• 산업경영시스템학회지
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• 제23권59호
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• pp.1-10
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• 2000

The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.

• 대한안전경영과학회지
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• 제8권2호
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• pp.71-80
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• 2006

There are many display panels in the flight cockpit and pilots get various flight information from those displays. The ergonomic layout of the displays must be determined based upon frequency of use and sequence of use. This study investigated the visual search patterns of the six display groups(one head-up-display: HUD, two multi function displays: MFDs, one engine group: EG, one flight display group: FD and others) in a fighting aircraft. Four expert pilots conducted Imaginary flight in the physical mock-up and the eye movements were collected using eye tracking system. Data of dwell time, frequency of use, and eye movement path were collected. Pilots spent most of time on HUD(55.2%), and others (21.6%), FD(14.2%), right MFD(4.7%), EG(3.2%), and left MFD(1.1%) in descending order. Similarly HUD(42.8%) and others(30.0%) were the most frequently visited displays. These data can be used in the layout of cockpit displays and the determination of optimal visual search pattern.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권2호
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• pp.70-77
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• 2000

This paper proposes a method of solving a unit commitment problem using tabu search (TS) which is heuristic algorithm. Ts is a local search method that starts from any initial solution and attempts to determine a better solution using memory structures. In this paper, to reduce the computation time for finding the optimal solution, changing tabu list size as intensification strategy and path relinking method as diversification strategy are proposed. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system and 110 units system. Numerical results show improvements in the generation costs and the computation time compared with priority list, genetic algorithm(GA), and hybrid GA.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권3호
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• pp.6-15
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• 1992

This paper proposes a method for the global optimization of redundancy over the whole task period for a kinematically redundant robot. The necessary conditions based on the calculus of variations for an integral type cost criterion result in a second-order differential equation. For a cyclic task, the periodic boundary conditions due to conservativity requirements are discussed. We refine the two-point boundary value problem to an initial value adjustment problem and suggest a numerical search method for providing the conservative global optimal solution using the gradient projection method. Since the initial joint velocity is parameterized with the number of the redundancy, we only search the parameter value in the space of as many dimensions as the number of degrees of redundancy. We show through numerical examples that multiple nonhomotopic extremal solutions and the generality of the proposed method by considering the dynamics of a robot.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.33-39
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• 2014

본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 시스템에서 maximal ratio transmission (MRT) 기법 사용 시, 에너지 효율을 최대화하는 최적의 송신 안테나 수에 대해 알아본다. Full channel state information at the transmitter (CSIT) 환경에서 평균 채널 이득, 각 단말 간 채널 독립성, 평균 path loss를 사용하여 최적화 식을 근사하고 편미분을 이용하여 closed form으로 최적의 송신 안테나 수를 구한다. 또한 limited feedback 환경에서는 동일한 방법으로 근사한 목적함수에 대하여 bisection method를 이용하여 최적의 송신 안테나 수를 찾는다. 모의실험 결과를 통해, 구해진 최적의 송신안테나 수가 exhaustive search로 찾은 최적의 송신안테나 수에 비해 오차가 크지 않음을 확인하고, 단말의 피드백 비트 수가 최적의 송신 안테나 수에 미치는 영향을 분석한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권7호
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• pp.49-58
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• 1997

In process planning for pocket machining, the selection of tool size, tool path, overlap distance, and the calculation of machining time are very important factors to obtain the optimal process planning result. Among those factors, the tool size is the most important one because the others depend on tool size. And also, it is not easy to determine the optimal tool size even though the shape of pocket is simple. Therefore, the optimal selection of tool size is the most essential task in process planning for machining a pocket. This paper presents a method for selecting optimal toos in pocket machining. The branch and bound method is applied to select the optimal tools which minimize the machining time by using the range of feasible tools and the breadth-first search.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.76-84
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• 2003

요즈음에는 GPS 및 GIS을 기반으로, 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나, 아무리 좋은 자동항법 장치도 평균차량속도가 10- 20 Km 일 때에는 최단경로를 생성할 수 없다. 그러므로 승용차대기시간과 평균차량속도를 개선하기 위해서, 서로 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수 일 때에도, 퍼지 적응 규칙을 이용한 최적녹색시간 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사중인 도로 및 목적지 예상 도착시간 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.97-103
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• 2012

본 논문에서는 MIMO(Multi Input Multi Output) 시스템을 위한 적응형 검색범위 기반 복잡도 감소 QRD-M 기법을 제안한다. 기존의 fixed QRD-M 기법은 각 단계에서 survivor path들을 현 단계의 모든 가능한 성상도 심벌들로 확장하여 그 중 가장 작은 path metric을 가지는 M개를 선택한다. 성능의 저하를 최소화 하기 위해서는 큰 값의 M을 사용해야 하지만, 계산양 또한 증가하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 측정된 평균 잡음 전력 값에 따라 survivor path의 개수나, 검색 범위를 적절히 조절하는 기법들이 제안되었다. 하지만 이 기법들에 채널 상태를 판별하기 위해 사용된 지표는 평균 잡음 전력 정보이므로 잡음 전력 값이 순간적으로 크게 변하는 경우 성능 저하를 가져올 수 있다. 제안된 기법에서는 수신 심벌 벡터와 QRD에 의해 임시적으로 추정된 심벌 벡터와의 Euclidean distance와 채널 행렬의 대각성분을 이용하여 순시적인 채널 정보를 추정하여 검색 범위를 적절히 조절하므로 기존의 기법의 단점을 보완한다. 실험 결과에서는 제안된 기법이 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 성능에 근접하면서, 동일한 성능을 가지는 기존의 QRD-M 기법들에 비해 확연히 작은 복잡도를 가지는 것을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.514-517
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• 1996

In solving multi-level knapsack problems, conventional heuristic approaches often assume a short-sighted plan within a static decision enviornment to find a near optimal solution. These conventional approaches are inflexible, and lack the ability to adapt to different problem structures. This research approaches the problem from a totally different viewpoint, and a new method is designed and implemented. This method performs intelligent actions based on memories of historic data and learning. These actions are developed not only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal solution, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The method intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this method uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. A side effect of so-called "pseudo moves", similar to "aspirations", supports these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied for intensification. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intermediate-term (cycle detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversification) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.99-105
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• 2010

놀이공원은 많은 사용자들이 복잡하게 배치되어 있는 놀이시설을 이용하기 때문에 시행착오를 줄이면서 효과적인 경로 탐색이 필요한 장소이다. 또한 놀이기구 이용시에는 최단경로뿐만 아니라 시설물 별 이용자 대기시간을 최소화하는 경로 탐색이 요구된다. 본 연구에서는 놀이공원에서 GPS와 무선인터넷을 통하여 놀이시설간의 이동거리와 대기시간에 기반한 효과적인 경로탐색 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 구성원 특성을 고려하는 맞춤형 이동경로탐색을 위한 인터페이스를 제공하고, 무선인터넷으로 데이터베이스 연동을 통해 대기시간 정보를 참조 할 수 있으며, 사용자의 GPS 위치정보를 고려하여 경로추천이 가능하다.