• 대한기계학회논문집A
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• 제27권5호
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• pp.798-806
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• 2003

Structural optimization has been carried out in continuous or discrete design space. Methods for continuous design have been well developed though they are finding the local optima. On the contrary, the existing methods for discrete design are extremely expensive in computational cost or not robust. In this research, an algorithm using tabu search is developed fur the discrete structural designs. The tabu list and the neighbor function of the Tabu concepts are introduced to the algorithm. It defines the number of steps, the maximum number for random searches and the stop criteria. A tabu search is known as the heuristic approach while genetic algorithm and simulated annealing algorithm are attributed to the stochastic approach. It is shown that an algorithm using the tabu search with random moves has an advantage of discrete design. Furthermore, the suggested method finds the reliable optimum for the discrete design problems. The existing tabu search methods are reviewed. Subsequently, the suggested method is explained. The mathematical problems and structural design problems are investigated to show the validity of the proposed method. The results of the structural designs are compared with those from a genetic algorithm and an orthogonal array design.

• 전기학회논문지P
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• 제66권3호
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• pp.123-128
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• 2017

Electric utilities has been considered the necessity to introduce AM(asset management) of electric power facilities in order to reduce maintenance cost of existing facilities and to maximize profit. In order to make decisions in terms of repairs and replacements for power transformers, not only measuring by counting parts and labor costs, but comprehensive comparison including reliability and cost is needed. Therefore, this study is modeling input cost for power transformer during its entire life and also the life cycle cost (LCC) technique is applied. In particular, this paper presents an application of heuristic harmony search(HS) optimization algorithm to the convergence and the validity of economic life assessment of power transformer from LCC technique. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. The effectiveness of the proposed identification method has been demonstrated through an economic life assessment simulation of power transformer using HS optimization algorithm.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.636-642
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• 2015

본 논문에서는 계단응답으로부터 시 지연을 갖는 선형 연속시스템을 식별하기 위해 HS 최적화 알고리즘을 적용에 관하여 연구하였다. 인식 모델은 1차 시 지연 모델 (FOPDT)로써, FOPDT은 많은 화학 공정과 HAVC 공정에 실효성이 있으며 PID 튜닝에도 적합하다. 최근에 개발된 HS 알고리즘은 완벽한 하모니를 찾아가는 음악적 과정을 개념화 한 것이다. 수학을 기반으로 하는 전통적 기법과 달리 HS는 확률적인 방법을 사용하므로 미분과 같은 수학적 접근을 필요로 하지 않는다. 제시된 인식 방법의 효과를 입증하기 위해 많은 수치 예를 수행하여 결과를 제시하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.203-210
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• 2001

이진 트리 검색에 관한 관계 모형들을 추정하고 이론 가설들을 검정하기 위하여 중복되지 않는 자연수들을 자료로 하는 3개 이상 7개 이하의 노드를 가진 모든 가능한 이진 검색 트리 들을 생성하였다. 노드 개수 별로 높이 및 균형도 에 따른 이진 검색 트리 생성 확률들을 추정하였으며 노드 개수와 트리의 높이, 검색에 필요한 비교 횟수의 관계를 나타내는 회귀 모형이 구축되었고 이진 검색 트리의 O(1g(n)) 이론이 적합도 검정 절차에 의하여 실험적으로 채택되었다. 이진 검색 트리의 균형에 따른 검색 성능의 유의적 차이들을 통계적으로 증명하기 위하여 균형도에 따라 확률적으로 생성된 이진 검색 트리들을 세 그룹으로 그룹화하고 그룹간의 검색 비교 횟수를 분산 분석 모형에 의하여 비교 분석하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.284-289
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• 2005

A structural design system is developed for the optimum design of double hull tankers based on the multi-objective function method. As a multi-objective function method, Pareto optimal based random search method is adopted to find the minimum structural weight and fabrication cost. The fabrication cost model is developed by considering the welding technique, welding poses and assembly stages to manage the fabrication man-hour and process. In this study, a new structural design is investigated due to the rapidly increased material cost. Several optimum structural designs on the basis of high material cost are carried out based on the Pareto optimal set obtained by the random search method. The design results are compared with existing ship, which is designed under low material cost.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권1호
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• pp.77-85
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• 2013

In the location science, environmental effect becomes a new main consideration for site selection. For the unwanted facility location selection, decision makers should consider the cost of resolving the environmental conflict. We introduced the negative influence cost for the facility which was inversely proportional to distance between the facility and residents. An unwanted facility location problem was suggested to minimize the sum of the negative influence cost and the transportation cost. The objective cost function was analyzed as nonlinear type and was neither convex nor concave. Three GRASP (Greedy Randomized adaptive Search Procedure) methods as like Random_GRASP, Epsilon_GRASP and GRID_GRASP were developed to solve the unwanted facility location problem. The Newton's method for nonlinear optimization problem was used for local search in GRASP. Experimental results showed that quality of solution of the GRID_GRASP was better than those of Random_GRASP and Epsilon_GRASP. The calculation time of Random_GRASP and Epsilon_GRASP were faster than that of Grid_GRASP.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.46-55
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• 2009

본 논문에서는 공통의 키워드들을 포함하는 암호화 문서들을 검색하는 프로토콜에 대해서 연구한다. 공통의 키워드 검색 프로토콜은 자료 공급자 (data supplier), 자료 저장소 (database) 그리고 사용자 (user of database)로 이루어진다. 자료 공급자는 암호화된 문서를 자료 저장소에 저장하게 되고 정당한 사용자는 원하는 키워드들을 질의하여 해당 키워드들이 공통으로 포함된 암호화 문서들을 얻을 수 있다. 최근, 많은 공통의 키워드 검색 프로토콜들이 다양한 환경에서 제안되었다. 하지만, 제안된 프로토콜들은 자료 공급자 및 자료 저장소 관점에서 많은 계산적 비용을 필요로 한다. 더욱이 지금까지 제안된 프로토콜들의 안전성은 랜덤 오라클 (random oracle) 모델에서만 증명되었다. 본 논문에서는 암호화 문서상에서 효율적인 공통의 키워드 검색 프로토콜을 랜덤 오라클 가정 없이 설계한다. 또한 사용자의 자료 저장량 그리고 자료 저장소의 계산량, 통신량 비용이 상수양의 비용을 가진다 제안된 프로토콜의 안전성은 DBDH (Decisional Bilinear Diffie-Hellman) 문제의 어려움에 기반 한다.

• 전기학회논문지
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• 제58권4호
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• pp.840-848
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• 2009

This paper proposes a new multi-start scheme that generates guided random bits in selecting initial search points for global optimization with univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS). The proposed method counts the number of 1 in each bit position from all the previously generated initial search matrices and, based on this information, generates 0 in proportion with the probability of selecting 1. This rule is simple and effective for improving diversity of initial search points. The performance improvement of the proposed multi-start is validated through implementation in uDEAS and function optimization experiments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.69-76
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• 2022

순회 외판원 문제는 가장 유명한 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위해 많은 메타휴리스틱 탐색 알고리즘들이 제안되어 왔으며, 그중의 하나가 지역 탐색이다. 지역 탐색에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나가 이웃해 생성 방법으로 주로 역전(inversion)과 같은 무작위 기반 이웃해 생성 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 4가지의 새로운 그리디 기반 이웃해 생성 방법들을 제안한다. 3가지 방법은 그리디 삽입 휴리스틱을 기반으로 하는데, 선택된 도시들을 하나씩 차례로 현재 가장 좋은 위치로 삽입한다. 나머지 하나는 그리디 회전을 기반으로 한다. 제안된 방법들은 대표적인 지역 탐색 알고리즘인 first-choice 언덕 오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링에 적용된다. 실험을 통해 제안된 그리디 기반 방법들이 기존의 무작위 기반 방법들보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 일부 그리디 기반 방법들은 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 우수함을 확인하였다.

• 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.