• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.129-138
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• 2006

지금까지 maximal covering문제를 해결하기 위해 다양한 기법들이 적용되어 왔다. 타부 탐색 역시 그 중의 하나이다. 그러나 기존 연구에서는 타부 탐색을 비롯한 언덕오르기 탐색이나 시뮬레이티드 어닐링과 같은 이웃해 탐색 기법들에 대한 종합적인 분석과 성능 향상을 위한 노력이 부족하였다. 본 논문에서는 다양한 실험과 분석을 통해 이웃해 탐색 기법들의 성능을 향상시키기 위한 방안을 소개한다. 기본적으로 모든 이웃해 탐색 기법들은 k-exchange 이웃해 생성 방법을 사용하고 있으며 다양한 파라미터 설정에 따라 각 기법의 성능이 어떻게 달라지는가를 분석하였다. 실험 결과 단순 언덕오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링이 다른 기법들에 비해 훨씬 우수한 탐색 성능을 보였으며, 일반적인 경우와는 달리 단순 언덕오르기 탐색이 시뮬레이티드 어닐링과 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.502-509
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• 2002

Maximal Covering 문제(MCP)란 행렬 상에서 n개의 열(column) 중 p개를 선택하여 m개의 행(row)중 최대한 많은 행을 cover하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 MCP를 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)으로 해결하기 위해 문제에 적합하게 설계된 교차 연산자(crossover operator)와 비발현 유전인잔(unexpressed gene)를 가진 새로운 염색체 구조를 제시한다. 해결하고자 하는 대상 MCP의 규모가 매우 큰 경우 전통적인 임의교차(random crossover) 방법으로는 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 따라서 본 연구에서는 그리디 교차(greedy crossover) 방법을 제시하여 문제를 해결한다. 그러나 이러한 그리디 교차를 사용하더라도 조기 수렴 등의 문제로 인해 타부 탐색 등의 이웃해 탐색 방법에 비해 그리 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 본 논문은 이러한 조기 수렴 문제를 해결하고 다른 이웃에 탐색 방법보다 더 좋은 결과를 얻기 위해 비발현 유전인자(unexpressed gene)를 가진 염색체를 도입하여 해결함을 특징으로 한다. 비발현 유전인자는 교차 과정에서 자식 염색체의 유전인자로 전달되지 않은 정보 중 나중에라도 유용할 가능성이 보이는 정보를 보존하는 역할을 하여 조기 수렴 문제를 해결하는데 도움을 주어 보다 나은 결과를 얻을 수 있게 해준다. 대규모 MCP를 해결하는 실험에서 새로운 비발현 유전인자를 적용한 유전 알고리즘이 기존의 유전 알고리즘뿐만 아니라 다른 탐색 기법에 비해 더욱 좋은 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 경영과학
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• 제26권1호
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• pp.197-208
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• 2009

In this paper, we study stochastic maximal covering location problem considering floating population. Traditional maximal covering location problem assumed that number of populations at demand point is already known and fixed. In this manner, someone who try to solve real world maximal covering location problem must consider administrative population as a population at demand point. But, after observing floating population, appliance of population in steady-state is more reasonable. In this paper, we suggest revised numerical model of maximal covering location problem. We suggest heuristic methodology to solve large scale problem by using genetic algorithm.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.570-576
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• 2004

열의 수가 수십만에 이르는 대규모 maximal covering 문제(MCP)를 유전 알고리즘을 통해 해결하는 것에는 한계가 있다. 본 논문에서는 대규모 MCP를 유전알고리즘이 효율적으로 풀 수 있도록 하기 위해 특별히 고안된 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 소개한다. 또한, 본 연구에서는 비발현 유전자를 사용하는 새로운 유전 알고리즘을 제시한다. 비발현 유전자는 유전 연산 과정에서 상실될 정보 중 이후의 세대에서 유용할 가능성이 있는 정보를 자손에게 전달하기 위해 보존하는 역할만 할 뿐, 발현되지 않음으로 인해 해의 평가 시에는 반영되지 않는 유전자이다. 비발현 유전자를 사용하는 유전 알고리즘은 집단의 다양성을 유지하는데 유리하여 대규모 MCP를 해결하는데 있어서 보다 효율적으로 탐색을 수행할 수 있다. 현장의 대규모 MCP 데이타로 실험한 결과 비발현 유전자를 가진 유전 알고리즘이 이웃해 탐색 알고리즘인 타부 탐색보다 훨씬 우수한 탐색 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제31권4호
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• pp.139-155
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• 2006

The facility location problem of this paper is distinguished from the maximal covering location problem and the flxed-charge facility location problem. We propose the maximal profiting location problem (MPLP) that is the facility location problem maximizing profit with multi-product. We apply to the simulated annealing algorithm, the stochastic evolution algorithm and the accelerated simulated annealing algorithm to solve this problem. Through a scale-down and extension experiment, the MPLP was validated and all the three algorithm enable the near optimal solution to produce. As the computational complexity is increased, it is shown that the simulated annealing algorithm' is able to find the best solution than the other two algorithms in a relatively short computational time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.27-35
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• 2009

정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.2-8
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• 1967

불완전하게 규제된 순서회로의 내부상태를 간단화하는 방법을 논하였다. 본논문의 간단화절차는 원흐름표의 내부상태를 피복하는 최대병립유집합을 거점으로 하여 세 규칙을 적용하여 직접 극소피복을 얻는 것이다. P.I.표나 C.C표에 의한 간단화방법은 이를 채택하지 않았다. 본논문에서는 몇가지 문제에 대하여 간단화방법을 적용할 수 있는 것으로 믿는 바이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권1호
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• pp.35-42
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• 2009

이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제2권1호
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• pp.153-159
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• 2002

재해는 인간의 생명과 재산을 안전하게 보호하기 위해서 발생을 사전에 예방하고, 불가피하게 발생하였을 경우 그 경제적, 사회적, 정신적 손해를 최소화하여야 하는 모든 현상을 의미한다. 본 연구는 인위재해중 교통사고 다음으로 발생빈도가 높은 화재를 연구의 대상으로, 서울시를 연구대상지역으로 하여 서울시 주민들이 가장 최적의 소방서비스를 받을 수 있는 소방서 입지를 분석하였다. 연구의 방법으로는 최적화분석기법의 일종인 "최대수용입지문제"를 주요 연구방법으로 적용하였으며 지리정보시스템을 적용하여 현행 소방서와 화재발생의 입지적 분포를 관찰하였다. 연구의 결과로 현행 서울시 소방서 및 소방파출소의 입지는 개선의 여지가 있으며 보다 신속한 소방서비스를 받기 위해 소방차 출동지역에 대한 일부 조정이 필요할 것으로 분석되었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.159-168
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• 2022

지방자치단체는 생활SOC의 불균형을 해소하려는 노력을 추진되어야 하며, 생활SOC의 입지 현황, 최적입지 등에 관한 공간정보를 구축해야 한다. 이 연구는 생활SOC 관련 연구수요를 고려하여, 생활SOC의 접근성, 형평성, 그리고 최적입지를 분석하였다. 분석 시설은 생활거점시설로서, 공공도서관, 근린공원, 생활문화센터, 국공립어린이집으로 구성하였다. 분석지역은 경기도 수원시이며, 분석의 기준연도는 2020년이다. 접근성은 세생활권(200m×200m)에서 인구 1인당 접근성을 산출하였다. 형평성은 지니계수를 활용하여 동 간 접근성의 지역 간 격차를 확인하였다. 최적입지는 최대 커버링 입지문제를 활용하여 탐색하였다. 분석 결과, 국공립어린이집을 제외한 시설의 공간적 접근성은 지역 간 커다란 차이를 드러냈다. 접근성이 우수한 지역도 시설에 따라 커다란 편차를 보였다. 생활SOC의 지역 간 격차는 생활문화센터가 가장 컸으며, 뒤를 이어, 근린공원, 국공립어린이집, 공공도서관 순으로 나타났다. 공공도서관, 근린공원, 생활문화센터의 최적입지는 원도심에 집중적으로 분포하였으나, 국공립어린이집의 최적입지는 수원시 전역에서 나타났다. 이 연구의 결과는 추후 지방자치단체에서 생활SOC 공급계획을 수립함에 있어 핵심적인 계획내용이다. 따라서 후속연구는 이 연구의 분석구조와 결과를 유용하게 활용 가능할 것으로 기대한다.