• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.123-128
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• 2002

본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수를 갖는 퍼지 교통 제어기가 교차로 관리를 위해 제시된다. 일반적인 퍼지 교통 제어기들은 사람에 의해 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수들을 사용한다. 그러나 이 방식은 퍼지 제어 시스템을 설계하는데 최적의 해를 보장하지 못한다. 유전 알고리즘은 문제 영역에 관한 휴리스틱한 지식을 쉽게 획득하기 어려운 경우에 최적해를 구하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 퍼지 교통 제어기들의 근사 최적 규칙과 멤버쉽 함수를 자동으로 결정하는데 유전 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법의 효과는 교차로망 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.57-60
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• 2000

본 논문은 전송되는 멀티캐스트 트래픽에 의해 아크별로 발생하는 전송비용의 합을 최소화하는 멀티캐스트 경로 설정 알고리즘을 제시한다. 비용함수는 콘벡스 형태이고 멀티캐스팅이 요구되는 트래픽은 분할 전송이 가능하다고 가정한다. 가정에 의해 분할되는 트래픽은 여러 개의 다른 멀티캐스트 트리경로 상으로 전송이 가능하며 총 전송비용도 줄일 수 있다. 트래픽의 분할전송이 가능하여도 만일 비용함수가 선형이면 이는 Steiner 문제가 된다. 본 연구는 단일 멀티캐스트 트래픽 수요형태만을 고려한 본 연구자들의 수행연구［1］에 대한 계속연구로서 복수개의 멀티캐스트 트래픽 수요형태를 고려한다. 또한 본 연구의 결과에서 얻는 많은 멀티캐스트 트리 경로들 중 전송비용을 최소화하도록 하면서 제한된 k개의 트리 경로들을 선택하는 휴리스틱 방법을 소개한다. 본 연구는 ATM 망의 멀티캐스트 트래픽을 위한 가상경로 설계 또는 인터넷 환경의 다양한 멀티캐스트 트래픽을 위한 경로설정 등에 적용될 수 있다. 임의의 적용 망에 대한 결과를 포함한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권3호
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• pp.367-376
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• 2003

본 연구는 로컬 네트워크의 토폴로지를 설계하거나 루트 노드로부터 여러 개의 통신 경로를 구하는 데 사용될 수 있는 DCMST(Delay constrained Capacitated Minimum Spanning Tree) 문제를 다룬다. 기존의 CMST 문제는 루트 노드의 한 포트가 담당하는 트래픽의 용량에만 제한이 있는 데 비해 DCMST 문제에는 네트워크 평균 지연 시간의 제약 조건이 추가된다. 이 문제는 종단 노드의 트래픽 요구량과 네트워크의 평균 지연 시간을 만족시키는 스패닝 트리의 집합을 구하는 것으로 목적 함수는 전체 링크 비용을 최소로 하는 것이다. 본 연구에서는 트레이드-오프에 기준한 노드 교환 알고리즘과 노드 이동 알고리즘 그리고 평균 지연 알고리즘으로 구성되는 2 단계 휴리스틱을 제시한다. 실제 계산 경험과 성능 분석을 통해 제안한 알고리즘이 평균 지연을 고려한 기존의 CMST 알고리즘보다 비용 측면에 있어 더 우수한 해를 생성할 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1550-1556
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• 1997

본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.1-9
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• 1997

본 논푼에서는 경수로 원자력 발전소의 사용 후 핵연료를 중수로의 핵연료로 재사용하기 위해 사용 후 경수로 핵연료의 최적 조합을 찾는데 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용하여 해결해 보고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 사용 후 경수로 핵연료에는 중수로에서 사용할 수 있는 유용한 원자들을 많이 포함하고 있지만 핵연료 봉마다 그 함량이 다양하고, 중수로 연료가 되기 위한 제약 조건 때문에 최적 조합 전략이 펼요하다. 사용후 핵연료의 조합 문제는 알고리즘 분야에서 대표적인 조합 최적화 문제인 0/1 Knapsack문제와 같이 Non-Polynomial (NP) Complete문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해셔는 고전적언 전화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하되 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법이 있으나 이것은 탐색의 효율면에셔 좋지 않다. 따라서 본 연구에서는 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 경수로 핵연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가 하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.39-44
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• 2011

본 논문에서는 최근 Xin-She Yang에 의해 소개된 반딧불이 알고리즘(FA)에 휴리스틱을 적용하여 개선하는 방안을 제안한다. 또한 이를 위하여 기존의 FA를 이와 유사한 문제영역의 알고리즘인 Particle Swarm Optimization(PSO)와 정확도 측면, 수렴 시간 측면, 각 입자의 움직임 측면에서 비교 분석한다. 비교 실험 결과, FA의 정확도는 PSO보다 나쁘지 않았지만, 수렴 속도는 느린 것으로 나타났다. 본 논문은 이에 대한 직관적인 원인을 고찰하고, 이를 극복하기 위해, 기존의 FA에 부분 돌연변이 휴리스틱을 적용하여 개선된 FA(Improved FA)를 제안한다. 벤치마크 함수들을 최적화 하는 비교 실험 결과, 개선된 FA가 PSO와 기존의 FA보다 정확도와 수렴속도 측면에서 우수함을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.401-406
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• 2011

복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8C호
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• pp.729-740
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• 2002

본 논문에서는 광 인터넷 망의 가상망 재구성을 위하여 최적의 망 재구성 정책을 고려한 보상-비용 함수를 최대화하는 다단계 결정 문제로 정의 하였다. 그리고 트래픽 요구사항을 만족하기 위해서 노드 교환 기법에 근거한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 예측 기법을 사용하여 휴리스틱 알고리즘에 의해 발생하는 근사 문제를 해결 하고, 이를 바탕으로 트래픽 예측 다단계 재구성 정책을 제안하였다. 실험결과 다단계 재구성 정책은 물리적 자원이 제한된 환경에서 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.335-345
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• 2005

개인화된 마케팅에서 고객 만족과 마케팅 효율을 최대화하는 것은 중요하다. 개인화된 캠페인이 수행됨에 따라 여러 캠페인이 동시에 수행되곤 한다. 이 논문에서 우리는 동시에 여러 개인화된 캠페인을 수행할 때 발생하는 중복 추천 문제를 제기한다. 이는 특정 고객에게 상당히 많은 양의 캠페인이 쏟아지게 되는 문제를 말한다. 이 이슈를 해결하기 위한 다중캠페인 할당 문제를 모델링 한다. 그리고 이 문제의 해결 방법으로 동적계획법을 비롯한 여러 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 필드 데이타의 실험을 통해 제기된 문제 모델의 중요성과 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.