Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.99-102
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2000
전통적인 job shop 일정계획문제는 NP_hard 문제로 조합최적화 문제이다 일반적인 가정은 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어 있다는 것이다. 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제는 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어져 있지 않다는 것이다. 이러한 경우에 전통적인 job shop 문제를 복잡하게 만든다. 경로 유연성을 가지는 job shop 문제도 NP-hard 문제이다. 그러므로 휴레스틱이나 AI 기법들을 사용하는 하는 것이 불가피하게 되었다. 유전 알고리즘은 매우 복잡한 조합 최적화문제인 job shop 일정계획문제에 적용되어지고 있다. 이 논문은 최대완료시간(makespan)으로 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제를 풀기 위한 유전 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제에 대한 정의를 내리고 유전 알고리즘을 구축하기 위한 첫 단계로 유전적 표현 즉, 개체 표현방법에 대해 설명하고 유전 연산자의 소개 그리고 알고리즘 재생과정을 제시하고 수치실험을 통해 알고리즘이 양질의 일정계획을 찾을 수 있다는 것을 보이고자 한다.
본 논문에서 제안된 조류계산 알고리즘은 Jacobian의 off-diagonal 부 행렬을 완전히 무시하는 Decoupled Load Flow(DCL) 알고리즘들의 유연한 대안으로 반복(iteration)당 최소한의 추가 계산 부담으로 Jacobian의 off-diagonal 부분의 효과를 부분적으로 반영함에 의해 수렴 특성을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법들은 특히 Fast Decoupled Load Flow(FDL)로 대표되는 DCL들의 수렴특성이 불안정해질 경우, 효과적으로 수렴특성을 향상시킬 수 있다. 제안된 알고리즘들은 Newton-Raphson Load Flow(NRL) 방법에서 Jacobian의 off-diagonal 부분의 효과를 점진적으로 제거하는 방법으로 유도하였고, 간략화 과정에서는 Neuman series expansion을 사용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘들은 반복횟수와 전반적인 수렴 속도에서 확실한 성능향상을 보여주었다. 제안된 알고리즘들은 특히 DCL의 수렴성능이 문제가 있을 시 full NRL 대신에 적용할 수 있는 가능성이 있어 조류계산 시간을 단축해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.101-105
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2001
본 연구는 유연 생산 시스템에서 버퍼 할당 최적화 알고리즘을 제시한다. 기존의 연구들과는 달리 제안된 알고리즘은 시스템의 복잡성과 Combinatorial특성을 모두 다를 수 있다. 알고리즘은 시뮬레이션을 사용하여 시스템의 복잡성을 모델링하고 수정된 유전 알고리즘을 사용하여 Combinatorial특성을 다루며 버퍼를 최적으로 시스템에 할당하게 한다. 제안된 알고리즘은 첫 번째 제한된 버퍼가 있는 상황에서 시스템 Output을 최대화하는 목적함수를 사용하여 최적 버퍼할당을 찾아내는 것과, 두 번째 원하는 Output을 달성할 수 있는 최소의 총 버퍼 수와 할당을 찾아내는 두 가지 목적함수에 적용된다. 마지막으로 유연 생산 시스템의 성능을 결정짓는 다른 요소들과의 관계를 살펴보기 위해 무인 운반 시스템의 발주방식과 무인 운반차의 수 등을 변화시켜 실험을 수행하고 그 결과를 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.51-54
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2003
진화하드웨어는 하드웨어 스스로 진화하여 필요한 회로를 구성한다 회로를 재구성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 전역적 탐색을 통하여 해를 구한다. 하지만 유전자 알고리즘은 많은 개체의 평가를 통하여 이루어지기 때문에 수행하는데 시간이 많이 소요된다. 이전의 연구에서 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 진화하드웨어를 구성했다. 유전자 알고리즘 프로세서는 유연성이 떨어지고 범용적으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 CPU를 이용하여 유전자 알고리즘 프로세서를 소프트웨어로 제어하는 방법을 제안한다 소프트웨어로 합성한 신호로 GAP의 동작을 제어하기 때문에 유연성을 가질 수 있다 FPGA에 CPU와 유전자 알고리즘 프로세서를 구현하여 one-chip 하드웨어를 구현한다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.402-407
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1994
유연한 구조물의 진동문제에 대해 Filtered-X LMS 알고리즘을 이용한 제어계를 구성하고 디지탈 신호처리보드를 이용하여 실시간 제어를 수행하였다. 엑추에이터는 피에조 세라믹을 사용하였고 정현파 및 잡색잡음 가진 형태의 외란을 가하였다. 실험결과 1차 고유주파수에서 7dB 이상의 진동저감을 할 수 있었으며 관심 주파수영역 내에서 진동이 고르게 저감되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.691-693
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2002
일반화 다각형(generalized polygons)이란 선분과 호로 둘러싸인 $R^2$영역으로 정의되는 확장된 다각형 개념으로 로보틱스 등의 응용 분야에서 다루는 중요한 도형군이다. 로보틱스에 응용되는 컴퓨터 기하학 알고리즘의 대부분은 선분이나 다각형을 다루도록 개발되어 있어 로봇 작업환경의 다양한 물체들을 선분만으로 모델링해야만 알고리즘의 적용이 가능하다. 기존의 알고리즘들을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 확대한다면 보다 유연한 모델링을 가능하게 할 것이다. 주 논문에서는 컴퓨터 기하학분야의 대표적인 알고리즘인 plane-sweep 알고리즘을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 수정하고 구현한다. 이를 로보틱스이 응용분야중 하나인 고정쇠 문제(fixturing)에 적용한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.106-116
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1998
A position control algorithm of a flexible manipulator is studied. The proposed algorithm is based
on an ACFAC(Automatic Constructed Fuzzy Adaptive Controller) system based on the neural
network learning algorithms. The proposed system learns membership functions for input variables
using unsupervised competitive learning algorithm and output information using supervised outstar
learning algorithm. ACFAC does not need a dynamic modeling of the flexible manipulator. An
ACFAC is designed that the end point of the flexible manipulator tracks the desired trajectory. The
control input to the process is determined by error, velocity and variation of error. Simulation and
experiment results show a robustness of ACFAC compared with the PID control and neural network
algorithms.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.556-558
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2005
본 연구에서 제안하는 3차원 인터렉티브 스케칭 시스템은 쉽고 간략한 인터페이스 환경으로 유연하고 정교한 물체 생성 및 변형이 가능한 3차원 개념설계 시스템이다. 제품의 설계 과정에서 무선 완드를 이용하여 3차원 공간에 일련의 프리핸드 스트로크로 곡면을 정의하고 생성된 곡면은 캘리그래픽 스트로크를 이용하여 실시간으로 변형할 수 있는 공간 곡면의 정의와 실시간 자유 변형 알고리즘을 포함한다. 공간 곡면 정의 알고리즘은 무선완드의 입력 방위에 따라 상이한 물체를 생성하고 변형하는 기술로서 물체 생성시 필요한 인터페이스의 양을 최소화 할 수 있다. 또한 절러 차례 캘리그라픽 스트로크 입력으로 수정과 변형이 실시간 통합적으로 이루어지는 자유변형 알고리즘은 기존의 공학적. 수치적 접근방식에서 탈피한 직관적이며 유연한 모델링 방식을 제안하여 전문가가 아니더라도 쉽게 공학적 모델을 생성. 변형 할 수 있다. 누구나 쉽게 본 시스템의 도움으로 직관적이며 공학적으로 건전한 제품을 설계할 수 있는 디자인 설계의 획기적인 변화를 마련할 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.311-314
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2007
AODV 프로토콜은 최단경로 라우팅 기법, 에너지 효율, 빠른 지역 경로 복구 등을 위한 많은 알고리즘이 연구되어 왔다. AODV 프로토콜의 성능평가는 대부분 NS2 시뮬레이터를 통해 이루어지고 있으며, AODV의 성능개선을 위한 알고리즘의 적용은 NS2의 AODV 소스파일 변경을 통해 이루어진다. AODV 소스파일의 AODV 클래스가 아주 많은 역할을 하는 구조로 작성되어 있어 알고리즘의 적용이 쉽지 않고, 이로 인해 성능평가를 위한 시뮬레이션에 시간과 노력이 많이 들게 된다. 이를 위해 기존 소프트웨어를 재사용하고 유연성을 높일 수 있도록 소프트웨어의 리팩토링을 해주어야 한다. 리팩토링은 소프트웨어를 효율적이고 유지보수가 쉽도록 전환하는 과정이며, 소프트웨어의 재사용성을 높여주고 유연성을 제공해 줄 수 있다. 본 연구에서는 AODV의 성능 개선을 위한 알고리즘 적용이 보다 유연해지도록 AODV 관련 클래스들에 대해 리팩토링을 수행한다.
It is known that over one million car navigation devices are being currently used in Korea. Most. if not all, route guidance systems, however, Provide only one "best" route to users, not providing any options for various types of users to select. The current practice dose not consider each individual's different preferences. These days, a vast amount of information became available due to the rapid development in information processing technology. Thus, users Prefer choices to be given and like to select the one that suits him/her the "best" among available information. To provide such options in this Paper, we developed an algorithm that provides alternative routes that may not the "least cost" ones, but ones that are close to the "least cost" routes for users to select. The algorithm developed and introduced in the paper utilizes a link-based search method, rather than the traditional node-based search method. The link-based algorithm can still utilize the existing transportation network without any modifications, and yet enables to provide flexible route guidance to meet the various needs of users by allowing transfer to other modes and/or restricting left turns. The algorithm developed has been applied to a toy network and demonstrated successful implementation of the multi-path search algorithm for multi-purpose activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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