• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.803-812
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• 2018

본 연구는 다목적함수를 고려한 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 Python으로 개발하고, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($364.8km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2015년까지의 일 유량 자료를 이용하였다. PSO 자동보정은 결정계수(coefficient of determination, $R^2$), 평균제곱근오차(RMSE), NSE 모형효율계수(Nash-Sutcliffe Efficiency, $NSE_Q$), 특히 중간유출과 기저유출의 보정을 위해 $NSE_{INQ}$ (Inverse Q)를 활용하여 SWAT을 보정하였다. PSO을 통한 SWAT 모형의 자동보정과 수동보정의 유출해석 결과, 각각 $R^2$는 0.64, 0.55, RMSE는 0.59, 0.58, $NSE_Q$는 0.78, 0.75, $NSE_{INQ}$는 0.45, 0.09의 상관성 분석결과를 보였다. PSO 자동보정 알고리즘은 수동보정에 비하여 높은 향상을 보였는데 특히 유출의 감수곡선을 개선시켰으며 적절한 매개변수 추가(RCHRG_DP)와 매개변수 범위의 설정으로 수동보정의 한계를 보완하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1299-1302
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• 2003

In this paper, we propose new method which can provide user the path to the target place efficiently. It stores the state of roads to target place as the form of Q-table and finds the proper path using Q-table.0-table is updated by the information about real traffic which is reported by users. This method can provides the proper path, using less storage and less computation time than the conventional method which stores entire road traffic information and finds the path by graph search algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.94-96
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• 2009

In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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• pp.174-178
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• 2003

본 논문은 기존의 정규 기저를 이용한 역원 알고리즘인 IT 알고리즘과 TYT 알고리즘을 개선한 GF(q$^{m}$ )＊(q = 2$^n$)에서의 효율적인 역원 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 작은 n에 대해 GF(q)＊의 원소에 대한 역원을 선행 계산으로 저장하고, m-1을 몇 개의 인수와 나머지로 분해함으로써 역원 알고리즘에 필요한 곱셈의 수를 줄일 수 있는 방법이다. 즉, 작은 양의 데이터에 대한 메모리 저장 공간을 이용하여, GF(q$^{m}$ )＊에서의 역원을 계산하는 데 필요한 곱셈의 수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.866-869
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• 2015

본 논문은 자전거, 전동휠체어 등의 안전사고를 예방하기 위해 저가형 CW도플러 센서를 사용한 전방물체감지장치를 제안한다. 이를 위해 CW도플러 센서의 출력 신호를 분석하여 물체의 움직임을 감지하는 알고리즘 및 신호처리보드를 개발한다. 센서에서 출력되는 신호는 아날로그이며 I와 Q 나뉜다. 물체가 센서을 기준으로 접근, 정지, 이탈 할 경우 각각 I와 Q의 위상이 다르게 나타나는 특징을 이용하여 위상에 대한 정보를 판별, 물체의 움직임을 감지할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 검증을 위해 MCU 하드웨어 및 알고리즘을 적용한 펌웨어 개발 후 실험을 통해 물체의 움직임에 따라 움직임 정보가 정상적으로 출력되는 것을 확인한다. 실험 결과, 물체의 움직임에 따라 감지정보가 출력되는 것을 확인하였으며, 알고리즘 및 신호처리보드의 동작을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.15-22
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• 2004

위수가 q인 생성원 g를 사용하는 ElGamal형 서명기법에서는 서명되어질 각 문서마다 message nonce를 구간(0, q-1)에서 랜덤하게 선택해야 한다는 것은 잘 알려진 사실이다. H. Kuwakado와 H. Tanaka는 사용된 message nonce가 각각 0＜$textsc{k}$$_1$, $textsc{k}$$_2$$\leq$Ο(equation omitted)인 서명 두 개가 주어졌을 때, 서명자의 비밀키를 다항식 시간으로 계산해내는 알고리즘을 제안하였다. 최근 R. Gallant, R. Lambert, S. Vanstone등은 정수를 적절히 분해하여 타원곡선암호의 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 이 논문에서는 타원곡선암호의 고속연산에서 사용되었던 정수의 분해기법을 Kuwakado등의 알고리즘에 적용하여 message nonce가 ｜$textsc{k}$$_1$｜, ｜$textsc{k}$$_2$｜인 경우에도 적용할 수 있도록 확장하고, 알고리즘의 효율성 및 공격의 완성도를 개선하였다.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제24권3호
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• pp.469-487
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• 2016

In [6] Schensted constructed the Schensted algorithm, which gives a bijection between permutations and pairs of standard tableaux of the same shape. Stanton and White [8] gave analog of the Schensted algorithm for rim hook tableaux. In this paper we give a generalization of Stanton and White's Schensted algorithm for rim hook tableaux. If k is a fixed positive integer, it shows a one-to-one correspondence between all generalized hook permutations $\mathcal{H}$ of size k and all pairs (P, Q), where P and Q are semistandard k-rim hook tableaux and k-rim hook tableaux of the same shape, respectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.3997-4015
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• 2014

Radio frequency identification (RFID) is an emerging wireless communication technology which allows objects to be identified automatically. The tag anti-collision is a significant issue for fast identifying tags due to the shared wireless channel between tags and the reader during communication. The EPCglobal Class-1 Generation-2 which uses Q algorithm for the anti-collision is widely used in many applications such as consumer electronic device and supply chain. However, the increasing application of EPCglobal Class-1 Generation-2 which requires the dynamic environment makes the efficiency decrease critically. Furthermore, its frame length (size) determination and frame termination lead to the suboptimal efficiency. A new anti-collision algorithm is proposed to deal with the two problems for large-scale RFID systems. The algorithm has higher performance than the Q algorithm in the dynamic environment. Some simulations are given to illustrate the performance.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1104-1111
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• 2003

본 논문에서는 직접 변환 방식의 수신기에서 발생하는 I 채널 및 Q 채널 간의 이득 및 위상 불일치를 보상하는 방법에 대해서 기술한다. 직접 변환 방식의 복조기에서의 이득 및 위상 불일치를 가변 스텝(Variable Step-size) 적응적 루프를 이용하여 블라인드(blind) 등화 방식으로 보상하는 알고리즘을 된 논문에서 제안한다. 이득 및 위상 불일치를 보상하기 위해 일반적인 블라인더 등화 기법을 이용할 경우 루프 이득에 따라 수렴속도와 지터(jitter) 영향이 trade-off 관계에 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 극복하기 위하여 적응적 루프의 이득을 오차에 따라 가변 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 가변 스텝 적응적 루프를 이용하여 빠른 수렴속도와 지터의 영향을 줄이도록 하는 방법을 제시하였고, 모의실험을 통하여 신호 손실 보상과 수렴 속도의 향상을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.163-168
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• 2002

The voting algorithm for action selection performs self-improvement by Reinforcement learning algorithm in the dynamic environment. The proposed voting algorithm improves the navigation of the robot by adapting the eligibility of the behaviors and determining the Command Set Generator (CGS). The Navigator that using a proposed voting algorithm corresponds to the CGS for giving the weight values and taking the reward values. It is necessary to decide which Command Set control the mobile robot at given time and to select among the candidate actions. The Command Set was learnt online by means as Q-learning. Action Selector compares Q-values of Navigator with Heterogeneous behaviors. Finally, real-world experimentation was carried out. Results show the good performance for the selection on command set as well as the convergence of Q-value.