• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.155-159
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• 1999

자율무인잠수정(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)이 해저 속에서 주어진 임무(mission)를 수행하는데 있어 가장 먼저 선행되어야 하는 것은 목표점(Goal Position)까지 안전하고 빠르게 항행할 수 있는 자율항행시스템(Autonomous Navigation System) 관련 기술의 개발이다. 이러한 시스템은 IPMS(Integrated Platform Management System)를 기반으로 하여 자율무인잠수정에 자율성을 부여하는 항행전문가시스템(Navigation Expert System)이 결합된 구조이다. 본 논문에서는 IPMS 에 기반한 자율항행시스템의 개념적 구조를 설계하고 항행전문가시스템의 추론방법으로 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 평가함수를 이용한 항행 휴리스틱탐색(navigation heuristic search) 기법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.617-620
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• 2006

본 연구에서는 효율적 포트폴리오의 선택을 주어진 수준의 기대수익률을 달성하면서 위험을 최소화하는 것으로 정의한다. 이를 위해서는 주식시장에 자산을 투자하고자 하는 투자자가 기대수익률과 위험간의 이상적인 절충을 고려해야 한다. 이 때 사용되는 포트폴리오 최적화 모형은 그 대상이 되는 주식의 종류가 많아지면 최적해를 구하는 것이 쉽지 않다. 그러므로 실제크기의 문제를 짧은 시간에 풀 수 있는 휴리스틱 알고리듬이 필요하다. 본 연구에서는 실제 주식시장과 관련된 특성을 제약으로 하고 평균 회수율 이하의 절대편하의 평균을 위험함수로 사용하는 포트폴리오 최적화 모형을 분석하고 현실적인 크기의 문제에 대해서 효율적인 해를 도출할 수 있는 해법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.661-663
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• 1999

복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)은 염기서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 방법은 대부분의 경우에 있어 최적의 염기서열 정렬 결과를 제공할 수 있다. 그러나 그것이 사용하는 갭 비용함수 때문에 특별한 경우에 최적의 염기서열 정렬을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 다이나믹 프로그래밍에 의해 획득된 염기서열을 개선하기 위한 휴리스틱 방법을 제안한 후, 실제 단백질 데이터를 가지고 성능 분석을 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.8
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• pp.657-665
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• 2011

This study deals with an integrated problem for deciding sequencing and storage location of export containers together at its receiving operation in the container terminal with a perpendicular layout. The preferred storage location of an export container varies with the priority of the corresponding loading operation and the waiting time of an external truck depends on its storage time. This paper proposes the mixed integer programming model considering the expected arrival time and expected finish time of an external truck and the preferred storage location for its loading operation. And we suggest the heuristic algorithm based on a simulated annealing algorithm for real world adaption. We compare the heuristic algorithm with the optimum model in terms of the computation times and total cost and the performance of the heuristic algorithm is analyzed through a numerical experiment.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.2
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• pp.39-46
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• 2021

To analyze and defend malware codes, reverse engineering is used as identify function location information. However, the stripped binary is not easy to find information such as function location because function symbol information is removed. To solve this problem, there are various binary analysis tools such as BAP and BitBlaze IDA Pro, but they are based on heuristics method, so they do not perform well in general. In this paper, we propose a technique to extract function information using LSTM-based models by applying algorithms of N-byte method that is extracted binaries corresponding to reverse assembling instruments in a recursive descent method. Through experiments, the proposed techniques were superior to the existing techniques in terms of time and accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.350-350
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• 2023

SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.2
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• pp.195-205
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• 2002

Crew scheduling is the problem of pairing crews with each of the vehicles in operation during a certain period of time. A typical procedure of crew schedule optimization consists of enumerating all possible pairings and then selecting the subset which can cover all the operating vehicles, with the goal of minimizing the number of pairings in the subset. The linear programming approach popularly adopted for optimal selection of pairings, however, is not applicable when the objective function cannot be expressed in a linear form. This paper proposes a method of integrating integer programming and heuristic search to solve difficult crew scheduling problems in which the objective function cannot be expressed in linear form and at the same time the number of crews available is limited. The role of heuristic search is to improve the incomplete solution generated by integer programming through iterative repair. Experimental results show that our method outperforms human experts in terms of both solution quality and execution time when applied to real world crew scheduling Problems which can hardly be solved by traditional methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.197-205
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• 2013

In this study, we developed a program of optimizing stand-level carbon stock using a stand-level yield model and the Simulated Annealing (SA) heuristic method to derive a optimized forest treatment solution. The SA is one of the heuristic algorithms that can provide a desirable management solution when dealing with various management purposes. The SA heuristic algorithm applied 'thermal equilibrium test', a thresholds approach to solve the phenomenon that does not find an optimum solution and stays at a local optimum value during the process. We conducted a sensitivity test for the temperature reduction rate, the major parameter of the thermal equilibrium test, to analyze its influence on the objective function value and the total iteration of the optimization process. Using the developed program, three scenarios were compared: a common treatment in forestry (baseline), the optimized solution of maximizing the amount of harvest(alternative 1), and the optimized solution of maximizing the amount of carbon stocks(alternative 2). As the results, we found that the alternative 1 showed provide acceptable solutions for the objectives. From the sensitivity test, we found that the objective function value and the total iteration of the process can be significantly influenced by the temperature reduction rate. The developed program will be practically used for optimizing stand-level carbon stock and developing optimized treatment solutions.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.6
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• pp.78-84
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• 1998

In this paper, a fuzzy traffic controller using genetic algorithms is presented. Conventional fuzzy traffic controllers use membership functions generated by humans. However, this approach does not guarantee the optimal solution to design the fuzzy controller. Genetic algorithm is a good problem solving method requiring domain-specific knowledge that is often heuristic. To find fuzzy membership functions showing good performance, a fitness function must be defined. However it's not easy in traffic control to define such a function as a numeric expression. Thus, we use simulation approach, namely, the fitness value of a solution is determined by use of a performance measure that is obtained by traffic simulator. The proposed method outperforms the conventional fuzzy controllers.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.3
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• pp.191-198
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• 2014

This paper proposes a simple linear function approximation method to solve an economic load dispatch problem with complex non-smooth generating cost function. This algorithm approximates a non-smooth power cost function to a linear approximate function and subsequently shuts down a generator with the highest operating cost and reduces the power of generator with more generating cost in order to balance the generating power and demands. When applied to the most prevalent benchmark economic load dispatch cases, the proposed algorithm is found to dramatically reduce the power cost than does heuristic algorithm. Moreover, it has successfully obtained results similar to those obtained through a quadratic approximate function method.