Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.54-68
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1995
In this paper, we develop detailed algorithms for implementing the so-called Limited Column Generation procedure for Local Access Telecommunication Network (LATN) Design problem. We formulate the problem into a tree-partitioning problem with an exponential number of variables. Its linear programming relaxation has all integral vertices, and can be solved by the Limited Column. Generation procedure in just n pivots, where n is the number of nodes in the network. Prior to each pivot, an entering variable is selected by detecting the Locally Most Violated (LMV) reduced cost, which can be obtained by solving a subproblem in pseudo-polynomial time. A critical step in the Limited Column Generation is to find all the LMV reduced costs. As dual variables are updated at each pivot, the reduced costs have to be computed in an on-line fashion. An efficient implementation is developed to execute such a task so that the LATN Design problem can be solved in O(n$^{2}$H), where H is the maximum concentrator capacity. Our computational experiments indicate that our algorithm delivers an outstanding performance. For instance, the LATN Design problem with n = 150 and H = 1000 can be solved in approximately 67 seconds on a SUN SPARC 1000 workstation.
The primary objective of this paper is to develop optimal algorithms of reinforced concrete frame structural systems by the limit state design(CP 1110) and to look into the possibility of detailed design of these structural systems. The structural formulation is derived on the finite element method. The objective of optimization of a reinforced structure for a specified geometry is mainly to determine the optimum cross-sectional dimensions of concrete and the area of the various sizes of the reinforcement required for each member. In addition to the detail s such as the amount of web reinforcement, cutoff points of longitudinal reinforcedments etc. are also considered as design variables. In this study, the method of "Generalized Reduced Gradient, Rounding and with Neighborhood search" and "the Sequential Linear Programming" are employed as an analytical method of nonlinear optimization.
The epicentral region of earthquakes is typically where liquefaction-related damage takes place. To determine the maximum distance, such as maximum epicentral distance (Re), maximum fault distance (Rf), or maximum hypocentral distance (Rh), at which an earthquake can inflict damage, given its magnitude, this study, using a recently updated global liquefaction database, multiple ML models are built to predict the limiting distances (Re, Rf, or Rh) required for an earthquake of a given magnitude to cause damage. Four machine learning models LSTM (Long Short-Term Memory), BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), and XGB (Extreme Gradient Boosting) are developed using the Python programming language. All four proposed ML models performed better than empirical models for limiting distance assessment. Among these models, the XGB model outperformed all the models. In order to determine how well the suggested models can predict limiting distances, a number of statistical parameters have been studied. To compare the accuracy of the proposed models, rank analysis, error matrix, and Taylor diagram have been developed. The ML models proposed in this paper are more robust than other current models and may be used to assess the minimal energy of a liquefaction disaster caused by an earthquake or to estimate the maximum distance of a liquefied site provided an earthquake in rapid disaster mapping.
This paper proposes the framework of the scenario-based 3D image synthesizing system that allows common users who envision a scenario in their mind to realize it into the segments of cool animation. We focused on utilization of the existing motions to synthesize new motions for the objects. The framework is useful to build a 3D animation in game programming with a limited set of 3D objects. We also propose a practical algorithm to reuse and expand the objects. This algorithm is based on motion path modification rules. Both linear and nonlinear curve-fitting algorithms were applied to modify an animation by key frame interpolation and to make the motion appear realistic.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.670-673
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2008
Optimized algorithms and numerical expressions which had been verified through C program simulation, should be analyzed again with HDL (hardware description language) such as Verilog, so that the verified ones could be modified to be applied directly to hardware implementation. The reason is that the characteristics of C programming language design is intrinsically different from the hardware design structure. The hardware IP verified doubly in view of hardware structure together with algorithmic verification, was implemented on the Altera Excalibur FPGA device equipped with ARM9 microprocessor core, to a real chip prototype, using Altera embedded system development tool kit. The implemented finite field calculation IPs can be used as library modules as Elliptic Curve Cryptography finite field operations which has more than 193 bit key length.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.528-544
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2015
Base Station Cooperation (BSC) has been a promising technique for combating the Inter-Cell Interference (ICI) by exchanging information through a high-speed optical fiber back-haul to increase the diversity gain. In this paper, we propose a novel pilot symbol assisted data fusion scheme for distributed Uplink BSC (UBSC) based on Differential Evolution (DE) algorithm. Furthermore, the proposed scheme exploits the pre-defined pilot symbols as the sample of transmitted symbols to constitute a sub-optimal Weight Calculation (WC) model. To circumvent the non-linear programming problem of the proposed sub-optimal model, DE algorithm is employed for searching the proper fusion weights. Compared with the existing equal weights based soft combining scheme, the proposed scheme can adaptively adjust the fusion weights according to the accuracy of cooperative information, which remains the relatively low computational complexity and back-haul traffic. Performance analysis and simulation results show that, the proposed scheme can significantly improve the system performance with the pilot settings of the existing standards.
A robot education system by emulation based on Web can be efficiently used for understanding concept of robot assembly practice and control mechanism of robot by control programming. It is important to predict the path of the line tracer robot which has to be decided by the robot. Shortest Path Algorithm is a well known algorithm which searches the most efficient path between the start node and the end node. There are two related typical algorithms. Dijkstra Algorithm searches the shortest path tree from a node to the rest of the other nodes. $A^*$ Algorithm searches the shortest paths among all nodes. The delay time caused by turning the direction of navigation for the line tracer robot at the crossroads can give big differences to the travel time of the robot. So we need an efficient path determine algorithm which can solve this problem. Thus, It is necessary to analyze the overhead of changing direction of robot at multi-linked node to determine the next direction for efficient routings. In this paper, we reflect the real delay time of directional changing from the real robot. A speed based Dijkstra algorithm is proposed and compared with the previous ones to analyze the performance.
The efficiency of the real-time route guidance system(RGS) depends largely on the quality of route search algorithms. In this paper, we implement the coarse grid method(CGM) in mathematical programming for finding a good quality route of real-time RGS in large-scale networks. The proposed CGM examines coarser and wider networks as the search phase proceeds, in stead of searching the whole network at once. Naturally, we can significantly reduce computational efforts in terms of search time and memory requirement. We demonstrate the practical effectiveness of the proposed CGM with nationwide real road network simulation.
The objective of our large credit project-based undergraduate subject is to help students to combine programming language skills and learned algorithms into a complete IT solution. This paper describes our experience in running an undergraduate 9 credit project-based subject 'Enterprise Solution Development' of Youngsan University. Proven educational effect showed that solution development experience helps students be more competitive in the job market thus makes contribution in human resource development.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.4
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pp.289-296
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2011
In most distribution centers, products are received from the suppliers in units of pallet, stored in a rack, moved to the picking area for replenishment, picked according to customer orders, and shipped to customers. In some distribution centers, however, replenishment is made in not a whole pallet but only a portion of a pallet load, mainly due to the limited space in the order-picking area; as a result, partially loaded pallets occupy cells in the rack. As the number of slow-moving items increases, more cells are occupied by partially loaded pallets so that fewer empty cells are available for storing full, incoming pallets. This will necessitate the construction or leasing of additional storage space, which will entail significant cost. As an alternative, we propose pallet consolidation, which involves moving a partial load to another partially-loaded pallet in order to create one empty cell in the rack. In this paper, we define three pallet consolidation problems; formulate each problem as a binary integer programming model; and present heuristic algorithms for the problems. The average performance of each of the proposed heuristics is evaluated using simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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