Gwon, Dae-Hyeon;Kim, Joowan;Kim, Moon Hwan;Park, Ho Gyu;Kim, Tae Yeong;Kim, Ayoung
The Journal of Korea Robotics Society
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v.12
no.4
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pp.385-394
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2017
Side scanning sonar (SSS) provides valuable information for robot navigation. However using the side scanning sonar images in the navigation was not fully studied. In this paper, we use range data, and side scanning sonar images from UnderWater Simulator (UWSim) and propose measurement models in a feature based simultaneous localization and mapping (SLAM) framework. The range data is obtained by echosounder and sidescanning sonar images from side scan sonar module for UWSim. For the feature, we used the A-KAZE feature for the SSS image matching and adjusting the relative robot pose by SSS bundle adjustment (BA) with Ceres solver. We use BA for the loop closure constraint of pose-graph SLAM. We used the Incremental Smoothing and Mapping (iSAM) to optimize the graph. The optimized trajectory was compared against the dead reckoning (DR).
In this paper, Genetic Algorithm (GA) is used to find the Maximum Weight Independent Set (MWIS) of a graph. First, MWIS problem is formulated as a 0-1 integer programming optimization problem with linear objective function and a single quadratic constraint. Then GA is implemented with the help of this formulation. Since GA is a heuristic search method, exact solution is not reached in every run. Though the suboptimal solution obtained is very near to the exact one. Computational result comprising an average performance is also presented here.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.161-164
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2000
A cyclic shop is a production system that repeatedly produces identical sets of jobs, called minimal part sets, in the same loading and processing sequence. We consider a version of cyclic shop where the operations are processed and unloaded within time limits, so called a time window. We model the shop using an event graph model, a class of Petri nets. To represent the time window constraint, we introduce places with negative time delays. From the shop modeling graph, we develop a linear system model based on the max- plus algebra and characterize the conditions on the existence of a stable schedule.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.6
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pp.1074-1079
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1987
We present a fast, constructive algorithm for the automatic placement of standard cells, which consists of two steps. The first step is responsible for cell-row assignment of each cell, and converts the circuit connectivity into a multi-stage graph under to constraint that sum of the cell-widths in each stage of the multi-state graph does not exceed maximum cell-row width. Generatin of feed-through cells in the final layout was shown to be drastically reduced by this step. In the second step, the position of each cell within the row is determined one by one from left to right so that the cost function such as the local channel density is minimized. Our experimental result shows that this algorithm yields near optimal results in terms of the number of feed-through cells and the horizontal tracks, while running about 100 times faster than other iterative procedures such as pairwise interchange and generalized force directed relaxation method.
Since frequent pattern mining was proposed in order to search for hidden, useful pattern information from large-scale databases, various types of mining approaches and applications have been researched. Especially, frequent graph pattern mining was suggested to effectively deal with recent data that have been complicated continually, and a variety of efficient graph mining algorithms have been studied. Graph patterns obtained from graph databases have their own importance and characteristics different from one another according to the elements composing them and their lengths. However, traditional frequent graph pattern mining approaches have the limitations that do not consider such problems. That is, the existing methods consider only one minimum support threshold regardless of the lengths of graph patterns extracted from their mining operations and do not use any of the patterns' weight factors; therefore, a large number of actually useless graph patterns may be generated. Small graph patterns with a few vertices and edges tend to be interesting when their weighted supports are relatively high, while large ones with many elements can be useful even if their weighted supports are relatively low. For this reason, we propose a weight-based frequent graph pattern mining algorithm considering length-decreasing support constraints. Comprehensive experimental results provided in this paper show that the proposed method guarantees more outstanding performance compared to a state-of-the-art graph mining algorithm in terms of pattern generation, runtime, and memory usage.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.228-233
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2006
This paper introduces design method for air pump system using bond graph and genetic programming to maximize outflow subject to a constraint specifying maximum power consumption. The air pump system is a mixed domain system which includes electromagnetic, mechanical and pneumatic elements. Therefore an appropriate approach for a better system for synthesis is required. Bond graphs are domain independent, allow free composition, and are efficient for classification and analysis of models. Genetic programming is well recognized as a powerful tool for open-ended search. The combination of these two powerful methods, BG/GP, was tested for redesign of air pump system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.686-710
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2019
This work proposes a model to solve the problem of Network Coding over a one-session multicast network. The model is based on a system of restrictions that defines the packet flows received in the sink nodes as functions of the outgoing flows from the source node. A multicast network graph is used to derive a directed labeled line graph (DLLG). The successive powers of the DLLG adjacency matrix to the convergence in the null matrix permits the construction of the jump matrix Source-Sinks. In its reduced form, this shows the dependency of the incoming flows in the sink nodes as a function of the outgoing flows in the source node. The emerging packets for each outgoing link from the source node are marked with a tag that is a linear combination of variables that corresponds to powers of two. Restrictions are built based on the dependence of the outgoing and incoming flows and the packet tags as variables. The linear independence of the incoming flows to the sink nodes is mandatory. The method is novel because the solution is independent of the Galois field size where the packet contents are defined.
We present a novel graph labeling problem called S-edge labeling. The constraint in this labeling is placed on the allowable edge label which is the difference between the labels of endvertices of an edge. Each edge label should be ${ a_n / a_n = 4 a_{n-l}+l,\;a_{n-1}=0}$. We show that every binomial tree is possible S-edge labeling by giving labeling schems to them. The labelings on the binomial trees are applied to their embedings into interconnection networks.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.12
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pp.1906-1915
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1990
A synthesis system generating sequential circuits from a high-level hardware descdription language CHDL, modelling language for Thor functional/behavioral simulator, is developed. In this paper, we describe the semantic analysis process, state minimization and state assignment algorithms. proposed assignment algorithm generates optimal state vectors using constraint matrix and similarity graph. Expremental results for MCNC benchmarks, standard test circuits, show that the system inplementing the proposed algorithms can be a viable tool for designing large finite state machines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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