• Cartoon and Animation Studies
• /
• s.14
• /
• pp.151-164
• /
• 2008

Cross platform game has brought about the expansion of game market, which results in technology innovation overcoming the limit of game consumption. The new model integrates both off and online game services. Gamers can now enjoy game service regardless of age, time, and space. If the technology evolution model of digital contents like cross-platform game engine can provide contents for several platform at the same time, the interactive service can be utilized into maximum level. It is also necessary to allocate, switch data as well as to innovate the transmission technology of data according to each platform. Providing the same contents for several platform as many as possible can be the most suitable strategy to enhance the efficiency and profits. However if the interactive service can be accomplished completely, the development of data switching technology and distribution should be made. To be a leader in the next digital contents market, one should develop the network engine technology which can embody the optimization of consumption in the interactive network service.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.147-156
• /
• 1994

Though optimization method had been used for long time for the optimal design of ship structure, design variables in the most cases were assumed to be continuous real values or it was not easy to solve the mixed integer optimum design problems using the conventional optimization methods. Thus, it was often tried to use various initial starting points to locate the best optimum paint and to use special method such as branch and bound method to handle the discrete design variables in the optimization problems. Sometimes it had succeed, but the essential problems for dealing with the local optimum and discrete design variables was left unsolved. Hence, in this paper, Genetic Algorithms adopting the biological evolution process is applied to the ship structural design problem where the integer values for the number of stiffen design variables or the discrete values for the plate thickness variables would be more preferable in order to find out their effects on the final optimum design. Through the numerical result comparisons, it was found that Genetic Algorithm could always yield the global optimum for the discrete and mixed integer structural optimization problem cases even though it takes more time than other methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.689-694
• /
• 2009

In this paper an approach to building fuzzy models for predicting daily and weekly stock prices is presented. Predicting stock prices with traditional time series analysis has proven to be difficult. Fuzzy logic based models have advantage of expressing the input-output relation linguistically, which facilitates the understanding of the system behavior. In building a stock prediction model we bear a burden of selecting most effective indicators for the stock prediction. In this paper information used in traditional candle stick-chart analysis is considered as input variables of our fuzzy models. The fuzzy rules have the premises and the consequents composed of trapezoidal membership functions and nonlinear equations, respectively. DE(Differential Evolution) identifies optimal fuzzy rules through an evolutionary process. The fuzzy models to predict daily and weekly open, high, low, and close prices of KOSPI(KOrea composite Stock Price Index) are built, and their performances are demonstrated.

• IE interfaces
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.81-91
• /
• 1996

현대의 전기 통신망은 통신서비스의 단순한 제공 수단에서 국가적인 사회간접자본으로 그 역할이 변화되고 있다. 이와 같은 통신망의 역할 변화와 함께 초고속화, 집중화 되는 통신망의 안정성에 대한 체계적인 연구의 중요성은 매우 중요한 문제이다. 통신망의 안정성은 시스템 설계의 신뢰성 확보, 재난에 대한 예방 대책, 재난 관리 시스템 운용, 재해 복구 대책, 사업자간 제휴 등으로 예방 및 대처가 부분적으로 가능하지만 망 사업자의 입장에서는 가능한 자원을 최적으로 활용하여 외부 재해나 내부 장애에도 강건한 구조의 통신망으로 계획하고 설계함이 가장 기초적인 안정성 대책이 된다. 본 논문은 이와 같은 통신망의 안정성을 체계적으로 계획하고 이에 맞게 통신망을 설계하는 일관된 과정(Integrated Network Design Process)을 위한 통신망 안정성에 대한 계층적 모형을 설명하고, 유사동기식 전송 기술에서 최근의 동기식 전송 기술로 대체되고, 향후 ATM 전달 모드로의 진화되는 추세를 감안할 때 필수적인 새로운 통신망 안정성 모형을 제시한다. 특히 기존에는 Logical Layer와 Transmission System Layer로 나누어 계획되고 설계되는 일련의 과정들이 동기식 장비들의 개선된 interworking과 ATM의 유연한 망구조의 장점 때문에 통합되어 계획/설계되어야 하는 필요성과 장단점을 설명하고 최근의 최적화 기술은 이와 같은 통합된 설계 모형에도 효율적이 해결 방안을 제공함을 보여준다. 이와 같은 제시된 통합 방법론/모형과 함께 한국통신의 기간 전송망의 계획과 설계에 사용된 사례를 제시하고, 향후 국가적으로 중요한 관심 사항인 초고속통신망/BISDN의 구축에 효율적으로 응용되기 위한 추가적인 연구 주제와 기대성과를 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06d
• /
• pp.13-15
• /
• 2006

유선망에 최적화되도록 진화해온 TCP는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크의 혼잡으로 인한 손실로 오해한다. 그 결과 혼잡 제어 메커니즘이 수행되어 불필요하게 전송율을 줄이므로써 전송 성능을 저하시키는 문제점을 초래한다. 이러한 이유로 최근 유 무선 혼합망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 성능향상 기법들 중 상대적으로 뛰어난 성능을 보이는 Snoop 프로토콜이 유 무선 혼합망 특히 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 사용하는 무선망에서 가지는 문제점을 분석하고, Cross-layering 기법을 통하여 이를 보완하는 기법을 제안한다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.47-55
• /
• 2000

본 연구에서는, 유전자 알고리즘을 이용한 piled raft 기초의 최적설계 기법을 제시하였다. 최적설계에 사용한 목적함수는 구조물의 사용한계에 해당하는 부등침하량과 piled raft 기초의 시고비용 차원에서의 말뚝과 raft의 총 중량으로 하였다. 유전자 알고리즘은 다읜의 적자생존의 법칙을 따르는 자연진화 법칙을 바탕으로 한 최적화 기법이다. 본 연구에서는 piled raft 기초의 해석방법으로 Clancy(1993)가 제시한 "hybrid" 해석방법을 사용하였으며, 유전자 알고리즘기법은 Goldberg(1989)가 제시한 단순 유전자 알고리즘(SGA)을 적용하였다. 또한 유전자 알고리즘을 이용한 최적설계기법의 유효성을 평가하기 위해 설계예제 및 매개변수변화연구를 통해 piled raft 기초시스템의 중요 설계인자들에 대한 분석을 수행하였다. 매개변수변화연구로부터 말뚝의 길이와 raft의 두께가 증가할수록 piled raft 기초시스템의 전체 중량은 일정한 값에 점차적으로 수렴하였으며, 지반의 강정, raft의 두께 말뚝의 길이 및 강성이 증가할수록 말뚝의 최적위치는 raft의 중앙에 집중되는 경향으로 나타났다.경향으로 나타났다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.290-292
• /
• 2008

전력계통이 점점 더 복잡해지고 광역화됨에 따라서 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법으로 더욱 중요성이 커지고 있다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 PSO알고리즘을 여러 개선된 형태로 비교 연구하여, 제안한 방법중 가장 최적화된 결론을 도출하기 위하여, IEEE 30,118 모선 계통의 최적조류계산 문제에 적용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1739_1740
• /
• 2009

인간의 몸의 값이 1000냥이라고 하면 그중의 눈의 값은 900냥이라는 말이 있다. 그만큼 눈이 차지하는 즉 시각이 차지하는 비중이 매우 크다고 할 수가 있겠다. 또한 하등동물보다 고등동물로 진화해갈수록 시각의 활용도가 높아지는 것과 같이 각종 기계에 있어서도 자동화가 진전될수록 머신비전(Machine Vision)기술의 의존도 또한 높아지게 되었다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되고, 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 패키지 형식의 머신 비전 시스템은 산업 현장에 적용하는데 가격이 비싸고, 인터페이스 문제, 환경이나 필요조건 및 요구에 의한 시스템의 대처능력이 떨어지는 문제 등을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 PC 기반의 머신비젼 시스템에 관한 연구가 필수적일 수 있다. 이러한 점을 궁극적인 목표로 설정하고 본 연구는 산업현장에 적용할 수 있는 머신 비전 시스템의 최적화 설계 에 대한 기술을 연구하였다.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.117-134
• /
• 2004

This study suggests a data driven optimization approach, which simulates the models of human learning processes from cognitive sciences. It shows how the human learning processes can be simulated and applied to solving combinatorial optimization problems. The main advantage of using this method is in applying it into problems, which are very difficult to simulate. 'Undecidable' problems are considered as best possible application areas for this suggested approach. The concept of an 'undecidable' problem is redefined. The learning models in human learning and decision-making related to combinatorial optimization in cognitive and neural sciences are designed, simulated, and implemented to solve an optimization problem. We call this approach 'SLO : simulated learning for optimization.' Two different versions of SLO have been designed: SLO with position & link matrix, and SLO with decomposition algorithm. The methods are tested for traveling salespersons problems to show how these approaches derive new solution empirically. The tests show that simulated learning for optimization produces new solutions with better performance empirically. Its performance, compared to other hill-climbing type methods, is relatively good.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.151-152
• /
• 2009

본 논문에서는 진화연산 기법중 GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 자동생성 기법과 생물체의 신경발생 신호 원리를 이용한 CPG(Central Pattern Generator) 기법을 구현한다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반 걸음새 방식 실제적인 성능 및 특성도 고찰한다.