Network optimization is being increasingly important and fundamental issue in the fields such as engineering, computer science, operations research, transportation, telecommunication, decision support systems, manufacturing, and airline scheduling. Networks provide a useful way to modeling real world problems and are extensively used in practice. Many real world applications impose on more complex issues, such as, complex structure, complex constraints, and multiple objects to be handled simultaneously and make the problem intractable to the traditional approaches. Recent advances in evolutionary computation have made it possible to solve such practical network optimization problems. The invited talk introduces a thorough treatment of evolutionary approaches, i.e., hybrid genetic algorithms approach to network optimization problems, such as, fixed charge transportation problem, minimum cost and maximum flow problem, minimum spanning tree problem, multiple project scheduling problems, scheduling problem in FMS.
We extended a minimum spanning tree algorithm (Cho et al., 1997) by characterizing the mutually independent cells with maximizing the grouping efficiency referring to few propositions developed by Shu, 1990 in cellular manufacturing system. Each row of the machine-part incidence matrix is regarded as a node in a graph, and a distance function is defined for every pair of nodes. It shows that there are K mutually independent cells in the cellular manufacturing system if only if there are K-1 arcs of length 1 in the minimum spanning tree of the graph, and gives an effective policy for sub-cell formation from larger cells.
최근 Ravi와 Goemanns는 즉 전체 길이의 합이 일정한 값을 넘지 않는 최소비용신장나무(minimum spanning tree problem)를 구하는 문제의 (1+$\varepsilon$,1)-근사해를 구할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 즉 비용은 최적을 보장하지만 전체길이 제약조건은 근사적으로 만족하는 해를 생성한다. 그러나 이러한 알고리듬은 문제의 비가능해를 생성 할 수 있으며 1/$\varepsilon$에 대하여 지수함수의 수행시간을 갖는다. 본 논문에서는 Ravi와 Geomanns의 알고리듬을 실용적으로 변형하여 전체 길이 제약조건을 정확히 만족하며, 그 비용은 최적비용과의 차이가 호의 비용 중 최대값을 넘지 않도록 보장하는 강성다항식 알고리듬을 제사한다.
통신 시스템에 대한 관심은 인터넷의 급격한 발전에 의해 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구가 증대됨에 따라 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 걸침 나무 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘 (GA)를 이용한다. 유전 알고리즘을 이용함에 있어서 중요한 단계중 하나는 유전자표현을 어떻게 문제에 적합하게 설계하느냐이다. 본 논문에서는 걸침나무를 표현하기 위해 기존의 $Pr\ddot{u}fer$수 기반의 유전자 표현법을 개선하여 n개의 노드에 대해 n-2개의 숫자열로 표현가능하면서도 보다 더 최적 통신 걸침 문제에 적합하도록 고안한 새로운 유전자 표현법을 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 걸침 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.
MAC (media access control) bridge is used to interconnect separate LANs and to relay frames between the BLANs (bridged LANs). Bridge architecture consists of MAC entity, MAC relay entity and bridge protocol entity protocol entity and performs learning, filtering and forwarding functions using filtering database. In this paper, we simulate these functions of bridge and the STP (spanning tree protocol). The STP derives an active topology from an arbitrarily connected BLAN. Our simulation model assumes a BLAN consisted of three bridge forming a closed loop. In order to remove the loop, each bridge process exchanges configruation BPDU (bridge protocol data unit0 with other bridge processes connected to the bridge itself. To simulate the communication between bridges, we implement the IPC (inter-process communication) server using message queues. Our simulation results show that the assumed BLAN contains no closed loop and then there is no alternative route and no unnecessary traffic.
Conventional caption extraction methods use the difference between frames or color segmentation methods from the whole image. Because these methods depend heavily on heuristics, we should have a priori knowledge of the captions to be extracted. Also they are difficult to implement. In this paper, we propose a method that uses little heuristics and simplified algorithm. We use topographical features of characters to extract the character points and use KMST(Kruskal minimum spanning tree) to extract the candidate regions for captions. Character regions are determined by testing several conditions and verifying those candidate regions. Experimental results show that the candidate region extraction rate is 100%, and the character region extraction rate is 98.2%. And then we can see the results that caption area in complex images is well extracted.
최근 유무선 통신 시스템의 발전에 따른 인터넷 환경의 급격한 변화는 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구를 가속화시키고 있으며 이와 관련된 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 스패닝 트리(OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 스패닝 트리 문제를 해결하기 위해 파라미터를 자동 조절하는 유전 알고리즘 (Parameter Auto Tuned GA, PAT-GA)을 이용한다. 제안하는 유전 알고리즘은 교차율, 돌연변이율과 같은 파라미터를 자동조절하기 위해 퍼지 논리 제어기 (FLC: Fuzzy Logic Controller)를 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 스패닝 트리 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.
오버레이 멀티캐스트는 IP 멀티캐스트와 달리 네트워크의 구조 변경 없이 종단 호스트가 자신이 받은 패킷을 다음 호스트에게 전달해 주는 방법을 사용한 어플리케이션 소프트웨어의 설치만으로 멀티캐스트를 제공받을 수 있는 기법이다. 오버레이 멀티캐스트는 일반적으로 delay에 민감하므로 효율적인 네트워크를 구성하기 위해서는 전체적인 지연시간을 감소시킬 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 오버레이 네트워크에서 새로운 노드가 연결될 때 전체적인 지연시간을 감소시킬 수 있는 트리구성 방안에 대해서 제안하고자 한다.
IP 멀티캐스트의 대안으로 제시되고 있는 오버레이 멀티캐스트는 네트워크계층의 구현 기법으로, 지연 시간과 대역폭 사용에 있어서 표준화된 인터페이스가 정의되어 있지 않아 응용 서비스의 요구사항에 따라 해당 기법을 선택해서 사용해야 하는 비효율적인 면을 가지고 있다. 본 논문에서는 오버레이 멀티캐스트 기법 중 분산형 Tree-first 기반의 spanning tree 구조인 TBCP기법과 mOBCP기법을 상호 비교하여 세션 가입절차 및 탈퇴, 노드의 단절을 순차적인 대기방법인 tree 구조를 적용하였다. 이 두 기법을 동일시간대에 다수의 사용자 접속 시 최적의 부모노드를 빠르게 선택하도록 제안된 tree 구조 방식의 해석결과 mOBCP기법이 TBCP기법에 비해 평균 대기시간이 약 36% 감소하였다.
다변량 자료에서 특이점을 검출하고, 검출된 특이점을 시각화와 연결한 R 스크립트를 제공한다. 개발된 R 스크립트는 특이점을 검출하는 방법으로서 1) Robust Mahalanobis distance, 2) High Dimensional data, 3) Density-based approach 방법을 이용하였다. 특이점을 연결하면서 데이터 구조를 파악하기 위한 시각화 방법으로는 1) multidimensional scaling (MDS)와 minimal spanning tree (MST)를 K-means 군집분석과 연결하여 표시하는 방법, 2) MDS를 fviz cluster와 연결하는 방법, 3) principal component analysis (PCA)를 fviz cluster와 연결한 방법을 이용하였다. 사례분석의 예로서는 Major League Baseball (MLB) 자료에서 류현진이 적극적으로 활동하던 2013년, 2014년 투수자료를 이용하였다. 개발된 R 스트립트는 "http://www.knou.ac.kr/~sskim/ddpoutlier.html (R 스크립트와 R 패키지도 다운로드 받을 수 있다. 실행방법도 설명되어 있다.)"에서 다운받으면 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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