• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.371-374
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• 2007

본 논문에서는 고정 비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)에 대해 다룬다. 이는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 총 수송비용과 고정 비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수급처 간의 수송량을 결정하는 문제이다. 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그 중에서도 메타 휴리스틱을 이용한 해법들이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 메타 휴리스틱 방법들중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 제일 첫 관문은 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가이다. 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점 에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.248-251
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• 2007

본 논문에서 다루는 고정 비용을 고려 한 비 선형 수송문제 (Non-linear Transportation Problem)는 한 종류의 상품을 다수의 공급처 에 서 다수의 수요처로 수송 할 때, 총 수송비용 및 고정비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수요처간의 수송량을 결정하는 문제로 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그중에도 메타 휴리스틱이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이 메타휴리스틱 방법들 중에 가장 주목받고 있는 유전 알고리즘을 이용하여 비선형 수송문제에 대한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나가 어떻게 해를 유전자 표현으로 나타낼 것인가 인데 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송 문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.3
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• pp.401-406
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• 2011

In order to solve a complex optimization problem more efficiently than traditional approaches, various meta-heuristic algorithms such as genetic algorithm, ant-colony algorithm, and harmony search algorithm have been extensively researched. Compared with other meta-heuristic algorithm, harmony search algorithm shows a better result to resolve the complex optimization issues. Harmony search algorithm is inspired by the improvision process of musician for most suitable harmony. In general, the performance of harmony search algorithm is determined by the value of harmony memory considering rate, and pitch adjust rate. In this paper, modified harmony search algorithm is proposed in order to derive best harmony. If the optimal solution of a specific problem can not be found for a certain period of time, a part of original harmony memory is updated as the selected suitable harmonies. Experimental results using test function demonstrate that the updated harmony memory can induce the approximation of reliable optimal solution in the short iteration, because of a few change of fitness.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.540-548
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• 2012

The Weapon Target Allocation(WTA) problem is the NP-Complete problem. The WTA problem is that the threatful air targets are assigned by weapon of allies for killing the targets. A good solution of NP-complete problem is heuristic algorithms. Genetic algorithms are commonly used heuristic for global optimization, and it is good solution on the diverse problem domain. But there has been very little research done on the generation of their initial population. The initialization of population is one of the GA step, and it decide to initial value of individuals. In this paper, we propose to the population initialization method to improve a Genetic Algorithm. When it initializes population, the proposed algorithm reflects the characteristics of the WTA problem domain, and inherits the dominant gene. In addition, the search space widely spread in the problem space to find efficiently the good quality solution. In this paper, the proposed algorithm to verify performance examine that an analysis of various properties and the experimental results by analyzing the performance compare to other algorithms. The proposed algorithm compared to the other initialization methods and a general genetic algorithm. As a result, the proposed algorithm showed better performance in WTA problem than the other algorithms. In particular, the proposed algorithm is a good way to apply to the variety of situation WTA problem domain, because the proposed algorithm can be applied flexibly to WTA problem by the adjustment of RMI.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.2 no.1
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• pp.61-67
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• 1998

In this paper, we have described the Ramp Activity Coordination Expert System (RACES) which can solve aircraft parking problems. RACES includes a knowledge-based scheduling problem which assigns every daily arriving and departing flight to the gates and remote spots with the domain specific knowledge and heuristics acquired from human experts. RACES processes complex scheduling problem such as dynamic inter-relations among the characteristics of remote spots/gates and aircraft with various other constraints, for example, custome and ground handling factors at an airport. By user-driven modeling for end users and knowledge-driven near optimal scheduling acquired from human experts, RACES can produce parking schedules of aircraft in about 20 seconds for about 400 daily flights, whereas it normally takes about 4 to 5 hours by human experts. Scheduling results in the form of Gantt charts produced by the RACES are also accepted by the domain experts. RACES is also designed to deal with the partial adjustment of the schedule when unexpected events occur. After daily scheduling is completed, the messages for aircraft changes and delay messages are reflected and updated into the schedule according to the knowledge of the domain experts. By analyzing the knowledge model of the domain expert, the reactive scheduling steps are effectively represented as rules and the scenarios of the Graphic User Interfaces (GUI) are designed. Since the modification of the aircraft dispositions such as aircraft changes and cancellations of flights are reflected to the current schedule, the modification should be notified to RACES from the mainframe for the reactive scheduling. The adjustments of the schedule are made semi-automatically by RACES since there are many irregularities in dealing with the partial rescheduling.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.783-786
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• 2008

외판원문제(Traveling Salesman problem: TSP)는 전형적인 조합최적화 문제로 위치하는 n개의 모든 지점을 오직 한번씩만 방문하는 순회경로를 결정하는 과정에서 순회비용 또는 순회거리를 최소화한다. 따라서 본 논문에서는 종래의 NP-hard문제로 널리 알려진 TSP를 해결하기 위해서 메타 휴리스틱기법 중에서 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용한다. 마지막으로, 유전 알고리즘을 이용해 외판원문제에 적합한 성능을 보이는 유전 연산자를 찾아내기 위해 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 평가를 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.923-927
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• 2010

본 연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들 이외에 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 이들 모형들의 효율적 솔루션을 위해 제안한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.311-314
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• 2011

이 논문은 2011 TORSC 자동차 경주에 대한 인공지능적 접근방법을 나타내었다. 사람이 자동차 경주를 준비 할 때에는 여러 종류의 경기장, 트랙, 조건에서 연습하고 여기서 익힌 경험과 지식을 통해 실제 새로운 경기장에서 경주를 하게 된다. 본 연구에서는 이러한 학습과 적용의 단계를 두 단계의 학습으로 수행하였다. 특히 경주 조건인 트랙에 대한 경기 연습 즉, 기계 학습을 위해 트랙을 간단한 수치 자료로 구조화하고, 실시간 트랙 정보 구축으로 트랙의 형태를 파악하여 주행하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 센서를 각 상황에 맞도록 구조화하여 고수준 센서화하는 방법으로 트랙 정보를 기록하였으며, 직관적인 효과 조정과 파악을 위해 휴리스틱을 적용하였다. 이러한 연구는 경쟁력 있는 스마트 자동차에 필요한 소프트웨어 모듈에 의미있는 한 부분이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.457-462
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• 2007

시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1078-1079
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• 2023

해양 분야에서의 정보기술 발전으로 선박 자율운항의 중요성이 증대되고 있다. 이에 선박 자율운항기술의 핵심인 경로 계획에는 그리드 기반 알고리즘이 주목을 받고 있다. 본 논문은 D* Lite 알고리즘을 선박자율운항에 적합하게 조정한 D* Opt 알고리즘을 소개하며, 기존 알고리즘과의 경로 비용 및 생성 시간을 비교 분석하여 성능을 확인한다. 이를 통해서 D* Opt 알고리즘이 선박 자율 운항경로 핵심기술로 응용 가능성과 기대효과를 제시한다.