric information such as types of holes, hole positions, hole diameters, and hole depths is extracted from CATIA models. And then tools to be used and operation orders are standardized to establish a data base. Finally, NC files are generated by considering the machining conditions such as feedrate and rpm. It is efficient that holes with the same type and the same size should be grouped and machined by a tool to reduce the tool change time. The optimal tool path for machining the holes in a group can be determined by applying an algorithm solving the traveling salesman problem.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.2
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pp.70-77
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2000
This paper proposes a method of solving a unit commitment problem using tabu search (TS) which is heuristic algorithm. Ts is a local search method that starts from any initial solution and attempts to determine a better solution using memory structures. In this paper, to reduce the computation time for finding the optimal solution, changing tabu list size as intensification strategy and path relinking method as diversification strategy are proposed. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system and 110 units system. Numerical results show improvements in the generation costs and the computation time compared with priority list, genetic algorithm(GA), and hybrid GA.
In this paper we study a equality $\frac{1}{h_a}+\frac{1}{h_b}+\frac{1}{h_c}=\frac{1}{r}$ which contains altitudes and radius of inscribed circle of triangle. We search some paths for proving the equality, and find out 9 proof method of the equality which is related with descriptive geometry, coordinate geometry, and vector geometry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.147-152
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2008
Ant System(AS) is new meta heuristic for hard combinatorial optimization problem. It is a population based approach that uses exploitation of positive feedback as well as greedy search. It was first proposed for tackling the well known Traveling Salesman Problem. In this paper, AS is applied to the Multicast Routing Problem. Multicast Routing is modeled as the NP-complete Steiner tree problem. This is the shortest path from source node to all destination nodes. We proposed new AS to resolve this problem. The proposed method selects the neighborhood node to consider all costs of the edge and the next node in state transition rule. Also, The edges which are selected elite agents are updated to additional pheromone. Simulation results of our proposed method show fast convergence and give lower total cost than original AS and $AS_{elite}$.
Jo, Gyeong-Rae;Lee, Jong-Won;Kim, Mun-Sang;Song, Jae-Bok
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.4
s.175
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pp.848-857
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2000
A pick-and-place operation in 3-dimensional environment is basic operation for human and multi-purpose manipulators. However, there may be a difficult problem for such manipulators. Especially, if the object cannot be moved with a single grasp, regrasping, which can be a time-consuming process, should be carried out. Regrasping, given initial and final pose of the target object, is a construction of sequential transition of object poses that are compatible with two poses in the point of grasp configuration. This paper presents a novel approach for solving regrasp problem. The approach consists of a preprocessing and a planning stage. Preprocessing, which is done only once for a given robot, generates a look-up table which has information of kinematically feasible task space of end-effector through all the workspace. Then, using the table planning automatically determines possible intermediate location, pose and regrasp sequence leading from the pick-up to put-down grasp. Experiments show that the presented is complete in the total workspace. The regrasp planner was combined with existing path.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.3
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pp.465-474
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2001
In the network with small cell radius, a mobile terminal which has large mobility should perform frequent handover. This requires that handover mechanism must be done fastly. The currently existing method for handover uses an algorithm in which the bandwidth corresponding to the adjacent cells is supposed to be allocated. However, this method leads to the problem of requiring bandwidth allocation for many-unknown cells, due to the lack of information toward moving direction in mobile terminal. In this paper, we propose an efficient dynamic bandwidth allocation algorithm for solving those problem above, based on both path rerouting handover and soft handover mechanism with wireless ATM. As for the QoS, it has been shown that proposed algorithm shows better performance than that with static bandwidth allocation algorithm.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.514-517
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1996
In solving multi-level knapsack problems, conventional heuristic approaches often assume a short-sighted plan within a static decision enviornment to find a near optimal solution. These conventional approaches are inflexible, and lack the ability to adapt to different problem structures. This research approaches the problem from a totally different viewpoint, and a new method is designed and implemented. This method performs intelligent actions based on memories of historic data and learning. These actions are developed not only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal solution, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The method intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this method uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. A side effect of so-called "pseudo moves", similar to "aspirations", supports these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied for intensification. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intermediate-term (cycle detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversification) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.
With the number of IP cores in a multicore system-on-chip increasing to up to tens or hundreds, the role of on-chip interconnection networks is vital. We propose a networks-on-chip-style bus network as a compromise and redefine the exploration problem to find the best IP tiling patterns and communication path combinations. Before solving the problem, we estimate the time complexity and validate the infeasibility of the solution. To reduce the time complexity, we propose two fast exploration algorithms and develop a program to implement these algorithms. The program is executed for several experiments, and the exploration time is reduced to approximately 1/22 and 7/1,200 at the first and second steps of the exploration process, respectively. However, as a trade-off for the time saving, the time cost (TC) of the searched architecture is increased to up to 4.7% and 11.2%, respectively, at each step compared with that of the architecture obtained through full-case exploration. The reduction ratio can be decreased to 1/4,000 by simultaneously applying both the algorithms even though the resulting TC is increased to up to 13.1% when compared with that obtained through full-case exploration.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.1
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pp.273-285
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2024
With the active utilization of Online Judge (OJ) systems in the field of education, various studies utilizing learner data have emerged. This research proposes a problem recommendation based on a user-based collaborative filtering approach with learner data to support learners in their problem selection. Assistance in learners' problem selection within the OJ system is crucial for enhancing the effectiveness of education as it impacts the learning path. To achieve this, this system identifies learners with similar problem-solving tendencies and utilizes their problem-solving history. The proposed technique has been implemented on an OJ site in the fields of algorithms and programming, operated by the Chungbuk Education Research and Information Institute. The technique's service utility and usability were assessed through expert reviews using the Delphi technique. Additionally, it was piloted with site users, and an analysis of the ratio of correctness revealed approximately a 16% higher submission rate for recommended problems compared to the overall submissions. A survey targeting users who used the recommended problems yielded a 78% response rate, with the majority indicating that the feature was helpful. However, low selection rates of recommended problems and low response rates within the subset of users who used recommended problems highlight the need for future research focusing on improving accessibility, enhancing user feedback collection, and diversifying learner data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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