This paper presents an application of the parallel Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal solution of the service restoration in electric power distribution systems, which is a discrete optimization problem. The main objective of service restoration is, when a fault or overload occurs, to restore as much load as possible by transferring the de-energized load in the out of service area via network reconfiguration to the appropriate adjacent feeders at minimum operational cost without violating operating constraints. This problem has many constraints and it is very difficult to find the optimal solution because of its numerous local minima. In this investigation, a parallel AEA was developed for the service restoration of the distribution systems. In parallel AEA, a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner are used in order to combine the merits of two different evolutionary algorithms: the global search capability of the GA and the local search capability of the ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. After AEA operations, the best solutions of AEA processors are transferred to the neighboring processors. For parallel computing, a PC cluster system consisting of 8 PCs was developed. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through switch based fast Ethernet. To show the validity of the proposed method, the developed algorithm has been tested with a practical distribution system in Korea. From the simulation results, the proposed method found the optimal service restoration strategy. The obtained results were the same as that of the explicit exhaustive search method. Also, it is found that the proposed algorithm is efficient and robust for service restoration of distribution systems in terms of solution quality, speedup, efficiency, and computation time.
본 논문에서는 비디오 부호화 모듈에서 중요한 요소인 움직임 예측의 고속 알고리즘을 제안한다. 전영역 탐색 방법의 방대한 계산량으로 인하여 동일한 예측화질을 갖는 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 예측화질향상과 연산량 감축에 대한 연구의 필요성을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 동일하게 유지하면서 불필요한 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 에러 합을 계산할 때 각 후보지점에서 최소 에러의 가능성을 가진 후보들에게 우선순위를 부여하고, 이들에 대하여 우선적으로 부분 블록 에러 합을 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 조기에 찾아내고, 불가능한 후보들을 더 빨리 제거함으로서 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 매우 적은 계산량을 사용한다.
무선 센서 네트워크에서 배치된 노드의 기능을 변경하거나 갱신하기 위해 노드의 소프트웨어 코드를 업데이트하는 재프로그래밍 동작은 필수적이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 노드의 재프로그래밍을 목적으로 노드의 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 네트워크의 수명을 오래 유지하기 위해 전체 노드의 에너지 소모를 균형있게 유지하도록 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 무선 센서 네트워크에서 전송에너지의 최소화와 에너지 소모의 균형화를 위해 새로운 이웃해 생성방식을 가진 타부서치 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적정한 수행 시간 내에 최적의 결과를 도출하도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능은 노드의 전송에너지와 남은 에너지, 알고리즘 수행시간 측면에서 평가되었으며, 성능 평가 결과에서 이전의 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 기존 유전 알고리즘과의 성능 분석에 대한 결과는 비용면에서나 지연시간면에서 제안한 알고리즘이 우위에 있는 것으로 나타났다. 또한, 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 모션 속도와 다수의 초기 중심점에 기반한 빠른 모션 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 시공간적 이웃 모션 벡터들에 의해 초기 탐색점을 예측한다. 모션벡터를 빠르게 구하기 위하여 모션 속도와 예측된 초기 중심점들에 기반한 동적인 탐색 패턴이 이용된다. 제안한 방법은 시공간 정보와 동적 탐색 패턴을 이용하여 탐색 속도를 매우 빠르게 할 뿐만 아니라 양질의 영상화질을 유지할 수 있다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 완전 탐색, 새로운 삼단계 탐색, 사단계 탐색 방법들과 비교하여 검색시간을 줄이면서 PSNR 관점에서 양질의 영상화질을 제공함을 알 수 있다.
Terrain surfaces have to be modeled in very detail and wheel-surface contacting geometry must be well defined in order to obtain proper ground-reaction and friction forces for realistic simulation of off-road vehicles. Delaunay triangulation is one of the most widely used methods in modeling 3-dimensional terrain surfaces, and T-search is a relevant algorithm for searching resulting triangular polygons. The T-search method searches polygons in successive order and may not allow real-time computation of off-road vehicle dynamics if the terrain is modeled with many polygons, depending on the computer performance used in the simulation. In order to accelerate the searching speed of T-search, a terrain database of triangular polygons is modeled in multi-levels by adopting the LOD (Level of Detail) method used in realtime computer graphics. Simulation results show that the new LOD search is effective in shortening the required computing time. The LOD search can be even further accelerated by introducing an NN (Neural Network) algorithm, in the cases where a appropriate range of moving paths can be predicted by cultual information of the simulated terrain, such as lakes, houses, etc.. Numerical tests show that LOD-NN search almost double the speed of the original T-search.
It is not easy job to find a underwater target using sonar system in the ASW operations. Many researchers have tried to solve anti-submarine search problem aiming to maximize the probability of detection under limited searching conditions. The classical 'Search Theory' deals with search allocation problem and search path problem. In both problems, the main issue is to prioritize the searching cells in a searching area. The number of possible searching path that is combination of the consecutive searching cells increases rapidly by exponential function in the case that the number of searching cells or searchers increases. The more searching path we consider, the longer time we calculate. In this study, an effective algorithm that can maximize the probability of detection in shorter computation time is presented. We show the presented algorithm is quicker method than previous algorithms to solve search problem through the comparison of the CPU computation time.
모바일 단말기의 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘인식을 수행하고 N-gram을 이용한 통계적 문법 인식 시스템을 사용한다. 인식 대상이 되는 어휘의 수가 증가하면 어휘 인식 알고리즘이 복잡해지고 대규모의 탐색공간을 필요로 하게 되며 처리시간이 길어지므로 제한된 연산처리 능력과 메모리로는 처리하기가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고 어휘 인식을 최적화하기 위하여 MLHF 시스템을 제안한다. MLHF는 FLaVoR의 구조를 이용하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 음향학적 탐색에서는 HMM을 사용하고 언어적 탐색 단계에서는 Levenshtein distance 알고리즘을 사용한다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.61초로 나타내었다.
본 논문에서는 탐색 영역에서의 탐색점 부표본화와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD) 값의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이때, 현재 탐색점에서의 MAD의 최소 범위를 구하기 위해서는 이웃 탐색점에서의 MAD를 사용한다. 그러므로 제안한 방법에서는 먼저, 탐색 영역에 대하여 4:1로 탐색점 부표본화를 행한 뒤, 부표본화 된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAD를 구한다. 그리고, 나머지 탐색점에 대하여서는 각 탐색점의 MAD 값의 최소범위를 부표본화 된 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구한 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 탐색점에서 MAD의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)과 동일한 성능을 유지하면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있었다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 FSBMA와 동일한 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
The purpose of optimum design for structures is to minimize the cost and to obtain the reasonable structural systems. This design algorithm have many objective functions including discrete variables as sections, weight, stiffness and shapes. Simulated annealing, Genetic algorithm and TABU algorithm are used search for these optimum values in the structural design. TABU algorithm is applied to many types structures to search for section and distribution optimization and compared with the results of Genetic algorithm for evaluating the efficiency of this algorithm. In this paper, the plane truss of 10 elements and the space truss of 25 element having 10 nodes, star dome and cable dome are analyzed as analytical models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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