• Earthquakes and Structures
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• 제23권5호
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• pp.419-430
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• 2022

The metallic energy dissipation device (EDD) has been widely accepted as a useful tool for passive control of buildings against earthquakes. The distribution of metallic EDDs in a multi-story building may have significant influence on its seismic performance, which can be greatly enhanced if the distribution scheme is properly designed. This paper addresses the optimal distribution problem in the aim of achieving a desired level of performance using the minimum number of metallic EDDs. Five local search heuristic algorithms are proposed to solve the problem. Four base structures are presented as numerical examples to verify the proposed algorithms. It is indicated that the performance of different algorithms may vary when applied in different situations. Based on the results of the numerical verification, the recommended guidelines are finally proposed for choosing the appropriate algorithm in different occasions.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.656-657
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• 2015

Recently, Multi-Objective Optimization of design elements is an important issue in building design. Design variables that considering the specificities of the different environments should use the appropriate algorithm on optimization process. The purpose of this study is to compare and analyze the optimal solution using three evolutionary algorithms and energy modeling simulation. This paper consists of three steps: i)Developing three evolutionary algorithm model for optimization of design elements ; ii) Conducting Multi-Objective Optimization based on the developed model ; iii) Conducting comparative analysis of the optimal solution from each of the algorithms. Including Non-dominated Sorted Genetic Algorithm (NSGA-II), Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Random Search were used for optimization. Each algorithm showed similar range of result data. However, the execution speed of the optimization using the algorithm was shown a difference. NSGA-II showed the fastest execution speed. Moreover, the most optimal solution distribution is derived from NSGA-II.

• Coupled systems mechanics
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• 제13권1호
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• pp.1-19
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• 2024

The effectiveness of coupling with a bolted rim is assessed in this research using a newly designed optimization algorithm. The current study, which is provided here, evaluates 10 contemporary metaheuristic approaches for enhancing the coupling with bolted rim design problem. The algorithms used are particle swarm optimization (PSO), crow search algorithm (CSA), enhanced honeybee mating optimization (EHBMO), Harmony search algorithm (HSA), Krill heard algorithm (KHA), Pattern search algorithm (PSA), Charged system search algorithm (CSSA), Salp swarm algorithm (SSA), Big bang big crunch optimization (B-BBBCO), Gradient based Algorithm (GBA). The contribution of the paper isto optimize the coupling with bolted rim problem by comparing these 10 algorithms and to find which algorithm gives the best optimized result. These algorithm's performance is evaluated statistically and subjectively.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.43-54
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• 1996

이 논문은 새로운 휴리스틱 탐색(heuristic search)방법을 이용하여, 수평 및 수 직선으로 이루어진 방해 물들이 놓인 가운데 수평 및 수직선으로 구성된 최단 거리 (rectilinear shortestpath)와 꺾이는회수가 가장 적은최소 꺾임경로(link metric shortest path) 및 이 둘을 혼합시킨 혼합형 최단 경로를 구하는 알고리즘을 서술 하고 있다. 최단 경로를 구하는 방법으로 미로 찾기형 알고리즘(maze-running algorithms)과 선형 탐색 알고리즘(line-search algorithms)의 장점만을 이용한 GMD 알고리즘(Guided Minimum Detour algorithm)을 제안하고 있으며 이를 더욱 효율 적으 로 개선한 LGMD 알고리즘 (Line-by-Line Guided Minimum Detour algorithmm)을 개발 하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 기존의 최단 경로를 내포하고 있는 conection group를 이용하지 않고서도 휴리스틱을 사용한 guided A 탐색(guided A* search)을 이용하여 최적의 최단 경로를 구할 수 있는 장점이 있으며 시간과 메모리 면에서 효 율을 극대화하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 각각 O(m＋eloge＋NlogN)와 O(eloge＋ NlogN)의 시간과 O(e＋N)의 메모리를 사용한다. 여기서 m은 탐색에 사용된 지선 (line segment)들의 수이다. 또한 LGMD는 최소 꺾임 경로(link metric shortest path)와 최단 경로와 최소의 꺾임을 조합한 혼합형 최단 경로를 구하는 데에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제62권6호
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• pp.709-717
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• 2017

This paper develops a two-stage method for structural damage identification by using modal data. First, the Residual Force Vector (RFV) is introduced to detect any potentially damaged elements of structures. Second, data of the frequency domain are used to build up the objective function, and then the Imperialist Competitive Algorithm (ICA) is utilized to estimate damaged extents. ICA is a heuristic algorithm with simple structure, which is easy to be implemented and it is effective to deal with high-dimension nonlinear optimization problem. The advantages of this present method are: (1) Calculation complexity can be decreased greatly after eliminating many intact elements in the first step. (2) Robustness, ICA ensures the robustness of the proposed method. Various damaged cases and different structures are investigated in numerical simulations. From these results, anyone can point out that the present algorithm is effective and robust for structural damage identification and is also better than many other heuristic algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권4호
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• pp.343-350
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• 2014

분할 계층적 클러스터링(Divisive Hierarchical Clustering)은 하나의 클러스터에서 시작하여 각각의 데이터가 독립된 클러스터에 속할 때까지 각 클러스터를 분할하고 분할된 클러스터 간에 데이터를 이동하는 과정을 반복 수행한다. 하지만, 이러한 일련의 재귀적 호출 과정에서 입력 데이터가 임의적으로 선택되는 경우, 클러스터 내 데이터의 많은 이동을 야기할 수 있다. 이로 인해 주변 차량의 위치를 추정하여 수집된 위치 좌표 정보를 고속으로 클러스터링 할 필요가 있는 로컬 맵 생성 과정에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 주변 차량 위치 추정 과정에서 차량의 주행 방향 정보를 활용하여 분할된 클러스터를 구성하는 데이터의 임의성을 제거함으로써, 클러스터링 연산 속도를 평균 40% 가량 향상시킬 수 있는 새로운 고속의 분할 계층적 클러스터링 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.78-101
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• 2017

High-quality industrial control is critical to ensuring production quality, reducing production costs, improving management levels and stabilizing equipment and long-term operations. WiFi-based Long Distance (WiLD) networks have been used as remote industrial control networks. Real-time performance is essential to industrial control. However, the original mechanism of WiLD networks does not minimize end-to-end delay and restricts improvement of real-time performance. In this paper, we propose two algorithms to obtain the transmitting/receiving phase cycle length for each node such that real time constraints can be satisfied and phase switching overhead can be minimized. The first algorithm is based on the branch and bound method, which identifies an optimal solution. The second is a fast heuristic algorithm. The experimental results show that the execution time of the algorithm based on branch and bound is less than that of the heuristic algorithm when the network is complex and that the performance of the heuristic algorithm is close to the optimal solution.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.12-22
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• 2024

The travelling salesman problem is very famous and very difficult combinatorial optimization problem that has several applications in operations research, computer science and industrial engineering. As the problem is difficult, finding its optimal solution is computationally very difficult. Thus, several researchers have developed heuristic/metaheuristic algorithms for finding heuristic solutions to the problem instances. In this present study, a new hybrid genetic algorithm (HGA) is suggested to find heuristic solution to the problem. In our HGA we used comprehensive sequential constructive crossover, adaptive mutation, 2-opt search and a new local search algorithm along with a replacement method, then executed our HGA on some standard TSPLIB problem instances, and finally, we compared our HGA with simple genetic algorithm and an existing state-of-the-art method. The experimental studies show the effectiveness of our proposed HGA for the problem.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권3호
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• pp.61-72
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• 2002

본 논문에서는 1-Steiner 휴리스틱 알고리즘을 응용하여 단일 소스 네트와 다중 소스 네트를 배선하는 두 가지 시간 지향(timing-driven) 배선 방법을 제안한다. 이 방법은1-Steiner 휴리스틱 알고리즘의 계산값 (cost)을 지연시간으로 수정한 것으로 이 방법의 특징은 모든 터미널이 임계터미널인 경우와 또 임계터미널이 부분적으로 존재하는 경우의 단일 소스 네트와 다중 소스 네트를 배선하는 데 동시 적용할 수 있다는 점이다. 실험결과 단일 소스를 배선하는 알고리즘은 기존의 SERT와 SERT-C에 비해 지연시간이 각각 평균 2.1%, 10.6% 감소하는 성능을 보였다. 그리고 다중 소스를 배선하는 알고리즘은 기존의 MCMD A-tree 알고리즘과 비교했을 때 모든 소스, 터미널 쌍이 임계쌍(critical pair)일 경우는 최대 지연 시간이 평균 2.7% 증가했지만 부분적인 임계쌍이 존재할 때는 최대 지연 시간이 평균 1.4% 감소하는 유사한 결과를 도출한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권6호
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• pp.273-283
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• 2008

최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용하므로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 상대 마감시간이 작은 태스크의 슬로우다운 값은 상대 마감시간이 크거나 같은 태스크의 슬로우다운 값보다 크거나 같아야 한다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 제약조건을 완화하여 기존 알고리즘과 같은 시간복잡도를 가지면서 전력을 더 작게 소비하는 휴리스틱 알고리즘들을 제시한다. 실험을 통해 소비전력 면에서 효율적임을 보였다.