• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.5
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• pp.813-820
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• 2003

This paper solves Push-Push game with the model checker NuSMY which exhaustively explores all search space to determine whether a model satisfies a property. In case a model doesn't satisfy properties to be checked, NuSMV generates a counterexample which tells where this unsatisfaction occurs. However, the algorithm for generating counterexample in NuSMV traverses a search space twice so that it is inefficient for solving the game we consider here. To save the time to be required to complete the game, we revise the part of counterexample generation so that it traverses a search space once. As a result, we obtain 62% time improvement and 11% space improvement in solving the game with modified NuSMV.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.13-24
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• 2008

The multi robot operation technique has emerged as one of the most important research subjects that focus on minimizing redundancy in space exploration and maximizing the efficiency of operation. For an efficient operation of the multi robot systems, the movement of each Single robot in the multi robot systems should be properly observed and controlled. This paper suggests Multi Robot Management System to minimize redundancy in space exploration by assigning exploration space to each robot efficiently to take advantage of the RFID. Also, this paper has suggested fault tolerance technique that detects disable Single robot and substitute it by activated Single robot in order to ensure overall exploration and improve efficiency of exploration. Proposed system overcomes previous fault that it is difficult for central server to detect exact position of robot by using RFID system and Home Robot. Designated Home robot manages each Single robot efficiently and assigns the best suited space to Single robot by using RFID Tag Information. Proposed multi robot management system uses RFID for space assignment, Localization and Mapping efficiently and not only maximizes the efficiency of operation, but also ensures reliability by supporting fault-tolerance, compared with Single robot system. Also, through simulation, this paper proves efficiency of spending time and redundancy rates between multi robot management applied by proposed system and not applied by proposed system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.9
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• pp.669-675
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• 2010

For detecting requirement errors in early system development phase, the behaviors of a system should be described in formal methods and be analyzed with analysis techniques such as reachability analysis and cycle detection. However, since they are usually based on explicit exploration of system state space, state explosion problem may be occurred when a system becomes complex. That is, the memory and execution time for exploration exponentially increase due to a huge state space. In this paper, we analyze the fundamental causes of this problem in concurrent systems and explore the state space without composing concurrent state spaces for reducing the memory requirement for exploration. Also our new technique keeps a visited history minimally for reducing execution time. Finally we represent experimental results which show the efficiency of our technique.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1894-1895
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• 2011

본 논문에서는 군집 로봇을 이용하여 주어진 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 행동 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 군집 로봇의 운동방정식을 이용하여 각 로봇의 이동 상태를 파악하고 로봇에 장착된 센서 범위를 이용하여 군집 로봇간의 이동 규칙을 계획한다. 계획된 이동 규칙은 초기의 밀집된 위치에서 로봇이 자율적으로 이동하여 로봇간의 충돌을 회피하고 최적의 거리를 유지하면서 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 행동 제어 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.05a
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• pp.137-142
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• 2005

유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.282_283
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• 2009

최근 국내계통에서도 중부하 상태로 안정도 한계근처에서 운용되고 있는 실정으로 이미 여러 선진국에서 경험한 전압붕괴로 인한 대규모 정전사태의 확률이 점점 증대되고 있다. 최근 우리나라에서도 전압안정도 측면에서 전압제어시스템의 필요성을 인식하고 이러한 문제를 해결하기 위해 전력IT과제를 통해 지능형 전압제어시스템을 개발하였다. 일반적으로 성공적인 지능형 시스템을 구현하기 위해서는 효과적인 탐색기법을 선정해야 한다. 본 논문에서는 지능형 전압제어시스템의 효과적인 동작을 위한 탐색기법을 선정하기 위해 전압제어문제를 상태공간 표현법을 사용하여 모델링 하였고 이에 적합한 탐색기법을 선정하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.2
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• pp.155-162
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• 2002

Reinforcement learning is a learning method that uses trial-and-error to perform Learning by interacting with dynamic environments. It is classified into online reinforcement learning and delayed reinforcement learning. In this paper, we propose an online reinforcement learning system (ONRELS : Outline REinforcement Learning System). ONRELS updates the estimate-value about all the selectable (state, action) pairs before making state-transition at the current state. The ONRELS learns by interacting with the compressed environments through trial-and-error after it compresses the state space of the mage environments. Through experiments, we can see that ONRELS can search the shortest path faster than Q-learning using TD-ewor and $Q(\lambda{)}$-learning using $TD(\lambda{)}$ in the maze environments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.555-556
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• 2023

본 논문에서는 제조/물류 기업 등 제품(물품) 이동 작업 시 효율적인 경로 제공을 위한 경로 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 업무지원 시스템(MES, ERP, WMS 등)이 구축되어있는 기업을 대상으로 공간정보와 업무지원 시스템에 저장되는 제품 데이터를 기준 정보로 하며, 다익스트라(Dijkstra), 개미 집단 알고리즘(Ant Colony Algorithm, ACO)등 경로 탐색 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 공간정보는 공장(현장)의 레이아웃(Layout)과 제품이 적재/출하되는 렉(Rack) 등의 위치 정보가 포함되고, 업무지원 시스템에서 제품의 현재 위치, 공정 상태, 등록 시간, 제품 크기 등을 사용한다. 제안하는 기법은 상기 기준 정보를 경로 탐색 알고리즘에 적용하여 적재/출하, 공정 이동, 보관 장소 변경 등 제품의 위치가 변경되는 경우에 경로를 최적화할 수 있는 기법을 제안한다. 제품 이동 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업으로 경로 최적화 기법을 제안함으로써, 인력 비용 감소와 향후 로봇 기반의 제품 이동 작업에도 적용하여 자동화된 작업효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.1 s.104
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• pp.111-116
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• 2006

Given a state, it is essential to for the finite state model analysis (such as model checking) to decide whether or not the state is reachable. W a site of the model is small, the whole state space is to be explored exhaustively. However, it is very difficult or even impossible if a size of the model is large. In this case, the model can be reduced into a smaller one via abstraction which does not allow e false positive error. this paper, we devise such an abstraction and apply it to the Nemorize game solving. As a result, unsolved game due to the state explosion problem is solved with the proposed abstraction.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.1026-1033
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• 2016

Path-finding on a grid map is a problem generally addressed in the fields of robotics, intelligent agents, and computer games. As technology advances, virtual game worlds tend to be represented more accurately and more realistically, resulting in an excessive increase in the number of grid tiles and in path-search time. In this study, we propose a path-finding algorithm that allows a prompt response to real-time queries by constructing a reduced state space and by precomputing all possible paths in an offline preprocessing stage. In the preprocessing stage, we vertically decompose free space on the grid map, construct a connectivity graph where nodes are the decomposed regions, and store paths between all pairs of nodes in matrix form. In the real-time query stage, we first find the nodes containing the query points and then retrieve the corresponding stored path. The proposed method is simulated for a set of maps that has been used as a benchmark for grid-based path finding. The simulation results show that the state space and the search time decrease significantly.