• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제8권4호
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• pp.95-100
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• 2009

This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.329-337
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• 2016

With the increasing deployment of distributed generators in the distribution system, a very large search space is required when dynamic programming (DP) is applied for the optimized dispatch schedules of voltage and reactive power controllers such as on-load tap changers, distributed generators, and shunt capacitors. This study proposes a new optimal voltage and reactive power scheduling method based on dynamic programming with a heuristic searching space reduction approach to reduce the computational burden. This algorithm is designed to determine optimum dispatch schedules based on power system day-ahead scheduling, with new control objectives that consider the reduction of active power losses and maintain the receiving power factor. In this work, to reduce the computational burden, an advanced voltage sensitivity index (AVSI) is adopted to reduce the number of load-flow calculations by estimating bus voltages. Moreover, the accumulated switching operation number up to the current stage is applied prior to the load-flow calculation module. The computational burden can be greatly reduced by using dynamic programming. Case studies were conducted using the IEEE 30-bus test systems and the simulation results indicate that the proposed method is more effective in terms of saving electric charges and improving the voltage profile than loss minimization.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권3호
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• pp.148-155
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• 2005

A seam-line determination algorithm is proposed to determine image border-line in mosaicing using the transformation of gray value differences and dynamic programming. Since visually good border-line is the one along which pixel differences are as small as possible, it can be determined in association with an optimal path finding algorithm. A well-known effective optimal path finding algorithm is the Dynamic Programming (DP). Direct application of the dynamic programming to the seam-line determination causes the distance effect, in which seam-line is affected by its length as well as the gray value difference. In this paper, an adaptive cost transform algorithm with which the distance effect is suppressed is proposed in order to utilize the dynamic programming on the transformed pixel difference space. Also, a figure of merit which is the summation of fixed number of the biggest pixel difference on the seam-line (SFBPD) is suggested as an evaluation measure of seamlines. The performance of the proposed algorithm has been tested in both quantitively and visually on various kinds of images.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.1029-1037
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• 2005

본 연구는 도시 우수관망 설계 시 주어진 설계유량을 효율적이고 경제적인 단면 구성과 관망에 따른 우수배제 능력을 극대화시키기 위해 최적화 기법인 동적계획법(Dynamic Programming : DP)의 특수한 방법인 이산미분형 동적계획법(Discrete Differential Dynamic programming DDDP)를 이용해 최적화된 설계조건을 구할 수 있도록 하였다. 이산미분형 동적계획법의 기법은 설계유량과 맨홀의 위치가 결정되면 그에 따른 최적 우수시스템이 될 수 있는 관의 용량, 경사, 수위, 수심, 위험도, 회수비용 등을 결정할 수 있는 방법으로 이는 공사비용에 따를 최소비용을 목적함수로 위험도 분석을 통하여 최적화된 조건을 찾는 방법으로 모형개발을 하였다. 개발된 모형을 실제 단지계획의 합리식으로 설계된 우수관망 계획과 비교 검증하여 보다 경제적이고 효율적인 우수관망 시스템을 구축하는 모형을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.737-742
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• 2011

주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.354-359
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• 2006

The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.418-422
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• 2005

In this paper, a novel algorithm capable of detecting generic obstacles on a flat surface is proposed. The algorithm fundamentally exploits a distortion phenomena taken place in remapping process of original stereo images to a virtual top-view. Based on the distortion phenomena, we construct stereo polar histograms of edge maps, detect peaks on them, and search for matched peaks on both histograms using a Dynamic Programming (DP). Eventually, the searched corresponding peaks lead to estimate obstacles' positions. The advantages of the proposed algorithm are that it is not largely affected by an intensity difference between a pair of stereo images and does not depend on the typical stereo matching methodologies. Furthermore, the algorithm identifies the obstacles' positions quite robustly.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.4726-4731
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• 2011

본 논문에서는 배치 단위로 이루어지는 플런지연삭의 최적 연삭 조건 선정을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 연삭공정을 나타내는 상태변수를 선정하고 선정된 상태 변수를 바탕으로 각 사이클에서 이루어지는 최적의 연삭 조건을 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 선정하였다. 이를 바탕으로 전체 배치 단위의 최적 연삭조건은 DP(Dynamic Programming)를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 그 가능성을 검증하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권2호
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• pp.33-40
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• 2018

현재 산업계와 학계에서는 커넥티드 카(connected car) 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 커넥티드 카는 IT기술이 융합된 스마트(smart)한 자동차로서 사람, 차량, 교통관리 시스템과 모두 연결되어 있다. 커넥티드 카의 주행을 위해 차량과 인프라(infrastructure) 간의 연결 기술인 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이 중요하다. CIM(cooperative intersection management)은 차량과 인프라 사이에서 통신을 관리하는 장치이다. 본 논문에서는 CIM을 사용해 교차로에서 차량을 제어하는 두 가지 기법에 대해 분석한다. 첫 번째 기법은 자원화 된 교차로 예약을 통해 교차로를 지나간다. 두 번째 기법은 미리 계획된 차량의 궤도 패턴을 분류하여 교차로를 통과한다. 이러한 자원예약과 궤도계획을 DP(dynamiac programming)기법과 ACO(ant colony optimization)기법으로 차량을 제어하는 사례연구에 대해 분석한다. 본 기법은 차량에게 중요도를 부여하거나 속도를 조절하여 상황에 맞게 합리적으로 기법을 향상시킬 수 있다.

• 한국항만학회지
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• 제14권1호
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• pp.37-45
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• 2000

Centralized safety stock in a periodic replenishment system which consists of one central warehouse and m regional warehouse can reduce backorders allocating the centralized safety stocks to regional warehouse in a certain instant of each replenishment cycle. If the central warehouse can not monitoring inventories in the regional warehouse, then we have to predetermine the instant of allocation according to demand distribution and this instant must be same for all different replenishment cycle. However, transition of inventory level in each cycle need not to be same, and therefore different instant of the allocation may results reduced shortage compare to the predetermined instant of allocation. In this research, we construct a dynamic model based on the assumption of monitoring inventories in the regional warehouse everyday, and develop an algorithm minimize shortage in each replenishment cycle using dynamic programming approach.