This paper considers the use of the Partial Transmit Sequence (PTS) technique to reduce the Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing signal in wireless communication systems. Search complexity is very high in the traditional PTS scheme because it involves an extensive random search over all combinations of allowed phase vectors, and it increases exponentially with the number of phase vectors. In this paper, a suboptimal metaheuristic algorithm for phase optimization based on an improved harmony search (IHS) is applied to explore the optimal combination of phase vectors that provides improved performance compared with existing evolutionary algorithms such as the harmony search algorithm and firefly algorithm. IHS enhances the accuracy and convergence rate of the conventional algorithms with very few parameters to adjust. Simulation results show that an improved harmony search-based PTS algorithm can achieve a significant reduction in PAPR using a simple network structure compared with conventional algorithms.
현재 웹에서 존재하는 웹페이지는 16억개 이상이며 이중에서 원하는 검색결과를 얻기란 쉽지 않은 일이다. 대부분의 검색엔진에서는 정밀한 검색결과를 제공하기 위하여 논리식의 형태로 검색할 수 있게 하고 있다. 하지만 일반적인 경우 사람들은 원하는 정보를 논리식 형태로 검색하는데 익숙하지 않다. 때문에 복잡한 논리식 형태로 검색하기 보다는 자연어로 검색한다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 입력하는 자연어 질의를 검색엔진의 고급검색을 사용할 수 있는 논리식으로 변환하여 검색결과의 품질을 향상시켜주는 검색방법을 제안한다. 또한 사용자들은 검색형태의 특징 중 하나인 단순성에 의해 길게 검색하기 보다는 여러 번의 짧은 검색을 이용하는 경우가 훨씬 많다. 이에 따라 사용자들에게 편리성을 제공하기 위하여 앞에서 제안한 검색방법을 활용한 히스토리 검색방법을 제안한다. 본 논문의 검색방법들을 사용한 결과 자연어 상태의 검색결과보다 논리식으로 변환한 검색결과의 정확도가 개선되었고 누락되는 키워드 없이 사용자가 검색하고자하는 모든 키워드를 반영할 수 있다. 이러한 검색방법이 검색엔진의 발전에 기여할 것으로 기대한다.
In this paper we propose the multiple local search method(MLSM) based on the motion information of the neighbor blocks. In the proposed method motions are estimated from the multiple searches of many candidate local search regions. To reduce the additional search points we avoid to search the same candidate regions previously visited using the distance from the initial search point to the recently found vector points. In the simulation the proposed method shows more excellent results than that of other gradient based method especially in the search of motion boundary.
This paper presents a Tabu Search method to minimize a number of tardy jobs in the nonidentical parallel machine scheduling. The Tabu Search method employs a restricted neighborhood for the reduction of computation time. In this paper, we use two different types of method for a single machine scheduling. One is Moore's algorithm and the other is insertion method. We discuss computational experiments on more than 1000 test problems.
사용자들에게 필요한 대표적인 연구 결과물과 조언을 제공할 수 있는 대용량 학술 정보를 이용하여 특정 관심 분야의 전문가를 검색하는 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 기존의 전문가 검색 기법은 사용자 프로필, 최근 활동 분석을 기반으로 전문가를 검색하기 때문에 사용자의 프로필 또는 활동 정보를 파악하지 못할 경우 전문가를 판별하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 논문의 중요성 및 품질을 이용한 전문가 검색 기법을 제안한다. 논문의 중요성은 논문의 희소성과 최근 이슈가 되는 토픽을 고려하여 계산한다. 논문의 품질은 인용 수, 저널의 IF, 최신성, 저자관계를 고려하여 논문의 영향력을 평가한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 정확률과 재현율 관점에서 성능평가를 수행한다.
인터넷 상에 많은 정보들이 발생하면서 검색 엔진은 사용자에게 필요한 흩어진 정보를 모아주는 중요한 역할을 하고 있다. 일부 검색 엔진에서는 검색어가 포함된 검색 결과 페이지뿐만 아니라 검색 결과 수도 함께 제공하고 있다. 구글 검색엔진에서 제공하는 검색 결과 수는 인터넷에서 해당 검색어에 대한 전체적인 추세를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 구글 검색엔진에서 제공하는 검색결과 수를 효과적으로 관리할 수 있는 구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 웹으로 작동하며 검색 에이전트, 저장 노드, 검색 노드로 구성되어 키워드 및 검색 결과 수를 관리하고 검색을 수행한다. 최종 검색 결과로는 검색 키워드, 검색 결과 수, 검색 결과 수를 활용하여 두 키워드의 거리를 계산하는 NGD(Normalized Google Distance)가 제공된다.
최근 도로 네트워크 환경에서 범위 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 대표적인 범위 검색 기법들은 POI(Point of Interest)의 개수가 많을수록 저장 공간이 증가하거나 비효율적인 검색 과정으로 인해 검색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존 범위 검색 기법들의 문제점을 해결하기 위해 QRMP(QR-tree using Middle Point)를 이용하는 범위 검색 기법을 제시하였다. 그리고 QRMP의 전체 저장 공간 크기를 구하는 수식을 산출하고, 또한 실제 도로 네트워크와 POI 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 범위 검색 기법의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we propose an intelligent e-commerce meta-search engine which integrates distributed e-commerce sites and provides a unified search to the sites. The meta-search engine performs the following functions: (1) the user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantically refined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user’s search intention by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.
라우터는 입력되는 패킷을 인터넷 주소 검색을 통하여 패킷의 목적지로 향하는 포트로 포워딩하는 역할을 하는데, 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷을 포워딩하기 위해서는 매우 빠른 검색을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 이진 검색을 이용한 IP 주소 검색구조에 대해 연구하였다. 대부분의 이진 검색 알고리즘들은 균형 이진 검색을 진행하지 않아 과도한 메모리 접근을 야기함으로써 검색속도가 느린 단점이 있다. 한편 영역분할을 이용한 이진 검색 알고리즘은 매우 빠른 검색 성능을 보이지만, 메모리 요구량이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영역분할 이진 검색에서 불필요한 엔트리와 항목을 삭제함으로써 라우팅 테이블의 크기를 최적화하여 메모리 요구량을 감소시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이러한 최적화를 통하여 프리픽스의 개수와 비슷하거나 적은 수의 엔트리를 갖는 영역분할 이진 검색 라우팅 테이블을 구성할 수 있음을 보였다. 실제 사용되는 다양한 크기의 라우팅 테이블을 이용하여 영역분할 이진 검색의 원래 구조와 최적화된 구조의 검색 성능을 비교하였으며, 다른 여러가지 이진 검색 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
This paper analyzes properties of the recently developed nonlinear optimization method, Dynamic Encoding Algorithm for Searches (DEAS) [1]. DEAS locates local minima with binary strings (or binary matrices for multi-dimensional problems) by iterating the two operators; bisectional search (BSS) and unidirectional search (UDS). BSS increases binary strings by one digit (i.e., zero or one), while UDS performs increment or decrement to binary strings with no change of string length. Owing to these search routines, DEAS retains the optimization capability that combines the special features of several conventional optimization methods. In this paper, a special feature of BSS and UDS in DEAS is analyzed. In addition, a effective global search strategy is established by using information of DEAS. Effectiveness of the proposed global search strategy is validated through the well-known benchmark functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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