Earticle

비지도 방식의 클러스터링은 주로 각 데이터에 대한 유사도나 거리에 기반하여 수행되며, 기본적으로 NP (Non-deterministic polynomial) Hard의 영역으로 알려져 있다. 각 노드에 대한 계산은 매트릭스에 기반하여 수행되는데, 노드의 수가 많은 경우 다른 노드와 비교하는 계산 시간이 매우 많이 소요될 수 밖에 없으며, 이를 단시간 내에 계산하기 위해서는 동적프로그래밍과 같은 컴퓨터 알고리즘이 수반되어야 한다. 이러한 계산 복잡도와 구현의 어려움으로 인해 빅데이터의 클러스터링은 유클리드나 코사인 유사도 등 몇 가지 전통적인 컴퓨터 거리 계산 방식에 국한되어 적용되고 그 계산 방식을 제공하는 주요한 클러스터링 라이브러리에 종속적으로 의존되어 왔다. 따라서 이러한 보편적인 클러스터링으로 계산이 불가능한 특수한 데이터의 경우에는 적용이 아예 불가능하거나 어려운 점이 존재할 수 있다. 예를 들어 개인별 직무 경력과 같은 데이터는, 특정인의 경력 정보가 다른 인력의 경력 정보와 비교를 할 수 있는데, 이를 어떻게 비교를 하여 그 거리를 특정화하고, 여러가지 “career pathway”를 분류해내고 검토하기 위한 특수한 클러스터링 알고리즘이 요구된다. 본 연구에서는 IT 분야의 경력정보 데이터를 활용하여 생명공학 분야에서 DNA 시퀀스에 대한 분류를 위해 활용되는 Optimal Matching 알고리즘을 활용하여 경력 정보의 계산한 후 이를 활용하여 클러스터링하는 시스템을 소개한다.

Given a list of n strings of length at most k, where l is length of the largest string. The object is to cover the strings by a minimal number of regular expressions r1, r2, r3………………..,rm for m≥1,such that a) Every string in the database satisfies at least one ri and b) Any string ‘X’ of length at most K satisfying r1+r2+r3+……………….+rm is at a distance at most p from a string ‘y’ in the database ,where ‘p’ is a prescribed constant parameter.We assume that the database is in the form of B+ tree. We start with leaf nodes and collection all the strings of maximum length in the database For identifying regular expressions in database the thesis aims at developing a procedure similar to that for Boolean formulas (in DNF or CNF), where the function values and don’t care term’s are specified.

This paper presents the target object search algorithm under Dynamic Programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation of Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved whether the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using our real robot.

This paper presents an algorithm to detect vehicles on roads and to measure inter-vehicle distance. Hypothesis generation and verification are the bases of the algorithm. The hypothesis generation is composed of 1) transformation of a pair of perspective stereo images into a pair of virtual stereo top-view images; 2) construction of polar accumulation functions (PAFs) for the stereo top-view images; and 3) stereo matching of PAFs by dynamic programming. The verification is comprised of 1) temporal matching of PAFs by dynamic programming and 2) verifying the potential positions of objects. Through multiple experiments in various environments, the proposed algorithm has been proven to be effective in detecting vehicles on roads and for measuring inter-vehicle distance.

In this paper, an improved gradient direction assisted linking algorithm is proposed. This algorithm begins with initial seeds satisfying some local criteria. Then it will search along the direction provided by the initial point. A window will be generated in the gradient direction of the current point. Instead of the conventional method which only considers the value of the local salient structure, an improved mathematical model is proposed to describe the desired linear features. This model not only considers the value of the salient structure but also the direction of it. Furthermore, the linking problem under this model can be efficiently solved by dynamic programming method. This algorithm is tested for linear features detection in IKONOS images. The result demonstrates this algorithm is quite promising.

A ribonucleic acid (RNA) is one of the two types of nucleic acids found in living organisms. An RNA molecule represents a long chain of monomers called nucleotides. The sequence of nucleotides of an RNA molecule constitutes its primary structure, and the pattern of pairing between nucleotides determines the secondary structure of an RNA. Non-coding RNA genes produce transcripts that exert their function without ever producing proteins. Predicting the secondary structure of non-coding RNAs is very important for understanding their functions. We focus on Nussinov's algorithm as useful techniques for predicting RNA secondary structures. We introduce a new traceback matrix and scoring table to improve above algorithm. And the improved prediction algorithm provides better levels of performance than the originals.

게임 법에서 NPC들이 목표 위치로 이동하기 위하여 A* 알고리즘을 비롯한 다양한 알고리즘들을 이용하여 탐색해 왔다. 그 중 가장 많이 사용하는 알고리즘은 탐색속도가 빠른 A*이다. 그러나 A*에는 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫 번째는 무작위로 변화하는 법에서는 변할 때마다 모든 계산을 다시 해야하며 잘못될 경우에는 목표를 찾지 못할 경우도 있다. 두 번째는 장애물 같이 NPC에 피해를 입히는 위험요소들이 위치하는 곳을 피하여 이동하기가 힘이 든다. 물론 위험 요소들에게 가중치를 부여하며 가중치가 높은 곳은 이동하지 않게도 할 수 있지만 위험 요소들의 근처에 이동하는 경우에는 제어하기 힘이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Dynamic Programming을 이용하여 길찾기 알고리즘에 적용하였다. 적용한 결과 무작위로 변화하는 맵 상의 변화에 잘 적응하였으며, NPC들이 자신의 위험 요소들을 멀리 피해가는 모습을 볼 수 있었다. 또한 A*와 비교에서도 좋은 결과가 나왔다.

In order to move NPC's to target location at game maps, various algorithm including A* has been used. The most frequently used algorithm among them is A* with fast finding speed. But A* has the following problems. The first problem is that at randomly changing map, it is necessary to calculate all things again whenever there are any changes. And when calculation is wrong, it is not possible to search for target. The second problem is that it is difficult to move avoiding dangerous locations damaging NPC such as an obstruction. Although it is possible to avoid moving to locations with high weight by giving weight to dangerous factors. it is difficult to control in case NPC moves nearby dangerous factors. In order to solve such problems, in this thesis, the researcher applied Dynamic Programming to path-finding algorithm. As the result of its application, the researcher could confirm that the programming was suitable for changes at the map with random change and NPC's avoided the factors being dangerous to them far away. In addition. when compared to A*, there were good results.

This study focuses on the formation of input release lots in a semiconductor wafer fabrication facility. After the order-lot pegging process assigns lots in the fab to orders and calculates the required quantity of wafers for each product type to meet customers' orders, the decisions on the formation of input release lots should be made to minimize the production costs of the release lots. Since the number of lots being processed in the wafer fab directly is related to the productivity of the wafer fab, the input lot formation is crucial process to reduce the production costs as well as to improve the efficiency of the wafer fab. Here, the input lot formation occurs before every shift begins in the semiconductor wafer fab. When input quantities (of wafers) for product types are given from results of the order-lot pegging process, lots to be released into the wafer fab should be formed satisfying the lot size requirements. Here, the production cost of a homogeneous lot of the same type of product is less than that of a heterogeneous lot that will be split into the number of lots according to their product types after passing the branch point during the wafer fabrication process. Also, more production cost occurs if a lot becomes more heterogeneous. We developed a multi-dimensional dynamic programming algorithm for the input lot formation problem and showed how to apply the algorithm to solve the problem optimally with an example problem instance. It is necessary to reduce the number of states at each stage in the DP algorithm for practical use. Also, we can apply the proposed DP algorithm together with lot release rules such as CONWIP and UNIFORM.

A non-linear filtering for the noise cancelling of signals degraded by random impulsive noise is proposed. The non-linear algorithm is based on a criterion for the overall smoothness of the signal. The smoothness criterion is optimized by a dynamic programming strategy. It performs considerably better than a LDNF(low-distortion nonlinear filter), although being comparable in computing time.

케이블 드럼 스케줄은 발전소 전기설비 설계를 위한 최종단계로 레이스웨이에 포설 계획된 케이블들을 효율적으로 케이블 드럼에 할당하는 것이다. 본 논문에서는 케이블들을 코드별로 케이블 드럼 용량에 맞게 스케줄링 하는 자동화 프로그램을 구현하였으며, 케이블 드럼 스케줄을 위한 최적화 문제를 효과적으로 해결하기 위해 동적 계획 알고리즘을 적용하였다. 구현 결과 케이블 드럼 스케줄 자동화는 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 기존방법에서 발생되는 케이블 부족 및 낭비와 같은 오류를 제거 및 케이블 드럼 스케줄 소요시간을 줄일 수 있었다. 발전소 전기설비를 위한 케이블은 최소 2만개 이상으로 설계되기 때문에 제안하는 자동화 프로그램을 적용한다면 심각한 오류 없이 케이블 드럼 스케줄의 설계 소요시간을 현저히 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

Cable drum schedule is the final step for the electrical equipment of the power plant, and is assigned cables to efficiently cable drum. In this paper, we have implemented an automated program which cables are scheduled in accordance with the capacity of the cable drum for each cable code. Proposed cable drum schedule was applied to the dynamic programming algorithm to effectively solve the optimization problem, and the implemented program is conducted so as to verify the proposed model. The experiment results show that implemented program eliminates the errors that can occur existing method, so we were able to reduce the design time of cable drum schedule. Cables for the electrical equipment of the power plant is designed to at least 2 million units or more. Thus the automation program to provide applies, it is considered that the design time of the cable drum schedule can be greatly reduced without serious error.

메가 컨테이너선의 도입으로 컨테이너 수송에서 규모의 경제가 극대화됨에 따라 항만과 터미널에서도 컨테이너 처리량의 증가에 대비하기 위하여 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 노력 중 하나가 한 번에 두 개 이상의 컨테이너를 동시에 양⋅적하할 수있는 안벽 크레인을 사용하는 것이다. 이러한 안벽 크레인은 작동 모드에 따라 하나 또는 그 이상의 컨테이너를 양⋅적하할 수있다. 하지만 스케줄링 관점에서는 한 번에 양⋅적하할 수 있는 컨테이너의 중량 제한, 작동 모드 변경 시 필요한 셋업 시간 등을고려해야 하므로 기존 안벽 크레인의 스케줄링보다 더 복잡하다. 이미 선행연구에서 이 문제의 중요성을 언급하고 이를 위한 해법을 제시하였지만, 그 수가 많지 않아 다양한 접근방법에 대한 검증이 필요한 상황이다. 본 논문은 최대 두 개의 컨테이너를 동시에 양⋅적하할 수 있는 듀얼-스프레더(dual-spreader) 안벽 크레인의 스케줄링 문제를 다룬다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 마르코프 결정 프로세스(MDP) 모형을 제시하고 해를 얻는 데까지 걸리는 계산 시간을 줄이기 위해 완전한 동적 계획법을 사용하는대신, 해 탐색에 사용하는 일부 상태와 전이 함수를 부분적으로만 고려하는 휴리스틱을 제안하였다. 이 휴리스틱은 MDP 모형에서일부 상태와 전이 함수만을 고려하기 때문에 항상 최적해를 도출하는 것을 보장하지는 못하지만 비교적 작은 문제에 대해서는 최적해와 근접한 해를 도출한다는 것을 확인하였다. 큰 문제에 대해서는 상용 소프트웨어가 한 시간 동안 최적해를 찾지 못하였지만본 휴리스틱은 해를 도출하였고, 이 해가 상용 소프트웨어가 한 시간 동안 찾은 해보다 더 좋은 해 품질을 갖는다는 것을 확인하였다.

As economies of scale in container transport are maximized with the introduction of mega container ships, ports and terminals are also making great efforts to prepare for an increase in their capacities. One example of such efforts is the use of a new type of quay crane that can simultaneously lift more than one container at a time. This quay crane can lift one or more containers depending on its lifting mode. However, scheduling of this crane is more complicated than scheduling of existing quay cranes because it is necessary to consider the weight limit of containers to be lifted, and the set-up time required for changing the lifting mode. Previous study has already mentioned the importance of this problem and suggested solutions for it, but since there are not many, verification of various approaches is necessary. This paper addresses the scheduling problem of dual-spreader quay crane that can lift up-to two containers at a time. We propose a Markov decision process (MDP) model for the problem. In order to reduce the computation time required to obtain a solution, instead of applying dynamic programming, we propose a heuristic that only considers a subset of states and transition functions used for searching solutions. Since this heuristic does not consider all possible states and transition functions, it cannot guarantee that an optimal solution is derived. However, as confirmed through experiments, it finds a solution close to the optimal solution for relatively small-sized instances. And, for larger-sized instances, while commercial software did not find an optimal solution for one hour, this heuristic can find a solution. Moreover, the solution from the proposed heuristic has better quality than the solution found by commercial software for one hour.

The main problem in stereo vision is to find corresponding points in left and right image known as correspondence problem. Once correspondences determined, the depth information of those points are easily computed form the pairs of points in both image. In this paper, dynamic programming considering half-occluded region is used fer solving correspondence problem.

For optimal multireservoir system operation, a stochastic dynamic programming based on genetic algorithm(GASDP) was developed in this study. In the suggested model, multireservoir system operating rules were derived using a feed-forward genetic algorithm on formulation of potential release allocation for each water user within the system to decompose a multireservoir system into a set of single reservoir subsystem. The case study of three reservoir system in parallel at Umsong-gun of Chung-buk Province illustrated the methodology. The performance of the GASDP model was compared with the single SDP model and Conventional method used for deriving the multireservoir operating rules from optimization results. The GASDP model provided better performance in increasing the expected total discounted income and reducing water spills of the system than the other methods, but also it could avoid being trapped at the local optimum and overcome the dimensionality curse in searching processes.

어떤 미로환경 내에서 로봇이 스스로 목표물을 찾기 위해서는 탐색경로를 결정하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 'Y'형 미로에서 목표물을 탐색하기 위하여 Dynamic Programming을 적용한 미로 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 규격화된 미로 블록을 만들고, 먼저 기존에 연구 되었던 자수법 알고리즘을 자율이동 로봇에 적용해 'Y'형 미로 블록을 탐색하게 한다. 그리고 본 논문에서 제시한 Dynamic Programming을 이용한 미로탐색 알고리즘을 자율이동로봇에 적용하고 미로를 탐색한 후 이두가지 알고리즘을 적용한 로봇의 주행 결과를 각각 비교해 봄으로서 Dynamic Programming을 적용한 자율이동로봇의 미로탐색 방법의 성능을 확인한다.

본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과 값를 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여 두 가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 기존의 단일운송수단 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.

Because of rapid expansion of third party logistics, fierce competition in the transportation industry, and the diversification and globalization of transportation channels, an effective transportation planning by means of multimodal transport is badly needed. Accordingly, this study aims to suggest an optimal transport algorithm for the multimodal transport in the international logistics. As a solution for this problem, first of all, we have applied a pruning algorithm to simplify it, suggesting a heuristic algorithm for constrained shortest path problem to find out a feasible area with an effective time range, which has been applied to the Label Setting Algorithm, consequently leading to multiple Pareto optimal solutions. Also, in order to test the efficiency of the algorithm for constrained shortest path problem, this paper has applied it to the actual transportation path from Busan port of Korea to Rotterdam port of Netherlands.

본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과값을 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤, 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여, 두가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 단일운송수단 및 기존의 복합운송 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.

Because of rapid expansion of third party logistics, fierce competition in the transportation industry, and the diversification and globalization of transportation channels, an effective transportation planning by means of multimodal transport is badly needed. Accordingly, this study aims to suggest an optimal transport algorithm for the multimodal transport in the international logistics. Cargoes and stopovers can be changed numerously according to the change of transportation modes, thus being a NP-hard problem. As a solution for this problem, first of all, we have applied a pruning algorithm to simplify it, suggesting a heuristic algorithm for constrained shortest path problem to find out a feasible area with an effective time range and effective cost range, which has been applied to the Label Setting Algorithm, consequently leading to multiple Pareto optimal solutions. Also, in order to test the efficiency of the algorithm for constrained shortest path problem, this paper has applied it to the actual transportation path from Busan port of Korea to Rotterdam port of Netherlands.

This paper presents a trajectory generation algorithm for a 3-link mobile manipulator system using Differential Dynamic Programming (DDP), with an emphasis on center of mass (COM) control. The proposed method addresses stability challenges arising from the interaction between the manipulator's COM and the system's overall COM. By incorporating COM-related constraints into the DDP cost function, the algorithm minimizes joint torques while preserving overall system stability. Two simulation scenarios were conducted to validate the approach: one with a baseline configuration, where the trajectory was generated from the initial posture, and another with an additional payload on the manipulator. The results demonstrate that the proposed algorithm effectively reduces COM deviations and control effort compared to conventional methods, thereby enhancing both stability and energy efficiency.

YLSI 칩 설계에서 물리 설계의 과정은 칩의 크기나 성능 그리고 칩 생산수율 등에 결정적인 영향을 미치는 매우 중요한 단계로써 이 자체가 매우 복잡하기 때문에 또 여러 세부 단계로 나누어 물리 설계가 수행된다. 그러므로 물리 설계를 위한 많은 연구가 계속되어 왔고 그 중 배치를 위한 연구도 20여년 이상 되어 왔다. 좋은 배치를 얻기 위해 크게 두 단계, 즉 광역배치(global placement)와 미세배치(detailed placement) 단계로 나누어 수행되는데 본 논문에서는 미세 배치를 매우 효과적으로 개선할 수 있는 동적 프로그래밍 기법을 이용한 효율적인 알고리즘을 제시하며 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 최근의 최신 배치프로그램을 통해 얻은 결과에 본 논문에서 제시한 알고리즘을 적용했을 경우 HP(half perimeter)가 평균 3.4% 정도 개선되었다.

This paper proposes a path-planning algorithm that enables a robot to reach the goal position while avoiding obstacles. The proposed method, which is based on dynamic programming, finds an optimum path to follow using a modified skeleton map method which exploits information on obstacle positions. Simulation results show the feasibility of the proposed method.