• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.3
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• pp.246-254
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• 2007

Local search algorithms start from a certain candidate solution and probe its neighborhood to find ones with improved quality. This paper proposes a method of probabilistically filtering out bad-looking neighbors based on a simple low-cost preliminary evaluation heuristics. The probabilistic filtering enables us to save time wasted on fully evaluating those solutions that will eventually be trashed, and thus improves the search efficiency by allowing us to spend more time on examining better looking solutions. Experiments with two large-scaled real-world problems, which are a traffic signal control problem in traffic network and a load balancing problem in production scheduling, have shown that the proposed method finds better quality solutions, given the same amount of CPU time.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.8
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• pp.907-914
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• 2014

A heuristic search algorithm is proposed to plan a collision free path for robots in an indoor environment. The proposed algorithm is to find a collision free path in the gridded configuration space by proposed heuristic graph search algorithm. The proposed algorithm largely consists of two parts : tunnel searching and path searching in the tunnel. The tunnel searching algorithm finds a thicker path from start grid to goal grid in grid configuration space. The tunnel is constructed with large grid defined as a connected several minimum size grids in grid-based configuration space. The path searching algorithm then searches a path in the tunnel with minimum grids. The computational time of the proposed algorithm is less than the other graph search algorithm and we analysis the time complexity. To show the validity of the proposed algorithm, some numerical examples are illustrated for robot.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.18-21
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• 2003

한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 요약하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 객체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사 정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.541-543
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• 2003

한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 개체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.6
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• pp.485-491
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• 2013

Recently, with the proliferation of social network services, users and many companies hope that their information spread more faster. In order to study the information diffusion in the social networks, many algorithms such as greedy algorithm and heuristic algorithm have been proposed. However, the greedy algorithm is too complicated to use in real-life social network, and the heuristic algorithms have been studied under the uniform distribution of diffusion probability, which is different from the real social network property. In this paper, we propose an heuristic information diffusion maximization algorithm based on diffusion probability and node degree. For performance evaluation, we use real social network database, and it is verified that our proposed algorithm activates more active nodes than existing algorithms, which enables faster and wider information diffusion.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.1
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• pp.39-44
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• 2011

In this paper, we propose a method to improve the Firefly Algorithm(FA) introduced by Xin-She Yang, recently. We design and analyze the improved firefly algorithm based on the heuristic. We compare the FA with the Particle Swarm Optimization (PSO) which the problem domain is similar with the FA in terms of accuracy, algorithm convergence time, the motion of each particle. The compare experiments show that the accuracy of FA is not worse than PSO's, but the convergence time of FA is slower than PSO's. In this paper, we consider intuitive reasons of slow convergence time problem of FA, and propose the improved version of FA using a partial mutation heuristic based on the consideration. The experiments using benchmark functions show the accuracy and convergence time of the improved FA are better than them of PSO and original FA.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.9
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• pp.3304-3310
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• 2010

This study solves the decision making problems for TFT-LCD manufacturing supply chain with demand and price uncertainties by establishing robust production and distribution strategies. In order to control the decisions regarding production graded by quality, inventory level and distribution, this study develop scenario model based stochastic mixed integer linear programs (SMILPs) that consider demand and price uncertainties as well as realistic constraints such as capacities etc. The performance of the solution obtained from the SMILPs using robust algorithms will be evaluated through various scenarios.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.490-492
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• 2000

기존의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡 상황으로 발생하는 패킷 손실을 해결할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED는 동적으로 변화하는 인터넷 트래픽에 대하여 단지 큐 크기의 변화 정보를 얻어 혼잡 상황을 제어하기 때문에 성능에 있어는 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 MRED를 제안했다. MRED는 RED에 비하여 휴리스틱한 방법을 이용하여 폐기 확률 값을 계산하고, 이를 실험을 통하여 MRED의 성능을 검증하였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.1
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• pp.63-70
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• 2017

This paper considers the problem of combining multiple strategies for solving sleeping bandit problems with stochastic rewards and stochastic availability. It also proposes an algorithm, called sleepComb(${\Phi}$), the idea of which is to select an appropriate strategy for each time step based on ${\epsilon}_t$-probabilistic switching. ${\epsilon}_t$-probabilistic switching is used in a well-known parameter-based heuristic ${\epsilon}_t$-greedy strategy. The algorithm also converges to the "best" strategy properly defined on the sleeping bandit problem. In the experimental results, it is shown that sleepComb(${\Phi}$) has convergence, and it converges to the "best" strategy rapidly compared to other combining algorithms. Also, we can see that it chooses the "best" strategy more frequently.

• 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.