Journal of information and communication convergence engineering
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제11권1호
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pp.30-44
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2013
Traffic congestion has become a serious problem with the recent exponential increase in the number of vehicles. In urban areas, almost all traffic congestion occurs at intersections. One of the ways to solve this problem is road expansion, but it is difficult to realize in urban areas because of the high cost and long construction period. In such cases, traffic signal control is a reasonable method for reducing traffic jams. In an actual situation, the traffic flow changes randomly and its randomness makes the control of traffic signals difficult. A prediction of traffic jams is, therefore, necessary and effective for reducing traffic jams. In addition, an autonomous distributed (stand-alone) point control of each traffic light individually is better than the wide and/or line control of traffic lights from the perspective of real-time control. This paper describes a stochastic optimum control of crossroads and multi-way traffic signals. First, a stochastic model of traffic flows and traffic jams is constructed by using a Bayesian network. Secondly, the probabilistic distributions of the traffic flows are estimated by using a cellular automaton, and then the probabilistic distributions of traffic jams are predicted. Thirdly, optimum traffic signals of crossroads and multi-way intersection are searched by using a modified particle swarm optimization algorithm to realize real-time traffic control. Finally, simulations are carried out to confirm the effectiveness of the real-time stochastic optimum control of traffic signals.
Laser welding application for car body manufacturing has many advantages in the stiffness and the lightness of vehicle, the productivity of assembly line, and the degree of freedom in design. This presentation will express the innovation of car body manufacturing including parameter optimization, process modeling, and system integration. In this application the investment for systems was cut down dramatically by real time switching over the laser path between two welding stations. Points of technical discussion are as follows; optimization of parameters such as laser power, robot speed and trajectory, compact and useful design of jig & fixture to assure welding quality for 3 sheet-layer zinc-coated steel, system integration between 4㎾ Nd:YAG laser device and the other systems, on-line real time welding quality monitoring system, perfect safety standards for high power laser, minimization of consumption costs such as arc lamp, protective glass for optic, etc. This application was successfully launched mass production line in 2001. The laser-welded line of side panel consists of 122 stitches totally. And the length is about 2.4m.
In this paper, we present the study of a real passenger transportation system. Passenger transportation problem aims to transport passengers from bus stops to their destinations by a fleet of vehicles while satisfying various constraints such as vehicle capacity, maximum allowable riding time in a bus, and time windows at destinations. Our problem also has special issues such as mixed loading, consideration of afternoon problem together with morning problem, and transferring passengers between vehicles. Our solution approach consists of three serial procedures: bus route generation, bus scheduling, and post optimization. Efficient heuristic algorithms were developed and implemented for the procedures. The proposed solution approach has been successfully applied to several real world problem instances and could reduce about 10% to 15% of buses.
In this paper, particle swarm optimization(PSO) is newly implemented by CUDA(Compute Unified Device Architecture) and is applied to function optimization with several benchmark functions. CUDA is not CPU but GPU(Graphic Processing Unit) that resolves complex computing problems using parallel processing capacities. In addition, CUDA helps one to develop GPU softwares conveniently. Compared with the optimization result of PSO executed on a general CPU, CUDA saves about 38% of PSO running time as average, which implies that CUDA is a promising frame for real-time optimization and control.
Several optimization techniques have been proposed for volume ray casting, but these cannot achieve real-time frame rates. In addition, it is difficult to apply them to some applications that require perspective projection. Recently, hardware-based methods using 3D texture mapping are being used for real-time volume rendering. Although rendering speed approaches real time, the larger volumes require more swapping of volume bricks for the limited texture memory. Also, image quality deteriorates compared with that of conventional volume ray casting. In this paper, we propose a data structure for real-time volume ray casting named PERM (Precomputed dEnsity and gRadient Map). The PERM stores interpolated density and gradient vector for quantized cells. Since the information requiring time-consuming computations is stored in the PERM, our method can ensure interactive frame rates on a consumer PC platform. Our method normally produces high-quality images because it is based on conventional volume ray casting.
열차 운영사의 관점에서, 열차 운행에 관한 주요 관심사는 정해진 운행시간의 준수뿐만 아니라, 그와 동시에 열차 운행을 위해 소비되는 에너지 량을 최소화하는 것이다. 일반적인 수동 운전시, 기관사는 운행 노선의 특성에 따라 미리 규정된 최대 속도 프로파일을 기준으로, 노치를 제어함에 따라 규정 속도를 넘지 않도록 열차의 가감속을 조절한다. 이때 규정 속도를 준수하면서 동시에, 전체 운행 중에 소요되는 에너지 량의 절감을 위해, 기관사가 적절한 노치를 선택할 수 있는 구간별 노치 지정 가이드가 있어야 하며, 이는 운행구간에서의 노치 단계 최적화라는 절차를 통해 가능하다. 본 논문에서는 일반적인 운행 환경뿐만 아니라, 열차가 운행 중에 일시적으로 잔여구간의 트랙 정보 또는 규정속도 정보가 변경되는 이벤트 발생시에도 변화된 정보들을 기반으로 실시간으로 잔역구간의 노치 단계를 최적화 할 수 있는 유전 알고리즘을 활용한 실시간 노치 최적화 방안을 제안하였다. 또한 유전 알고리즘을 통해 얻어진 최적해를 적용할 때 에너지 절감 효과와 최적해 수렴특성에 관하여 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3025-3047
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2021
This paper presents the latest Ethernet standardization of in-vehicle network and the future trends of automotive Ethernet technology. The proposed system provides design and optimization algorithms for automotive networking technology related to AVB (Audio Video Bridge) technology. We present a design of in-vehicle network system as well as the optimization of AVB for automotive. A proposal of Reduced Latency of Machine to Machine (RLMM) plays an outstanding role in reducing the latency among devices. RLMM's approach to real-world experimental cases indicates a reduction in latency of around 41.2%. The setup optimized for the automotive network environment is expected to significantly reduce the time in the development and design process. The results obtained in the study of image transmission latency are trustworthy because average values were collected over a long period of time. It is necessary to analyze a latency between multimedia devices within limited time which will be of considerable benefit to the industry. Furthermore, the proposed reliable camera and video streaming through optimized AVB device settings would provide a high level of support in the real-time comprehension and analysis of images with AI (Artificial Intelligence) algorithms in autonomous driving.
본 연구에서는 실시간 선박관리시스템을 위한 최적 프로그램방법을 설계 및 개발하였다. 종래의 인터럽트 프로그램방식을 대신하여 다중작업과 시각화되어진 임베디드 실시간 관리시스템을 제안한다. 데이터 관리는 임베디드 실시간 운영체계상에서 개발하였고, 인공지능방식으로 중앙연산장치(CPU)를 최적화하도록 설계되었다. 최종적으로 시스템에서의 데이터손실을 최소화하면서 최적프로그램모델을 통하여 데이터처리를 향상시켰다.
CDMA/TOD with asymmetric capacity allocation between uplink and downlink is a highly attractive solution to support the next generation mobile systems. This is because flexible asymmetric allocation of capacity to uplink and downlink usually improves the utilization of the limited bandwidth. In this paper, we mathematically formulate an optimal timeslot and code allocation problem, which is to maximize the total utility considering the numbers of codes(channels) allocated to each data class and the forced terminations of previously allocated codes. We also suggest a real-time integrated timeslot and code allocation scheme using Lagrangean relaxation and subgradient optimization techniques. Experimental results show that the proposed scheme provides high-quality solutions in a fast time.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.85-90
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2023
The Ant Colony System (ACS) is a variant of Ant colony optimization algorithm which is well-known in Traveling Salesman Problem. This paper proposed a hybrid method based on genetic algorithm (GA) and ant colony system (ACS), called GACS, to solve traffic routing problem. In the GACS, we use genetic algorithm to optimize the ACS parameters that aims to attain the shortest trips and time through new functions to help the ants to update global and local pheromones. Our experiments are performed by the GACS framework which is developed from VANETsim with the ability of real map loading from open street map project, and updating traffic light in real-time. The obtained results show that our framework acquired higher performance than A-Star and classical ACS algorithms in terms of length of the best global tour and the time for trip.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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