• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제26권5_6호
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• pp.1021-1035
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• 2008

In this paper, we analyze an N-design call center with skill-based routing, in which one pool of agents handles two types of calls and another pool of agents handles only one type of calls. The approximate analysis is motivated by a computational complexity that has been observed in the direct stochastic approach and numerical method for finding performance measures. The workforce staffing policy is very important to the successful management of call centers. So the allocation scheduling of the agents can be considered as the optimization problem of the corresponding queueing system to the call center. We use a decomposition algorithm which divides the state space of the queueing system into the subspaces for the approximate analysis of the N-design call center with two different types of agents. We also represent some numerical examples and show the impact of the system parameters on the performance measures.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권12호
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• pp.1680-1686
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• 1995

GAs, effective stochastic search algorithms based on the model of natural evolution and genetics, have been successfully applied to various optimization problems. When population size is not large, GAs often suffer from the phenomenon of premature convergence in which all chromosomes in the population lose the diversity of genes before they find the optimal solution. In this paper, we propose that a new heuristic that maintains the diversity of genes by adding some chromosomes with random mutation and selective mutation into population during evolution. And population size changes dynamically with supplement of new chromosomes. Experimental results for several test functions show that when population size is rather small and the length of chromosome is not long, this method is effective.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1997년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.163-170
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• 1997

The present paper describes an investigation into the application of the genetic algorithm(GA) in the optimization of structural design. Stochastic processes generate an initial population of designs and then apply principles of natural selection/survival of the fittest to improve the designs. The five test functions are used to verify the robustness and reliability of GA, and as a numerical example, minimum weight of a cantilever composite laminated beam with a mix of continuous, integer and discrete design variables is obtained by using GA with exterior penalty function method. The design problem has constraints on strength, displacements, and natural frequencies, and is formulated to a multidimensional nonlinear form. From the results, it is found that the GA search technique is very effective at finding the good optimum solution as well as has higher robustness.

• ETRI Journal
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• 제37권5호
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• pp.917-921
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• 2015

We consider a multiserver system with two classes of customers with preemption, which is a widely used system in the analysis of cognitive radio networks. It is known that the optimal admission control for this system is of threshold type. We express the expected total discounted profit using the total number of customers, thus reducing the stochastic optimization problem with a two-dimensional state space to a problem with a one-dimensional birth-and-death structure. An efficient algorithm is proposed for the calculation of the expected total discounted profit.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.430-437
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• 2018

Ultrasonic attenuation is an important parameter in Quantitative Ultrasound and many algorithms have been proposed to improve estimation accuracy and repeatability for multiple independent estimates. In this work, we propose an improved algorithm for estimating ultrasonic attenuation utilizing the optimal frequency compounding technique based on stochastic noise model. We formulate mathematical compounding equations in the AWGN channel model and solve optimization problems to maximize the signal-to-noise ratio for multiple frequency components. Individual estimates are calculated by the reference phantom method which provides very stable results in uniformly attenuating regions. We also propose the guideline to select frequency ranges of reflected RF signals. Simulation results using numerical phantoms show that the proposed optimal frequency compounding method provides improved accuracy while minimizing estimation bias. The estimation variance is reduced by only 16% for the un-compounding case, whereas it is reduced by 68% for the uniformly compounding case. The frequency range corresponding to the half-power for reflected signals also provides robust and efficient estimation performance.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제51권1호
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• pp.5-14
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• 2002

In this paper, we analyze inductive interference in conductive material around 345 kV power transmission line, and evaluate the effects of mitigation wires. Finite element method (FEM) is used to numerically compute induced eddy currents as well as magnetic fields around powder transmission lines. In the analysis model, geometries and electrical properties of various elements such as power transmission line, buried pipe lines, overhead ground wire, and conducting earth are taken into accounts. The calculation shows that mitigation wire reduces fairly good amount of eddy currents in buried pipe line. To find the optimum magnetic field shielding location of mitigation wire, we applied evolution strategy algorithm, a kind of stochastic approach, to the analysis model. Finally, it was shown that we can find more effective shielding effects with optimum location of one mitigation wire than with arbitrary location of multi-mitigation wires around the buried pipe lines.

• 산업공학
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• 제16권spc호
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• pp.76-81
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• 2003

BPMS (Business Process Management Systems) is aninformation system that systematically supports designing, administrating, and improving the business processes. It can execute the business processes by assigning tasks to human or computer agents according to the predefined definitions of the processes. In this research we developed a task assignment algorithm that can maximize overall process efficiency under the limitation of agents' capacity. Since BPMS manipulates the formal and predictable business processes, we can analyze the processes using queuing theory to achieve overall process efficiency. We first transform the business processes into queuing network model in which the agents are considered as servers. After that, workloads of agents are calculated as server utilization and we can determine the task assignment policy by balancing the workloads. This will make the workloads of all agents be minimized, and the overall process efficiency is achieved in this way. Another application of the results can be capacity planning of agents in advance and business process optimization in reengineering context. We performed the simulation analysis to validate the results and also show the effectiveness of the algorithm by comparing with well known dispatching policies.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.175-184
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• 2008

도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권7호
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• pp.23-31
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• 2012

스케쥴링 및 데이터율의 결합 제어와 같은 자원할당 기술은 전파인지 네트워크에서는 매우 중요한 문제이다. 그러나 전파인지 네트워크에서는 주사용자 채널의 스토케스틱 특성으로 인하여 데이터율 및 스케쥴링을 결합하여 제어하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 전파인지 네트워크에서 신뢰성 제한 조건들을 고려한 비대칭 데이터율 및 스케쥴링 결합 제어 기법을 제안한다. 데이터율 및 스케쥴링 문제를 컨벡스 최적화 기법으로 공식화하고 쌍대성 분해 기법을 사용하여 부분 문제로 변환하여 분산화 하였다. 본 논문에서는 전체 시스템의 효용함수를 최대화 하도록 분산 노드들의 데이터율을 분산적으로 제어하는 알고리즘을 제안 하였다. 반면, 스케줄링은 기지국이 최적화하는 비대칭 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 비대칭 결합 제어 알고리즘은 전체 최적화 해로 수렴하는 것을 수치해석 기법으로 검증하였다.