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公开(公告)号：KR101847375B1
公开(公告)日：2018-04-11
申请号：KR1020170108824
申请日：2017-08-28
Applicant: 강원대학교산학협력단 , (주)백천바이오텍
IPC: A23L33/105 , A23L29/00
CPC classification number: A23L33/105 , A23L29/065 , A23V2002/00 , A23V2200/322 , A23V2300/14
Abstract: 본발명은두뇌쾌적성증진용민들레혼합추출액조성물, 상기민들레혼합추출액조성물을포함하는두뇌쾌적성증진용건강기능식품, 두뇌쾌적증진효과를지니는민들레혼합추출액의제조방법및 상기방법으로제조된민들레혼합추출액에관한것으로, 본발명의민들레혼합추출액조성물은민들레혼합추출액섭취시, 좌측전전두엽, 우측전두엽, 좌측후두엽, 우측후두엽, 중앙후두엽, 우측두정엽, 중앙두정엽및 좌측두정엽에서 RFA(Relative fast alpha power spectrum)의증가를유도하고, 중앙전전두엽에서 ASEF(Spectral edge frequency 50% of alpha spectrum band)의증가를유도하여두뇌를쾌적하게하는효과가있다.
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公开(公告)号：KR1020170082744A
公开(公告)日：2017-07-17
申请号：KR1020160001890
申请日：2016-01-07
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 일실시예에따른인공벌군집데이터클러스터링(Artificial Bee Colony Data Clustering; ABCDC) 방법은, 분석데이터중에서랜덤으로 K(K는자연수)개를선택하여각각의클러스터헤드로지정하고, 상기클러스터헤드로지정되지않은분석데이터에대하여상기클러스터헤드와의거리를기준으로상기각각의클러스터헤드로할당하여초기데이터클러스터링해(Data Clustering Solution)들에대한초기데이터클러스터링해군(Data Clustering Solution Population)을생성하는단계; 상기생성된초기데이터클러스터링해군에따른상기초기데이터클러스터링해들에대하여각각의초기데이터클러스터링의지역해(Local Optimum)를탐색하는단계; 상기지역해를탐색함에따라갱신된데이터클러스터링해군의전체해를사용하여상기데이터클러스터링의전역해(Global Optimum)를탐색하는단계; 및상기데이터클러스터링해를탐색한탐색시도횟수와상기데이터클러스터링탐색최대수와비교하여새로운데이터클러스터링해를생성하는단계를포함할수 있다.
Abstract translation: 根据一个实施例的人造蜂群数据聚类（ABCDC）方法是在分析数据中随机选择K（K是自然数）以指定每个簇头的方法， 通过基于从簇头到簇头的距离将无辅助分析数据分配给每个簇头来生成用于初始数据聚类解决方案的初始数据聚类解群; 根据生成的初始数据聚类海军搜索初始数据聚类解决方案的每个初始数据聚类的局部解; 通过搜索本地解决方案，使用更新后的数据集群navy的整个解决方案搜索数据集群的全局解决方案; 通过比较搜索尝试的次数与数据聚类解决方案的搜索以及数据聚类搜索的最大数量，生成新的数据聚类解决方案。
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公开(公告)号：KR1020150055763A
公开(公告)日：2015-05-22
申请号：KR1020130138128
申请日：2013-11-14
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 그리드컴퓨팅스케줄링을위한불연속그룹탐색최적화(Discrete Group Search Optimization) 적용방법은복수의작업들각각의길이및 그리드네트워크에포함된복수의노드들각각의처리속도를식별하는단계; 상기복수의작업들각각이하나의노드에할당되는것을전제로, 상기복수의작업들모두가상기복수의노드들에의해완료되는시점과관련된총 소요시간(Makespan)을최소화하는목적함수를설정하는단계; 및상기목적함수가최적화되도록불연속그룹탐색최적화기법에따라상기복수의노드들에상기복수의작업들을할당하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及用于计算机调度的离散组搜索优化应用方法。 该方法包括以下步骤：识别网格网络中包括的多个节点中的每个节点的处理速度及其多个任务的长度; 设置目标函数，当每个任务分配给单个节点时，将节点完成整个任务的完成点相关的消耗时间最小化; 并根据离散组搜索优化技术将任务分配给模式，以优化目标函数。
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公开(公告)号：KR101470695B1
公开(公告)日：2014-12-08
申请号：KR1020120089044
申请日：2012-08-14
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 그리드컴퓨팅스케쥴링을위한생물지리학적최적화방법은복수의작업들각각의길이및 그리드네트워크에포함된복수의노드들각각의처리속도를식별하는단계; 상기복수의작업들각각이하나의노드에할당되는것을전제로, 상기복수의작업들모두가상기복수의노드들에의해완료되는시점과관련된총 소요시간(makespan)을최소화하기위한목적함수를설정하는단계; 생물지리학적최적화기법을위해사용되는초기서식지들을초기해들로서임의로추출하는단계; 및상기생물지리학적최적화기법에따라상기목적함수가최적화되도록상기초기서식지들을업데이트함으로써상기복수의노드들에상기복수의작업들을할당하는단계를포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101399704B1
公开(公告)日：2014-06-27
申请号：KR1020120077571
申请日：2012-07-17
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 브로드캐스트 스케쥴링 방법은 상기 노드들의 연결 형태를 나타내는 연결 매트릭스를 획득하는 단계; 상기 연결 매트릭스를 기초로 상기 노드들에 동일한 타임슬롯을 할당할 수 있는지 여부를 나타내는 공존 가능(compatibility) 매트릭스를 생성하는 단계; 상기 노드들에 할당되는 타임슬롯들의 개수 및 상기 타임슬롯들의 사용률에 따라 정의되는 목적 함수를 계산하는 단계; 및 상기 목적 함수가 최적화되도록 상기 공존 가능 매트릭스를 참조하여 이진 입자 군집 최적화 기법에 따라 상기 노드들 각각에 할당되는 적어도 하나의 타임슬롯을 결정하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101134196B1
公开(公告)日：2012-04-09
申请号：KR1020110008869
申请日：2011-01-28
Applicant: 강원대학교산학협력단
IPC: H04W16/18
Abstract: PURPOSE: A LAP(Location Area Planning) optimization design apparatus is provided to use optimization of cell allocation by using ABC(Artificial Bee Colony) algorithm of the wireless communication network. CONSTITUTION: An initial generator(310) generates food sources about cells. An update unit(320,330) searches for a neighbor food source by using the searched unit. The update unit updates the cell. A ranking strategy processor(340) generates the cell by a ranking result. An end processor(350) draws a best solution and an optimal solution about the cells.
Abstract translation: 目的：提供LAP（位置规划）优化设计装置，通过使用无线通信网络的ABC（人造蜂群）算法来优化小区分配。 构成：初始发生器（310）产生关于细胞的食物源。 更新单元（320,330）通过使用搜索到的单元来搜索邻近食物源。 更新单元更新单元。 排名策略处理器（340）通过排名结果生成单元格。 终端处理器（350）绘制关于单元的最佳解决方案和最佳解决方案。
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公开(公告)号：KR101072448B1
公开(公告)日：2011-10-11
申请号：KR1020100038998
申请日：2010-04-27
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 무선 센서 네트워크 시스템 및 그의 설계 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 센서네트워크의 자원 제약성을 고려하여 센서노드 간의 데이터 전송 거리를 최소화함으로써 센서노드의 에너지 소비를 최소화하여 수명을 극대화할 수 있도록 한 무선센서 네트워크 시스템 및 그의 클러스터링 방법에 관한 것이다. 이와 같은 본 발명은 싱크노드와 연결되는 클러스터 헤드 노드 및 그 클러스터 헤드 노드로 데이터를 전송하는 복수의 센서 노드로 클러스터링된 무선 센서네트워크 시스템의 클러스터링 방법에 있어서, 싱크노드와 각 센서 노드의 위치 데이터를 입력하고, 파라미터를 설정하며 한 swarm당 설정된 수만큼의 파티클(particle)을 임의적으로 생성하여 초기해 생성과정을 수행하는 단계; 및 상기 임의적으로 생성된 각 파티클의 평가값을 계산하고, 상기 계산된 평가값을 고려해 해를 평가하고, 다음 세대(generation)는 평가값을 적용하여 클러스터 헤드 노드가 될 확률을 계산하고, 시그모이드(Sigmoid) 함수를 이용하여 다음 세대의 해를 도출하여 현재 세대까지의 파티클 중에서 가장 좋은값과 현재 세대까지의 가장 좋은 파티클 중에서 가장 좋은 파티클로 갱신하며 다음 세대에 이를 반영하여 최적해에 수렴하도록 하는 단계를 수행하여 클러스터 헤드 노드의 개수와 위치를 결정하는 무선센서 네트워크 시스템의 클러스터링 방법 및 그 방법이 적용된 무선센서 네트워크를 제공한다.
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公开(公告)号：KR101602138B1
公开(公告)日：2016-03-10
申请号：KR1020140163372
申请日：2014-11-21
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 본발명은염화칼슘(CaCl) 미세입자가봉입된온도의존성고체지질입자및 그제조방법에관한것으로, 봉입된염화칼슘(CaCl) 미세입자를온도변화에따라선택적으로방출하는효과를발휘한다.
Abstract translation: 本发明涉及包含氯化钙（CaCl 2）微粒的温度依赖性固体脂质颗粒及其制备方法。 根据本发明，温度依赖性固体脂质颗粒显示出根据温度变化选择性地排出包含的氯化钙（CaCl 2）微粒的效果。
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公开(公告)号：KR101565694B1
公开(公告)日：2015-11-05
申请号：KR1020140058801
申请日：2014-05-16
Applicant: 강원대학교산학협력단
IPC: H04W84/18
Abstract: 무선센서네트워크에서인공벌군집(Artificial Bee Colony; ABC) 클러스터링(clustering) 설계방법은인공벌군집기법을적용하기위해, 미리설정된확률에따라무선센서네트워크에포함되는복수의노드들각각이클러스터헤드인지여부를나타내는초기해들의초기해군을생성하는단계; 상기복수의노드들각각이소모하는에너지의평균및 상기복수의노드들각각에남아있는에너지사이의편차를최소화하는평가함수를설정하는단계; 상기인공벌군집기법에따라상기평가함수를이용하여상기초기해군을업데이트하는단계; 및상기업데이트된초기해군을이용하여상기무선센서네트워크에대해클러스터링설계를수행하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种无线传感器网络中的人工蜂群聚类设计方法和系统，该设计方法包括以下步骤：产生初始值的初始值集，该初始值集指示无线中包括的多个节点中的每个节点 根据预设概率的传感器网络是簇头，以便应用人造蜜蜂聚类方法; 设置用于使每个节点消耗的平均能量最小化和在每个节点中留下的能量之间的偏差的评估函数; 根据人造蜜蜂聚类方法使用评估函数更新初始值集; 以及通过使用更新的初始值集合来为无线传感器网络执行聚类设计。
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