• 제목/요약/키워드: 제약 프로그래밍

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강의 시간표 최적화를 위한 제약 프로그래밍 모델 (A Constraint Programming Model for Lecture Timetable Optimization)

  • 김춘식;황준하
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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    • pp.13-14
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    • 2017
  • 본 논문에서는 강의 시간표 최적화를 위한 제약 프로그래밍의 적용 방안을 제시한다. 제약 프로그래밍은 제약 만족 문제를 해결하기 위한 기법으로 대상 문제를 결정 변수, 도메인, 제약조건으로 표현한다. 본 논문에서는 시간표 작성 최적화 문제의 결정 변수로 강의실, 요일, 교시를 사용하였으며, 추가로 요일과 교시를 결합한 변수를 사용함으로써 보다 쉽게 제약 조건을 표현할 수 있도록 하였다. 또한 제약 프로그래밍에 의해 도출된 초기해를 또 다시 제약 프로그래밍을 통해 반복적으로 개선함으로써 더 좋은 강의 시간표를 작성할 수 있도록 하였다. 특정 학과의 강의 시간표 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법을 통해 보다 빠른 시간 내에 초기해를 도출할 수 있을 뿐 아니라 최종적으로 더 좋은 해의 도출이 가능함을 확인하였다.

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제약 만족 최적화 문제의 해결을 위한 지역 탐색과 제약 프로그래밍의 결합 (An Integration of Local Search and Constraint Programming for Solving Constraint Satisfaction Optimization Problems)

  • 황준하
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.39-47
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    • 2010
  • 제약 만족 최적화 문제는 복잡한 제약 조건을 포함하는 동시에 비용을 최소화하는 최적화 문제로 정의된다. 지역 탐색과 제약 프로그래밍은 각각 이와 같은 문제의 해결을 위한 도구로서 활용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 성능 향상을 위해 지역 탐색과 제약 프로그래밍을 결합하는 방안을 제시하고 있다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색을 사용한다. 그러나 지역 탐색만을 사용할 경우 제약 조건을 모두 만족하는 실행 가능한 이웃해를 생성하는 것이 매우 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 이웃해 생성을 위한 도구로 제약 프로그래밍을 도입하였다. 가중치가 부여된 N-Queens 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 통해 탐색 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

An Approach of Solving the Constrained Dynamic Programming - an Application to the Long-Term Car Rental Financing Problem

  • Park, Tae Joon;Kim, Hak-Jin;Kim, Jinhee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.29-43
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    • 2021
  • 본 연구에서 제약식프로그래밍을 이용하여 제약식 있는 동적계획법 모형을 푸는 한 방법을 제시한다. 현재 제약식 있는 동적계획법을 다루는 방법은 각 단계별 제약식들의 상태를 일반적인 동적계획법의 상태공간에 추가하여 마치 제약식이 없는 동적계획법 방식을 적용하는데 반해, 이 연구에서 제시하는 방식은 제약식의 상태가 제약식프로그래밍의 변수 도메인으로 표현되고 저장된다. 계산에 있어서도 일반적인 동적계획법의 벨만방정식의 해법과 함께 제약식을 다루기 위한 제약식프로그래밍의 확산-추론 방법을 사용하는 하이브리드 방식을 따른다. 이 두가지 방식의 비교를 위해 특별히 장기 자동차 렌탈 문제를 제시하고 이 문제의 단순화된 모형을 중심으로 다른 방식으로 해결하는 과정을 보고 그 장단점을 논한다.

제약식프로그래밍과 최적화를 이용한 하이브리드 솔버의 구현 (On Implementing a Hybrid Solver from Constraint Programming and Optimization)

  • 김학진
    • 경영정보학연구
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    • 제5권2호
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    • pp.203-217
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    • 2003
  • 제약식 프로그래밍과 최적화 솔버는 공통된 문제를 풀기 위한 해법으로서 서로 다른 영역에서 발전되어왔다. 특히 제약식 확산법과 선형 계획법은 두 영역의 주된 기법으로서 조합 최적화 문제를 푸는데 함께 사용될 수 있는 통합가능한 보완 기법들이다. 지금까지 이를 통합하기 위한 시도는 주로 한 기법을 다른 기법의 모형 틀안에 포함시키는 것이었다. 본 논문은 둘의 통합을 통한 잇점들은 충분히 사용하기 위해서는 모형 역시 통합될 필요가 있음과 그 모형 통합의 틀을 보이고 그 틀 안에서 어떻게 두 기법의 솔버의 수준으로 통합되어 새로운 혼합 솔버를 구축할 수 있는지를 보인다.

메타프로그래밍 제어를 통한 제약 중심의 코스 스케줄링에 관한 연구 (Constraint Directed Course Scheduling in Meta-Programming)

  • 정종진;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제1권1호
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    • pp.111-122
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    • 1995
  • 전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.

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컴퓨터 프로그래밍 실습을 위한 모바일 학습 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Mobile Learning System for Computer Programming Practice)

  • 최도영;정찬선;손진곤
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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    • pp.83-86
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    • 2006
  • 컴퓨터 프로그래밍 실습의 공간적, 시간적 제약 및 프로그램 구입과 관련한 경제적 제약을 극복하기 위해 인터넷 웹 환경에 기반을 둔 학습 시스템에 대한 연구가 지금까지 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 웹 기반 학습 시스템을 이동기기를 학습매체로 하는 모바일 학습 환경으로 확장 적용하였으며, 이를 통하여 장소와 시간에 더 독립적인 컴퓨터 프로그래밍 학습 환경을 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모바일 학습 시스템은 PDA를 이용하여 컴퓨터 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 설계되고 구현되었으며, 사용자의 PDA에 별도의 클라이언트 프로그램이 필요 없이 브라우저 상에서 바로 실행할 수 있도록 설계 및 구현하였다. 또한, 다양한 PDA 디스플레이 크기를 고려하여, 사전에 여러 규격의 디스플레이 템플릿을 보유하여, 사용자는 자신의 PDA 크기에 적합한 디스플레이를 선택할 수 있다.

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제약을 갖는 POMDP를 위한 점-기반 가치 반복 알고리즘 (Point-Based Value Iteration for Constrained POMDPs)

  • 김동호;이재송;김기응
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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    • pp.286-289
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    • 2011
  • 제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.

사전 과제를 활용한 프로그래밍 언어 교수 학습 모델 설계 (Design of Teaching-Learning Model for Programming Language Education using Advance Programming Assignment)

  • 김경아;안유정
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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    • pp.327-328
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    • 2016
  • 프로그래밍 교육은 프로그래밍에 필요한 지식 교육부분과 문제해결능력과 연관된 프로그래밍 전략을 교육하는 부분이 함께 필요하다. 프로그램 작성 기술을 교육하는 과정은 단순한 지식 습득과정이 아니므로 수업과정에서 학습자 스스로 문제해결능력을 배양할 수 있는 유도과정이 필요하다. 이러한 특성의 프로그래밍 수업의 대표적인 수업방식은 실습방식으로, 실제 수업에서 학습자들의 서로 다른 수준을 고려하면서 실습수업을 효과적으로 운영하기에는 수업시간에 대한 제약이 많이 발생한다. 본 연구에서는 프로그래밍 교육에서 사전 프로그래밍 과제를 활용하여 주어진 학점과 시간 안에서 실습 중심의 학습 효과를 높일 수 있는 교수 학습 모델을 제시한다. 이를 통해 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 제한된 실습수업 시간으로 인해 학습자 스스로가 문제해결능력을 배양할 수 있도록 유도하는 수업을 실시하는데 발생하는 어려움을 해결하여, 학습자가 문제해결능력을 향상시키고 좋은 프로그램 작성 기준에 적합한 프로그램 개발 능력을 배양하는 결과를 얻을 수 있었다.

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인공지능에서 정수 프로그래밍을 위한 제약조건 해결기의 구현

  • 오윤상;조근식
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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    • pp.159-165
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    • 1994
  • 실세계에서 발생하는 많은 문제들은 주어진 제약조건들을 만족하는 범위내에서 해를 찾는 제약만족문제(CSP)의 개념으로 설명될 수 있으며, 이러한 문제들의 해결을 위해 인공지능 및 OR 분야에서 활발한 연구가 계속 되어왔다. 본 연구는 대표적 논리언어인 prolog에서 유한이산 도메인 및 수치 제약조건의 해결을 위한 제약해결기에 대한 연구이다. 본 연구에서 구현된 제약해결기에서는 포워드체킹(FC)을 사용하여 조합적 문제를 효과적인 도메인 여과를 통해 탐색공간 및 탐색시간을 축소시키며, 또한 최적화 문제의 해결에 있어서도 그 문제에 주어진 목적함수와 FC의 장점을 조화 시킴으로써 최적해를 더욱 효과적으로 발견한다.

Scheme 프로그래밍 모바일 앱 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Scheme MobileProgramming Application)

  • 김동섭;송동수;우균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.60-63
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    • 2023
  • 프로그래밍 모바일 앱은 장소에의 제약성 해소와 장비의 경량화가 가능하다. 프로그래밍 실습을 위한 환경으로 PC나 서버 연결 온라인 환경 등이 주로 사용되나 모바일 앱은 거의 사용되지 않는다. 이 연구에서는 모바일 앱을 활용하여 프로그래밍할 수 있는 환경을 설계하고 구현한다. 프로그래밍 언어로는 LISP의 파생어인 Scheme을 사용하였다. Scheme 언어는 다중 패러다임 언어로서 프로그래밍 교육에서 다양한 관점으로 문제 해결 방식을 제공할 수 있다. 이를 통해 Scheme 언어에 대한 인터프리터를 서버리스 프로그래밍 앱으로 설계하고 구현하는 과정을 기술한다. 구현 결과에 대한 인터프리터 처리 성능 실험으로 재귀 함수로 피보나치 수열을 계산하였을 때 PC 수행 시간에 대한 모바일 버전 수행 시간 백분율 기하 평균은 0.96으로 모바일 환경에서도 일반 컴퓨터 환경에 버금가는 처리 성능을 얻음을 확인하였다.