• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제33권1_2호
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• pp.157-172
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• 2015

We introduce a non-Euclidean metric for transportation systems with a defined minimum transportation cost (initial fare) and investigate the continuous single-facility Weber location problem based on this metric. The proposed algorithm uses the results for solving the Weber problem with Euclidean metric by Weiszfeld procedure as the initial point for a special local search procedure. The results of local search are then checked for optimality by calculating directional derivative of modified objective functions in finite number of directions. If the local search result is not optimal then algorithm solves constrained Weber problems with Euclidean metric to obtain the final result. An illustrative example is presented.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권1호
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• pp.25-33
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• 1998

This paepr presents an algorithm for searching an object in a fast way which contains a continuous moving object in multi-dimensional spatical databases. This algorithm improves the search method of R-tree for the case that a target object is continuously moving in a spatial database. It starts the searching from the current node instead of the root of R-tree. Thus, the algorithm will find the target object from the entries of current node or sibling nodes in the most cases. The performance analysis shows that it is more efficient than the existing algorithm for R-tree when search windows or target objects are continuously moving.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제6권1호
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• pp.64-71
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• 2007

J. Kennedy and R. Eberhart first introduced the concept called as Particle Swarm Optimization (PSO). They applied it to optimize continuous nonlinear functions and demonstrated the effectiveness of the algorithm. Since then a considerable number of researchers have attempted to apply this concept to a variety of optimization problems and obtained reasonable results. In PSO, individuals communicate and exchange simple information with each other. The information among individuals is communicated in the swarm and the information between individuals and their swarm is also shared. Finally, the swarm approaches the optimal behavior. It is reported that reasonable approximate solutions of various types of test functions are obtained by employing PSO. However, if more precise solutions are required, additional algorithms and/or hybrid algorithms would be necessary. For example, the heading vector of the swarm can be slightly adjusted under some conditions. In this paper, we propose a hybrid algorithm to obtain more precise solutions. In the algorithm, when a better solution in the swarm is found, the neighborhood of a certain distance from the solution is searched. Then, the algorithm returns to the original PSO search. By this hybrid method, we can obtain considerably better solutions in less iterations than by the standard PSO method.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.636-642
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• 2015

본 논문에서는 계단응답으로부터 시 지연을 갖는 선형 연속시스템을 식별하기 위해 HS 최적화 알고리즘을 적용에 관하여 연구하였다. 인식 모델은 1차 시 지연 모델 (FOPDT)로써, FOPDT은 많은 화학 공정과 HAVC 공정에 실효성이 있으며 PID 튜닝에도 적합하다. 최근에 개발된 HS 알고리즘은 완벽한 하모니를 찾아가는 음악적 과정을 개념화 한 것이다. 수학을 기반으로 하는 전통적 기법과 달리 HS는 확률적인 방법을 사용하므로 미분과 같은 수학적 접근을 필요로 하지 않는다. 제시된 인식 방법의 효과를 입증하기 위해 많은 수치 예를 수행하여 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권4E호
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• pp.21-27
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• 1996

In this paper, we propose a discriminative training algorithm for the stochastic segment model (SSM) in continuous speech recognition. As the SSM is usually trained by maximum likelihood estimation (MLE), a discriminative training algorithm is required to improve the recognition performance. Since the SSM does not assume the conditional independence of observation sequence as is done in hidden Markov models (HMMs), the search space for decoding an unknown input utterance is increased considerably. To reduce the computational complexity and starch space amount in an iterative training algorithm for discriminative SSMs, a hybrid architecture of SSMs and HMMs is programming using HMMs. Given the segment boundaries, the parameters of the SSM are discriminatively trained by the minimum error classification criterion based on a generalized probabilistic descent (GPD) method. With the discriminative training of the SSM, the word error rate is reduced by 17% compared with the MLE-trained SSM in speaker-independent continuous speech recognition.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.541-548
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• 2014

본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형 기법을 적용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 입자군집최적화는 해를 탐색해 나가는 과정에서 주변의 우수한 해의 위치와 자신의 위치차이 정보를 이용한다. 이러한 위치 차이를 구하는데 있어서 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 표시할 수 있다. 벤치마크 함수인 10개의 De Jong 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역 최적해가 많은 함수에서 첫 번째 버전에 보다 우수한 결과를 얻었다.

• 안보군사학연구
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• 통권2호
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• pp.261-283
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• 2004

To build up the military strength based on information oriented armed forces, the Korean ministry of national defense (MND) promotes the defense CALS (Continuous Acquisition and Life cycle Support) initiative for the reductions of acquisition times, improvements of system qualities, and reductions of costs. These defense CALS activities are the major component of the underlying mid and long term defense digitization program and the ultimate goal of program is to bring a quick victory by providing real-time battlefield intelligence and the economical operations of the military. The concept of defense CALS is to automate the acquisition and disposition of defense systems throughout their life cycle. For implementing defense CALS, the technology for exchange and sharing CALS standard data that is created once and used many times should be considered. In order to develop an efficient CALS information exchange and sharing system, it is required to integrate distributed and heterogeneous data sources and provide systematic search tools for those data. In this study, we developed a content based search engine technology which is essential for the construction of integrated data environments. The developed technology provides the environment of sharing the CALS standard data such as SGML(Standard Generalized Markup Language) and STEP(Standard for The Exchange of Product model data). Utilizing this technology, users can find and access distributed and heterogeneous data sources without knowing its actual location.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.686-688
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• 2010

최근에는 주변 환경에 전자태그 및 센서를 부착하고 부착된 센서를 통한 상황 정보가 활용 되면서 많은 양의 데이터를 효과적으로 저장하고 검색하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 USN/RFID 단말 장치 중에서 연속적인 데이터 수집이 이루어지는 센서에 대해서 RLE(Run Length Encoding)압축 방식을 응용한다. 데이터에는 시간 정보를 마킹하여 하나의 데이터 블록을 생성한 다음에 저장한다. 연속적인 데이터에 시간 정보를 기록함으로써 원하는 시간 및 특정 장소의 데이터를 빠른 시간안에 찾을 수 있도록 저장 기법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.223-236
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• 2014

본 논문은 개인정보 보호에 관한 인지수준 제고를 위한 시나리오기반 인지형 질의응답서비스의 지속적인 사용 의도에 영향을 미치는 요인에 대해 실증하였다. 연구결과 시나리오기반 인지형 질의응답서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인은 크게 3가지이다. 첫째, 정보유형별 세분화 된 개인정보 보호 다차원 분류체계를 적용하여 검색의 용이성을 제고할 필요가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 수요자 상황별로 질의답변 주제를 미리 제시하고 도입, 문제 상황, 질문, 해결방법으로 이어지는 개연성을 갖는 이야기 형식으로 보다 알기 쉽게 전달되어 사례의 이해도를 제고할 필요가 있다. 셋째, 연관서비스 등 다른 이용자의 문제해결 사례를 노출시켜 시나리오기반 인지형 질의응답 서비스를 통해 자신이 처해 있는 상황에 대한 문제해결이 가능하다는 확신을 줄 수 있어야 한다. 이와 같은 활동들은 국민 및 기업에게 개인정보 보호에 대해 쉽게 널리 알리는 효과를 가져다 줄 것으로 사료된다. 본 연구 결과를 통해 시나리오 기반 인지형 질의응답서비스가 개인정보 보호 사건의 문제해결에 도움을 주는 도구로써 유용하게 활용할 수 있다는 점을 밝혔으며, 특히 복잡한 문제를 담고 있는 정보를 제공하려는 서비스 분야에서는 시나리오기반 인지형 질의응답서비스 방식의 응용이 유용할 것으로 분석된다.

• 유통과학연구
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• 제20권3호
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• pp.33-43
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• 2022

Purpose: More and more marketers use social media platforms to create and spread information called Marketer Generated Content (MGC) to inform consumers of products. MGC often embeds product purchase links, thus directing consumers to online distribution channels for online purchases. This study examined the effect of social media MGC on consumers' willingness to buy online in the anchor of consumers' perspective to answer the question of "how social media generated content support corporate online distribution". Research design, data, and methodology: According to the means-end-chain theory, we introduce perceived value and continuous following intention as chain mediators to explain the mechanism of MGC influence on consumers' online purchase intention and consider product type to discuss boundary conditions. Two experiments were designed to test hypothesizes. Results and Conclusion: First, emotional MGC (vs. informational MGC) has lower (higher) perceived utility (hedonic) value. Second, perceived value has a significant mediate role in the effect of MGC on continuous following intention. Third, perceived value and continuous following intention significantly and sequentially mediated the effect of MGC on online purchase intention. Through the sequential mediations of perceived utility value and continuous following intention, Informational MGC of search products significantly increase online purchase intentions. Another parallel sequential mediation, including perceived hedonic, emotional MGC of experience products, partially enhanced online purchase intentions. Finally, this study gives implications for how corporates can use social media MGC to promote product sales online.