• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권9호
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• pp.533-539
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• 2003

Reinforcement learning (RL) has been widely used as a learning mechanism of an artificial life system. However, RL usually suffers from slow convergence to the optimum state-action sequence or a sequence of stimulus-response (SR) behaviors, and may not correctly work in non-Markov processes. In this paper, first, to cope with slow-convergence problem, if some state-action pairs are considered as disturbance for optimum sequence, then they no to be eliminated in long-term memory (LTM), where such disturbances are found by a shortest path-finding algorithm. This process is shown to let the system get an enhanced learning speed. Second, to partly solve a non-Markov problem, if a stimulus is frequently met in a searching-process, then the stimulus will be classified as a sequential percept for a non-Markov hidden state. And thus, a correct behavior for a non-Markov hidden state can be learned as in a Markov environment. To show the validity of our proposed learning technologies, several simulation result j will be illustrated.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제18권2호
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• pp.167-180
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• 1992

This paper considers a two-location production and inventory model for a single product which can be produced and demanded at each of two locations. Demands during a finite number of discrete time periods are known and must be satisfied by production, inventory or transshipment. We consider the change of production capacity. The costs to be incurred are restricted to production, inventory and transshipment costs, and all cost functions we assumed to be concave. The objective is to minimize the total cost of production, inventory and transshipment. The model is formulated as a shortest path problem for an acyclic network from which properties associated with optimal solutions are derived. Using these properties. we develop a dynamic programming algorithm that finds optimal solutions for problems.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.62-68
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• 1983

본 논문에서는, 처리 능력이 다른 두 개의 프로세서에 태스크를 최적으로 할당하기 위해, 동적인 재배치를 고려할 수 있는 의사 쌍대 그래프 모델을 제안한다. 전체 처리 비용을 최소화하기 위하여 태스크를 구성하고 있는 모델들을 두 프로세서에 최적 할당하는데, 이 그래프강에 복잡도가 0(n2)인 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 해결할 수 있음을 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제18권1호
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• pp.41-53
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• 2011

The rapid development and widespread application of Internet has provided a platform for people to participate and discuss social hotspot events. In the meantime, social events may be spread throughout the Internet more quickly and widely than they did ever before, and possibly lead to serious social problems due to opinion violence or seditious rumour. This paper analyzed the Internet spread of social events, and presented a five-stage model to describe the evolution process of that spread. Furthermore, the improved IBF algorithm was applied to extract a pruned connected graph aiming to find the key nodes and the shortest spread path for the control of that spread. After analyzing the different factors that may cause the netizens' attention, this paper concluded BBS type, the visit quantity and the opinion leader are key factors which affect the Internet spread. Based on those researches, a life-cycle emergency management methodology and the related strategies were proposed for the achievement of healthy spreading environment on Internet.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.65-73
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• 2004

이동 IP 망에서 이동 IP의 삼각 라우팅 문제를 해결한 최적경로 IP 라우팅 기법은 이동 IPv6망에서의 이동성을 지원하는 기본 동작으로 되어있다. 본 논문에서는 이동 IP망의 최적 경로 기법을 ATM망에서의 NHRP를 이용한 단거리 터널설정 기법을 적용하여 그 성능을 평가하였다. 종단간 패킷 전달지연 시간 측면에서 기존 IP 라우팅 기법과 최적경로에서의 단거리 터널링 기법을 상호 비교하기 위하여 수학적 분석 및 모의실험을 수행하였다. 최적 경로의 단거리 터널링 기법은 기존 IP 라우팅 방식보다 초기 데이터의 경우 종단간 전달 지연시간이 클 수 있으나 이후 패킷부터는 종단간 데이터 전달 지연시간이 대폭 개선됨을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.243-253
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• 2019

행성 탐사의 첫 번째 단계는 일반적으로 자율적 탐사선을 사용하여 수행된다. 이 탐사선은 자신의 길을 찾고 행성표면에 대한 실험을 수행 할 수 있다. 이 논문에서는 각 에이전트의 지식과 노력을 공유하기 위해 블랙보드 시스템을 효과적으로 활용하는 다중 에이전트 시스템을 제안한다. 에이전트는 BDI (Belief Desire Intension) 모델의 조합으로 반응 모델을 사용하고 최단 거리를 계산하고 행성 표면에서 이동 경로를 계산하는 경로 찾기 알고리즘을 사용한다. 이 접근법은 짧은 시간 내에 주어진 지형에서 표면 탐사를 수행 할 수 있다. 블랙보드에 수집 된 정보는 상세한 표면 토양 변화 결과를 산출하는데 사용된다. 이 연구에서 제안된 다중 에이전트 시스템에 의한 탐사는 다양한 지형 크기별로 잘 수행되는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.76-87
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• 2014

오늘날 ICT 네트워크에서 에너지 소모는 전체 에너지 소모의 10% 내외로, 가까운 미래에 에너지가 현저하게 증가 할 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 품질을 보장하면서 에너지 절감이 가능한 방법을 검토한다. IP 네트워크에서 처리하는 총 트래픽 량이 일정 값 이하가 될 때, 네트워크 내의 특정 링크를 sleep 상태로 하여, 링크 양단의 NIC(Network Interface Card)에서 소모되는 에너지를 절감시키는 방안이다. 본 논문에서는 sleep 상태로 둘 링크를 최대한 도출하고, 이로 인한 노드의 경로(SPT: Shortest Path Tree)변경이 최소화되도록 한다. 우선 target 링크를 선정하고, 선정된 target 링크가 sleep 상태로 두는 것이 가능한지를 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안에 의해 결정하는 방법을 제안한다. 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안에서, 시뮬레이션을 통해 min_used traffic 및 min_path의 입력 유형의 특성을 평가한다. Min_used traffic 입력을 이용한 heuristic 방식이 min_path 입력 방식에 비해 링크 절약 효율은 대체적으로 5% 정도 우수하지만, 각 노드의 SPT의 길이는 반대로 평균 약 0.2홉 정도 증가하고 있다. 그러나 이 두 방식은 random 입력 방식에 비해 링크 절약 효율과 SPT 경로 감소 면에서 상당히 우수하다. 또한 본 알고리즘 수행 중 링크 freezing 방법에 따라 링크 절약 효율이 최대 80% 정도 향상되므로 에너지 절감 효과가 크다. 따라서 본 논문에서 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안을 적용하여 네트워크 품질 유지하면서 에너지를 절약 할 수 있음을 확인 한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.117-127
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• 2012

본 연구는 실내 GIS 모델을 구축하기 위한 위상학적 모델이 객체의 기하학적 특징을 반영할 필요성에 의해, 기하적 정보를 갖는 위상학적 모델인 기하 네트워크 모델을 자동 구축하는 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 한다. GNM의 요소 중 기하 정보를 갖는 요소를 자동 추출하기 위한 중심 알고리즘으로서 직선 중심축 추출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 SMAT 알고리즘은 기존의 S-MAT 알고리즘을 활용하여 일반화되었고, 해당되는 객체의 범위를 단순 폴리곤에서 내부 폐색 구역을 갖는 폴리곤으로 확장하였다. 자동 구축된 GNM은 타 시스템에서의 활용 및 용이한 접근을 위해 최종적으로 .csv 파일로 출력된다. GNM 자동 추출 알고리즘은 최단 경로 탐색, 위급 상황 발생 시 대피로 안내, 상황에 따른 차별적 분석 등 다양한 경우에 효율적으로 활용될 수 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.315-327
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• 2001

This paper considers the problem of operation sequencing in nonlinear process planning, which is the problem of selecting and sequencing operations required to produce a part with the objective of minimizing the sum of operation processing costs and machine, setup and tool change costs. Main constraints are the precedence relations among operations. The problem can be decomposed into two subproblems: operation selection and operation sequencing. We suggest four simulated annealing algorithms, which solve the two subproblems iteratively until a good solution is obtained. Here, the operation selection problem can be solved using a shortest path algorithm. Application of the algorithms is illustrated using an example. Also, to show the performances of the suggested algorithms, computational experiments were done on randomly generated test problems and the results are reported. In particular, one of the suggested algorithms outperforms an existing simulated annealing algorithm.