Kim, Joonmo;Oh, Jaewon;Kim, Minkwon;Kim, Yeonsoo;Lee, Jeongeun;Han, Sohee;Hwang, Byungyeon
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권4호
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pp.246-254
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2019
This paper proposes a solution to the problem of finding a subgraph for a given instance of many terminals on a Euclidean plane. The subgraph is a tree, whose nodes represent the chosen terminals from the problem instance, and whose edges are line segments that connect two corresponding terminals. The tree is required to have the maximum number of nodes while the length is limited and is not sufficient to interconnect all the given terminals. The problem is shown to be NP-hard, and therefore a genetic algorithm is designed as an efficient practical approach. The method is suitable to various probable applications in layout optimization in areas such as communication network construction, industrial construction, and a variety of machine and electronics design problems. The proposed heuristic can be used as a general-purpose practical solver to reduce industrial costs by determining feasible interconnections among many types of components over different types of physical planes.
This paper presents the automatic construction and parameter optimization technique for the fuzzy logic controller using genetic algorithm. In general the design of fuzzy controller has difficulties in the acquisition of expert's knowledge and relies to a great extent on empirical and heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. Therefor the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may lave ignored. And fuzzy logic controller parameters elicited form the expert may not be global. Some of these problems can be resolved by application of genetic algorithm. Finally, we provides the second order dead time plant to evaluate the feasibility and generality of our proposed method. Comparison shows that the proposed method can produce a fuzzy logic controller with higher accuracy and a smaller number of fuzzy roles than manually billed fuzzy logic controller.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.379-384
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2011
The scope of the problems that could be solved by monitoring and the improvement of the recognition time is directly correlated to the performance of the management function of the business process. However, the current monitoring process of business activities decides whether to apply warnings or not by assuming a fixed environment and showing expressions based on the design rules. Also, warnings are applied by carrying out the measuring process when the event attribute values are inserted at every point. Therefore, there is a limit for distinguishing the range of occurrence and the level of severity in regard to the new external problems occurring in a complicated environment. Such problems cannot be ed. Also, since it is difficult to expand the range of problems which can be possibly evaluated, it is impossible to evaluate any unexpected situation which could occur in the execution period. In this paper, a process-evaluating model based on the goal scenario is suggested to provide constant services through the current monitoring process in regard to the service demands of the new scenario which occurs outside. The new demands based on the outside situation are analyzed according to the goal scenario for the process activities. Also, by using the meta-heuristic algorithm, a similar process model is found and identified by combining similarity and interrelationship. The process can be stopped in advance or adjusted to the wanted direction.
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
The cut tree approach of Montreuil and Ratliff [16] and eigenvector approach [10] are used to automatically draw a feasible facility layout with aisle structure. The department arrangement can minimize an aisle distance criterion considering door locations and dimension constraints. The aisle distance is measured by the door to door distance between departments. An eigenvector and cut tree approaches [1] are implemented based on the branch and bound technique in Kim et al. [2] in order to obtain feasible layouts. Then, the algorithm to fix the door location of each department is developed. After the door locations are determined, the factory layout is evaluated in terms of aisle distance. The aisle structure is obtained by expanding the original layout. The solution is kept until we will find better factory layout. The proposed approach based on the branch and bound technique, in theory, will provide the optimal solution. If the runs are time and/or node limited, the proposed method is a strong heuristic. The technique is made further practical by the fact that the solution is constrained such that the rectangular shape dimensions length(l) and width(w) are fixed and a perfect fit is generated if a fit is possible.
Sun, Guolin;Al-Ward, Hisham;Boateng, Gordon Owusu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.514-535
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2019
Information-centric networks operate under the assumption that all network components have built-in caching capabilities. Integrating the caching strategies of information centric networking (ICN) with wireless virtualization improves the gain of virtual infrastructure content caching. In this paper, we propose a framework for software-defined information centric virtualized wireless device-to-device (D2D) networks. Enabling D2D communications in virtualized ICN increases the spectral efficiency due to reuse and proximity gains while the software-defined network (SDN) as a platform also simplifies the computational overhead. In this framework, we propose a joint virtual resource and cache allocation solution for latency-sensitive applications in the next-generation cellular networks. As the formulated problem is NP-hard, we design low-complexity heuristic algorithms which are intuitive and efficient. In our proposed framework, different services can share a pool of infrastructure items. We evaluate our proposed framework and algorithm through extensive simulations. The results demonstrate significant improvements in terms of visiting latency, end user QoE, InP resource utilization and MVNO utility gain.
본 논문에서는 다수 고정익 소형무인기 군집비행을 위한 분산형 유도 알고리듬 설계를 다룬다. 군집비행을 통한 임무 수행을 위해서 각 무인기들은 집결, 선회, 경로점, 개별 비행 등의 기동이 필요하다. 이를 위해서는 경로 추종, 떼비행, 충돌 회피가 요구된다. 본 논문에서는 상기 기동들을 수행하기 위해 벡터필드(경로 추종), 증강 쿠커-스메일 모델(떼비행), 포텐셜 필드(충돌 회피) 기법들을 활용한 통합 유도 알고리듬을 제안한다. 통합 유도 명령 생성을 위해 각 기법에서 생성된 유도 명령을 가중치에 따라 혼합할 수 있게 설계하며, 19대의 소형 고정익 무인기를 이용한 비행시험을 통해 제안한 군집 유도 알고리듬의 성능을 확인하였다.
In this study, a new strategy is presented to transmit the fundamental elastic beam problem into the modern optimization platform and solve it by using artificial intelligence (AI) tools. As a practical example, deflection of Euler-Bernoulli beam is mathematically formulated by 2nd-order ordinary differential equations (ODEs) in accordance to the classical beam theory. This fundamental engineer problem is then transmitted from classic formulation to its artificial-intelligence presentation where the behavior of the beam is simulated by using neural networks (NNs). The supervised training strategy is employed in the developed NNs implemented in the heuristic optimization algorithms as the fitness function. Different evolutionary optimization tools such as genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are used to solve this non-linear optimization problem. The step-by-step procedure of the proposed method is presented in the form of a practical flowchart. The results indicate that the proposed method of using AI toolsin solving beam ODEs can efficiently lead to accurate solutions with low computational costs, and should prove useful to solve more complex practical applications.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.90-95
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2022
This paper proposes a method to find a tree with the maximum number of terminals that can be connected by a given length when numerous terminals distributed in a cluster form are given to the Euclidean plane R2 with several constraints. First constraint is that a given terminal is distributed in a cluster form, second is that a given length cannot connect all terminals in the tree, and third is that there is no curved connection between each terminal. This paper proposes a method to establish more efficient interconnections within terminals distributed in a cluster form by improving a randomly distributed memetic genetic algorithm. The construction of interconnections has been extensively used in design-related fields, from networking to architecture. Additionally, in real life, the construction of interconnections is mostly distributed in the form of clusters. Therefore, the heuristic algorithm proposed in this paper can be effectively utilized in real life and is expected to provide various cost savings.
디지털 매체의 발달과 교육에 대한 관심은 전 세계적으로 디지털 교육디바이스의 발전을 가져왔다. 교육 선진국인 영국은 전자 칠판, 전자 책상 등 다양한 디지털 교육 매체를 활용하고 있고 일본은 Ditt 액션 플랜을 계획하여 디지털 교과서를 국가적 차원에서 투자 발전시키고 있다. 인터넷 선진국인 한국의 경우는 2007년 수학 디지털 교과서를 시작으로 과학교과서를 거쳐 2010년 영어 공교육강화 정책이 시행되면서 2011년 영어디지털 교과서가 국가 정책의 일환으로 도입 되었다. 빠르게 디지털 교육매체를 받아들이고 발전시키고 있는 과도기적 시점에서 효율적인 교육 효과와 디자인 가이드의 설립을 위하여 디지털 교육 선진국의 디지털 교과서 및 교육 매체의 적용 사례연구를 통한 장단점을 분석하여 한국 디지털 교육의 나아갈 방향을 잡는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 LG 유럽 디자인 센터를 기반으로 디지털 교육의 선진국인 영국과, 복지 사회의 기반위에서 적극적인 디지털 교육을 이끌고 있는 스웨덴을 사례 연구 대상국으로 선정하며. FGI, 집중 관찰 분석, 설문, 휴리스틱, KJ 법을 통해 2차례로 분석하며, 현황분석은 국가적으로 막대한 투자를 받고 있는 영국을 중심으로 살펴보며, 스웨덴은 사례연구 및 설문 분석 시 포함한다. 분석 결과 대체적으로 디지털 교과서를 단독으로 사용하는 교육보다는 프린트 교과서 사용을 병행하여 각 매체의 장단점을 적절히 활용하여 수업하는 것을 선호하고 있었으며 학생 및 교사의 만족도도 높게 나타났다. 특히 교사들이 쉽게 적응할 수 있는 디지털 매체의 GUI 디자인이 요구되고 있었다. 이에 향후 디지털 교과서 디자인 기획에 있어서 타겟층(교사와 학생)의 사전 조사 및 설문 분석을 통해 사용자의 특성을 고려한 디지털교육 매체만을 위한 디자인 기획을 해야 한다. 본 연구결과는 디지털 해외 선진국의 사례를 파악하여 국내 디지털 교육산업에 기초 자료로 활용하는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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