• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.751-756
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• 2003

개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권4호
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• pp.117-122
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• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제36권2호
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• pp.28-35
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• 2008

This study deals with an Excel-based scheduling system for a small and medium sized manufacturing factory without sufficient capability for managing full-scale information systems. The factory has the bottleneck with identical machines and unique batching characteristics. The scheduling problem is formulated as a variation of the parallel-machine scheduling system. It can be solved by a two-phase method: the first phase with an ant colony optimization (ACO) heuristic for order grouping and the second phase with a mixed integer programming (MIP) algorithm for scheduling groups on machines.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.207-213
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• 2021

Networks in Mobile ad hoc contain distribution and do not have a predefined structure which practically means that network modes can play the role of being clients or servers. The routing protocols used in mobile Ad-hoc networks (MANETs) are characterized by limited bandwidth, mobility, limited power supply, and routing protocols. Hybrid routing protocols solve the delay problem of reactive routing protocols and the routing overhead of proactive routing protocols. The Ant Colony Optimization (ACO) algorithm is used to solve other real-life problems such as the travelling salesman problem, capacity planning, and the vehicle routing challenge. Bio-inspired methods have probed lethal in helping to solve the problem domains in these networks. Hybrid routing protocols combine the distance vector routing protocol (DVRP) and the link-state routing protocol (LSRP) to solve the routing problem.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.555-556
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• 2023

본 논문에서는 제조/물류 기업 등 제품(물품) 이동 작업 시 효율적인 경로 제공을 위한 경로 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 업무지원 시스템(MES, ERP, WMS 등)이 구축되어있는 기업을 대상으로 공간정보와 업무지원 시스템에 저장되는 제품 데이터를 기준 정보로 하며, 다익스트라(Dijkstra), 개미 집단 알고리즘(Ant Colony Algorithm, ACO)등 경로 탐색 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 공간정보는 공장(현장)의 레이아웃(Layout)과 제품이 적재/출하되는 렉(Rack) 등의 위치 정보가 포함되고, 업무지원 시스템에서 제품의 현재 위치, 공정 상태, 등록 시간, 제품 크기 등을 사용한다. 제안하는 기법은 상기 기준 정보를 경로 탐색 알고리즘에 적용하여 적재/출하, 공정 이동, 보관 장소 변경 등 제품의 위치가 변경되는 경우에 경로를 최적화할 수 있는 기법을 제안한다. 제품 이동 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업으로 경로 최적화 기법을 제안함으로써, 인력 비용 감소와 향후 로봇 기반의 제품 이동 작업에도 적용하여 자동화된 작업효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권3호
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• pp.195-202
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• 2009

논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 뇌 자기공명 영상의 백질 및 회백질 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 확률적 조합 최적화에 적합한 알고리즘으로 알려진 개미 군집 최적화 알고리즘은 실제 개미들이 집에서 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성을 적용한 것이다. 논문에서 제안하는 방법은 개미가 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성처럼 영상에서 원하는 픽셀을 찾아갈 수 있다는 것이다. 원하는 픽셀을 찾은 개미들은 페로몬을 픽셀에 축적하게 되는데 이 페로몬은 이후에 지나가는 개미들이 다음 경로를 선택할 때 영향을 준다. 그리고 각각의 반복단계에서 상태전이 법칙에 따라 영상의 위치를 바꿔가면서 최종 목적지에 도달하게 되며, 마지막으로 페로몬 분포의 분석을 통해 영상에서 분할 된 결과를 얻는다. 제안한 알고리즘을 기존의 임계치 기반의 분할 알고리즘인 Otsu 방법, 메타휴리스틱 계열의 대표적인 방법인 유전자알고리즘, 퍼지방법, 원래의 개미 군집 최적화 알고리즘등과 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법이 뇌의 특정 영역을 더 정확하게 분할함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4B호
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• pp.346-353
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• 2011

무선 센서 & 액터 네트워크에서 긴 네트워크의 수명을 유지하면서 다양한 지연시간을 요구하는 응용 프로그램들을 동시에 서비스하는 라우팅 방법이 요구되고 있다. 하지만 트리 기반 라우팅에서 네트워크 수명과 패킷 전송시의 평균 홉 수는 상충관계가 있다는 사실이 알려져 있다. 본 논문은 상충관계에 있는 두 가지 목적을 최적화하는 라우팅 트리들의 파레토 집합을 찾고자 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘을 제시한다. 응용 프로그램이 요구하는 지연 시간에 따라 적절한 트리를 선택하여 라우팅에 사용할 수 있도록 함으로써 다양한 응용 프로그램의 요구 조건을 만족시킬 뿐 아니라 긴 네트워크의 수명을 보장한다. 그리고 모의실험을 통해 구해진 트리들이 대표적인 라우팅 트리인 최소신장트리 보다 파레토 최적에 근접한 트리들로 구성됨을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.2910-2925
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• 2017

Inadequate and inappropriate intake of food is known to cause various health issues and diseases. Due to lack of concise information about healthy diet, people have to rely on medicines instead of taking preventive measures in food intake. Due to diversity in food components and large number of dietary sources, it is challenging to perform real-time selection of diet patterns that must fulfill one's nutrition needs. Particularly, selection of proper diet is critical for patients suffering from various diseases. In this article, we highlight the issue of selection of proper diet that must fulfill patients' nutrition requirements. To address this issue, we present a cloud based food recommendation system, called Diet-Right, for dietary recommendations based on users' pathological reports. The model uses ant colony algorithm to generate optimal food list and recommends suitable foods according to the values of pathological reports. Diet-Right can play a vital role in controlling various diseases. The experimental results show that compared to single node execution, the convergence time of parallel execution on cloud is approximately 12 times lower. Moreover, adequate accuracy is attainable by increasing the number of ants.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.133-149
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• 2017

As cities face increasing problems such as aging, environmental pollution and growth limits, we have been trying to incorporate sustainability into urban planning and related policies. However, it is very difficult to generate a 'sustainable spatial plans' because there are trade-offs among environmental, society, and economic values. This is a kind of non-linear problem, and has limitations to be solved by existing qualitative expert knowledge. Many researches from abroad have used the meta heuristic optimization algorithms such as Genetic Algorithms(GAs), Simulated Annealing(SA), Ant Colony Optimization(ACO) and so on to synthesize competing values in spaces. GAs is the most frequently applied theory and have been known to produce 'good-enough plans' in a reasonable time. Therefore we collected the research on 'spatial optimization model based GAs' and analyzed in terms of 'study area', 'optimization objective', 'fitness function', and 'effectiveness/efficiency'. We expect the results of this study can suggest that 'what problems the spatial optimization model can be applied to' and 'linkage possibility with existing planning methodology'.

• 로봇학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.285-292
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• 2019

Path planning is an important problem to solve in robotics and there has been many related studies so far. In the previous research, we proposed the Heterogeneous-Ants-Based Path Planner (HAB-PP) for the global path planning of mobile robots. The conventional path planners using grid map had discrete state transitions that constrain the only movement of an agent to multiples of 45 degrees. The HAB-PP provided the smoother path using the heterogeneous ants unlike the conventional path planners based on Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. The planner, however, has the problem that the optimization of the path once found is fast but it takes a lot of time to find the first path to the goal point. Also, the HAB-PP often falls into a local optimum solution. To solve these problems, this paper proposes an improved ant-inspired path planner using the Rapidly-exploring Random Tree-star ($RRT^*$). The key ideas are to use $RRT^*$ as the characteristic of another heterogeneous ant and to share the information for the found path through the pheromone field. The comparative simulations with several scenarios verify the performance of the improved HAB-PP.